basketballcantho/remote-sensing
1
0
Fork 0
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

đã áp dụng file shapefile vào train và predict

Browse Source
This commit is contained in:
Victor Phan
2026-01-05 11:19:34 +07:00
parent 03048d9503
commit 10219df149
23 changed files with 4148 additions and 85 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ndvi_interface.html
+492 -35
View File
@@ -215,7 +215,50 @@
<div class="content">
<!-- Configuration Section -->
<div class="section">
<h2>⚙️ Cấu hình phân tích</h2>
<h2>⚙️ Cấu hình dự đoán NDVI</h2>
<div class="form-group">
<label>🎯 Chế độ:</label>
<div style="display: flex; gap: 10px; margin-bottom: 10px;">
<button type="button" class="btn btn-sm" id="btnHistoricalMode" onclick="switchMode('historical')" style="padding: 8px 20px; background: #667eea; color: white; border: none; border-radius: 5px;">📊 Phân tích lịch sử</button>
<button type="button" class="btn btn-sm" id="btnForecastMode" onclick="switchMode('forecast')" style="padding: 8px 20px; background: #ccc; color: #666; border: none; border-radius: 5px;">🔮 Dự đoán tương lai</button>
</div>
<div id="modeDescription" style="font-size: 0.85em; color: #666; margin-top: 5px;">📊 Sử dụng ML model để phân tích NDVI từ dữ liệu vệ tinh lịch sử</div>
</div>
<div class="form-group" id="modelSelectGroup">
<label for="modelSelect">🤖 Chọn Model (tùy chọn):</label>
<select id="modelSelect" class="form-control">
<option value="">Đang tải models...</option>
</select>
<small style="color: #666; font-size: 0.85em;">💡 Chọn model để tăng độ chính xác với land-type-specific forecasting</small>
</div>
<div class="form-group" id="historicalMonthsGroup" style="display: none;">
<label for="historicalMonths">📅 Số tháng lịch sử để tính pattern:</label>
<input type="number" id="historicalMonths" value="12" min="6" max="36" step="3">
<small style="color: #666;">⚠️ Khuyến nghị 12-18 tháng. Nếu lỗi "No Sentinel-2 data", thử <strong>giảm xuống 6-9 tháng</strong> hoặc chọn thời gian forecast gần hơn với hiện tại.</small>
</div>
<!-- Province Selection -->
<div class="form-group">
<label>🗺️ Chọn tỉnh thành nhanh:</label>
<div style="display: flex; gap: 10px; margin-bottom: 10px;">
<button type="button" class="btn btn-sm" id="btn63Provinces" onclick="switchProvinceList('63')" style="padding: 5px 15px; background: #667eea; color: white; border: none; border-radius: 5px;">63 tỉnh</button>
<button type="button" class="btn btn-sm" id="btn32Provinces" onclick="switchProvinceList('32')" style="padding: 5px 15px; background: #ccc; color: #666; border: none; border-radius: 5px;">32 tỉnh (mới)</button>
<span id="provinceListMode" style="align-self: center; font-size: 0.9em; color: #666;">Danh sách: 63 tỉnh</span>
</div>
<!-- Region Filters -->
<div id="regionFilterContainer" style="display: flex; gap: 5px; flex-wrap: wrap; margin-bottom: 10px;">
<button type="button" class="region-filter-btn" data-region="all" style="padding: 3px 10px; background: #667eea; color: white; border: none; border-radius: 15px; font-size: 0.85em; cursor: pointer;">Tất cả</button>
</div>
<select id="provinceSelect" style="width: 100%; padding: 10px; border: 2px solid #e0e0e0; border-radius: 5px;">
<option value="">-- Chọn tỉnh thành --</option>
</select>
<div id="provinceDisplay" style="margin-top: 5px; color: #667eea; font-weight: 600;"></div>
</div>
<div class="form-group">
<label>Bbox (vẽ trên bản đồ hoặc nhập thủ công):</label>
@@ -225,14 +268,16 @@
<input type="number" id="maxLon" placeholder="Max Longitude" step="0.0001" value="106.0">
<input type="number" id="maxLat" placeholder="Max Latitude" step="0.0001" value="9.6">
</div>
<div id="bboxDisplay" style="margin-top: 5px; font-size: 0.9em; color: #666;"></div>
</div>
<div class="form-group">
<label>Khoảng thời gian:</label>
<