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GEE(Python版本)多源数据+数理统计网格化全球制图分析

2026-09-10 10:07:47

GEE(Python版本)开展全球制图分析中有很多独特优势。除了无需下载数据、消耗配额以外，综合数理统计分析、网格化等制图技巧也是一大亮点。然而，要综合实现这些复杂的功能，需要对多维数据有较为深刻的理解，同时能够对处理好的数据进行数理统计分析。本文以Nature期刊图文为例，综合基于全国的土地利用数据统计分析+网格化制图内容。

Nature顶刊图文特色：

我们知道，很多顶级期刊都是做的大范围研究，甚至很多做的是全球范围的研究。有学员就好奇了：这种全球的数据难道需要我们自己下载以后出图吗？这么大的数据量，传统的GIS软件能打开制图分析吗？数据下载需要多久？于是，这便像大范围出图的一个拦路虎，传统出图方法已经无法解决。然而，我们经常看到那些绝美的顶刊论文的图，不仅漂亮美观，而且都是基于大范围乃至全球尺度的，例如：

Hansen M C, Potapov P V, Moore R, et al. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change[J]. science

PekelJ F, Cottam A, Gorelick N, et al. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes[J]. Nature, 2016, 540(7633): 418-422.

KruitwagenL, Story K T, Friedrich J, et al. A global inventory of photovoltaic solar energy generating units[J]. Nature, 2021, 598(7882): 604-610.

基于GEE（Python）的可行性分析：

我们知道，GEE可以快速显示全球任意地球的数据，无论是单一数据还是多源数据的叠加，这为GEE大范围（全球）制图提供了思路。然而，GEE官网版本并没有制图分析功能，如何快速制作大范围，多源数理统计分析的格网化SCI论文图呢？这里，我们采用了GEE(Python)版本完美的解决了这个问题。首先，我们基于geemap加载地图和数据，完美的接入了GEE自带的数据，并且可以在这里实现数据处理和专题信息提取；其次，我们可以基于numpy、pandas等开展数理统计分析，而大范围的统计分析我们可以基于经纬度格网实现快速分析，最后用matplotlib和cartopy进行精美制图，这样一个完整的流程就实现了。

GEE(Python)多源数据+数理统计分析格网化结果展示：

我们以全国的土地利用分类数据为例，首先进行全国制图，核心代码如下：

fig = plt.figure(figsize=(12, 12), dpi=300, facecolor="white")# 关键：proj=projn 才是等面积投影制图的核心ax = cartoee.get_map(    imgBlend,    region=[142, 15, 70, 55], # 当前版本 cartoee 的兼容写法    scale=500,    basemap = 'HYBRID',    zoom_level=3)# # 用经纬度范围约束投影地图显示区域ax.set_extent(rectangle_roi, crs=ccrs.PlateCarree())# 添加经纬网gl = ax.gridlines(    crs=ccrs.PlateCarree(),    draw_labels=True,    linewidth=0.6,    color='gray',    alpha=0.5,    linestyle='--')# 只显示左侧和底部标签（避免重叠）gl.top_labels = Falsegl.right_labels = Falselegend_elements = legend_elements = [    mpatches.Patch(facecolor=f'#{c}', edgecolor='none', label=lab)    for c, lab in zip(palette, labels)]cartoee.add_legend(ax,legend_elements=legend_elements,font_size=9,ncol=1,bbox_to_anchor=(1.001, -0.01))plt.show()

这样，我们得到全国的土地利用专题制图，结果显示如下：

我们需要在此基础上进行数理统计+网格化分析，实现经度和维度上的统计。这里我们以耕地信息为例，核心代码如下：

# -----------------------------# 经度方向：平滑均值 + 近似95%置信带# -----------------------------# 8. 经度方向统计# -----------------------------grid_lon_stats = grid_lon.map(zonal_cropland_area)df_lon = geemap.ee_to_df(grid_lon_stats)df_lon = df_lon[['xmin', 'cropland_m2', 'cropland_km2', 'cropland_ha']] \    .sort_values(by='xmin') \    .reset_index(drop=True)df_plot = df_lon.copy()# 滑动窗口大小，可调window = 5# 滑动均值df_plot['mean'] = df_plot['cropland_km2'].rolling(window=window, center=True, min_periods=1).mean()# 滑动标准差df_plot['std'] = df_plot['cropland_km2'].rolling(window=window, center=True, min_periods=1).std()# 标准误df_plot['sem'] = df_plot['std'] / np.sqrt(window)# 近似95%置信区间df_plot['upper'] = df_plot['mean'] + 1.96 * df_plot['sem']df_plot['lower'] = df_plot['mean'] - 1.96 * df_plot['sem']# 避免边缘 NaNdf_plot['std'] = df_plot['std'].fillna(0)df_plot['sem'] = df_plot['sem'].fillna(0)df_plot['upper'] = df_plot['upper'].fillna(df_plot['mean'])df_plot['lower'] = df_plot['lower'].fillna(df_plot['mean'])plt.figure(figsize=(12, 6))# 原始折线plt.plot(    df_plot['xmin'],    df_plot['cropland_km2'],    color='#9ecae1',    linewidth=1.5,    alpha=0.7,    label='Original')# 平滑均值线plt.plot(    df_plot['xmin'],    df_plot['mean'],    color='#08519c',    linewidth=2.8,    label='Rolling mean')# 置信范围带plt.fill_between(    df_plot['xmin'],    df_plot['lower'],    df_plot['upper'],    color='#6baed6',    alpha=0.25,    label='95% CI')plt.xlabel('Longitude', fontsize=12)plt.ylabel('Cropland Area (km²)', fontsize=12)plt.title(f'MCD12Q1 Cropland Area by Longitude ({year})', fontsize=14)plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3)plt.legend(frameon=False)plt.tight_layout()plt.show()