ui.Chart.image 模块包含一组函数，用于根据 ImageCollection 中图片的时空压缩结果渲染图表。所选函数决定了图表中数据的排列方式，即决定了 x 轴和 y 轴值以及系列的定义。请参考以下函数说明和示例，确定最适合您的用途的函数。
图表函数
请将以下图表作为直观指南，了解每个函数如何在图表中排列时空图像集合缩减结果；即，哪些元素定义了 x 值、y 值和系列。请注意，ui.Chart.image.doySeries* 函数接受两个 reducer：一个用于地区减少 (regionReducer)，另一个用于年内同一日期减少 (yearReducer)。以下部分中的示例使用 ee.Reducer.mean() 作为这两个参数的参数。
图片日期会根据 system:time_start 属性沿 x 轴绘制。系列由图像波段定义。Y 轴值是单个区域按日期减少的图片数。
图片日期会根据 system:time_start 属性沿 x 轴绘制。系列是按地区定义的。Y 轴值是单个图像波段的图片减少情况（按日期）。
图片年份日数会根据 system:time_start 属性沿 x 轴绘制。系列由图像波段定义。Y 轴值是给定区域内图片像素减少的幅度，按年份日期分组。
ui.Chart.image.doySeriesByYear
图片的年份日数会根据 system:time_start 属性沿 x 轴绘制。系列由 ImageCollection 中显示的年份定义。Y 轴值是所选图像波段在给定区域内像素减少量，按年份日期分组。
ui.Chart.image.doySeriesByRegion
图片的年份日数会根据 system:time_start 属性沿 x 轴绘制。系列是按地区定义的。Y 轴值是所选图像波段在给定区域内像素减少量，按年份日期分组。
示例数据
以下示例依赖于 ImageCollection，它是基于 MODIS 的 NDVI 和 EVI 的时间序列。对为演示目的而设计的 FeatureCollection 中的地图项定义的生态区执行区域缩减（了解其制作方式）。
ui.Chart.image.series
使用 ui.Chart.image.series 可显示给定区域的图像时间序列；每个图像波段都显示为一个独特的序列。它有助于比较单个图像波段的时间序列。此处绘制了包含代表 NDVI 和 EVI 植被指数的波段的 MODIS 图像集。x 轴显示了每项图像观测的日期，而与森林生态区域相交的像素的平均减少量定义了 y 轴。
// Import the example feature collection and subset the forest feature. var forest = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example') .filter(ee.Filter.eq('label', 'Forest')); // Load MODIS vegetation indices data and subset a decade of images. var vegIndices = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD13A1') .filter(ee.Filter.date('2010-01-01', '2020-01-01')) .select(['NDVI', 'EVI']); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .series({ imageCollection: vegIndices, region: forest, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, xProperty: 'system:time_start' }) .setSeriesNames(['EVI', 'NDVI']) .setOptions({ title: 'Average Vegetation Index Value by Date for Forest', hAxis: {title: 'Date', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'Vegetation index (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, lineWidth: 5, colors: ['e37d05', '1d6b99'], curveType: 'function' }); print(chart);
ui.Chart.image.seriesByRegion
使用 ui.Chart.image.seriesByRegion 可显示多个区域的单个图像波段时间序列；每个区域都显示为一个单独的时间序列。这对于比较多个区域中单个频段的时间序列非常有用。此处，为三个生态区绘制了代表 NDVI 时间序列的 MODIS 图像集合。x 轴包含每项图像观测的日期，而与森林、沙漠和草原生态区域相交的像素的平均减少量定义了 y 轴系列。
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load MODIS vegetation indices data and subset a decade of images. var vegIndices = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD13A1') .filter(ee.Filter.date('2010-01-01', '2020-01-01')) .select(['NDVI', 'EVI']); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .seriesByRegion({ imageCollection: vegIndices, band: 'NDVI', regions: ecoregions, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, seriesProperty: 'label', xProperty: 'system:time_start' }) .setOptions({ title: 'Average NDVI Value by Date', hAxis: {title: 'Date', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}}, vAxis: { title: 'NDVI (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, lineWidth: 5, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], }); print(chart);
ui.Chart.image.doySeries
使用 ui.Chart.image.doySeries 可显示给定区域的年份日期时间序列；每个图像波段都显示为一个独特的序列。这对于减少在多年中同一天发生的观测非常有用，例如，比较 MODIS 的平均年 NDVI 和 EVI 剖面，如本例所示。
// Import the example feature collection and subset the grassland feature. var grassland = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example') .filter(ee.Filter.eq('label', 'Grassland')); // Load MODIS vegetation indices data and subset a decade of images. var vegIndices = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD13A1') .filter(ee.Filter.date('2010-01-01', '2020-01-01')) .select(['NDVI', 'EVI']); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .doySeries({ imageCollection: vegIndices, region: grassland, regionReducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, yearReducer: ee.Reducer.mean(), startDay: 1, endDay: 365 }) .setSeriesNames(['EVI', 'NDVI']) .setOptions({ title: 'Average Vegetation Index Value by Day of Year for Grassland', hAxis: { title: 'Day of year', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, vAxis: { title: 'Vegetation index (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, lineWidth: 5, colors: ['e37d05', '1d6b99'], }); print(chart);
ui.Chart.image.doySeriesByYear
使用 ui.Chart.image.doySeriesByYear 可显示给定区域和图像波段的年份时间序列，其中图像集合中的每个不同年份都显示为一个独特的序列。这对于比较不同年份的年份时间序列非常有用。例如，在此示例中，系统绘制了 2012 年和 2019 年草原生态区的 MODIS 派生 NDVI 年份剖面，方便用户对比分析年同比变化。
// Import the example feature collection and subset the grassland feature. var grassland = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example') .filter(ee.Filter.eq('label', 'Grassland')); // Load MODIS vegetation indices data and subset years 2012 and 2019. var vegIndices = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD13A1') .filter(ee.Filter.or( ee.Filter.date('2012-01-01', '2013-01-01'), ee.Filter.date('2019-01-01', '2020-01-01'))) .select(['NDVI', 'EVI']); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .doySeriesByYear({ imageCollection: vegIndices, bandName: 'NDVI', region: grassland, regionReducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, sameDayReducer: ee.Reducer.mean(), startDay: 1, endDay: 365 }) .setOptions({ title: 'Average NDVI Value by Day of Year for Grassland', hAxis: { title: 'Day of year', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, vAxis: { title: 'NDVI (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, lineWidth: 5, colors: ['39a8a7', '9c4f97'], }); print(chart);
ui.Chart.image.doySeriesByRegion
使用 ui.Chart.image.doySeriesByRegion 可为多个区域显示单个图像带的日期时间序列，其中每个不同的区域都显示为一个独特的时间序列。这对于比较不同地区的单波段年度时间序列非常有用。例如，在此示例中，系统绘制了森林、沙漠和草原生态区的 MODIS 派生 NDVI 年份剖面，以便用户方便地按区域比较 NDVI 响应。请注意，同一年份内发生在同一天内的观测值会减去其平均值。
// Import the example feature collection. var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // Load MODIS vegetation indices data and subset a decade of images. var vegIndices = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD13A1') .filter(ee.Filter.date('2010-01-01', '2020-01-01')) .select(['NDVI', 'EVI']); // Define the chart and print it to the console. var chart = ui.Chart.image .doySeriesByRegion({ imageCollection: vegIndices, bandName: 'NDVI', regions: ecoregions, regionReducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500, yearReducer: ee.Reducer.mean(), seriesProperty: 'label', startDay: 1, endDay: 365 }) .setOptions({ title: 'Average NDVI Value by Day of Year', hAxis: { title: 'Day of year', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, vAxis: { title: 'NDVI (x1e4)', titleTextStyle: {italic: false, bold: true} }, lineWidth: 5, colors: ['f0af07', '0f8755', '76b349'], }); print(chart);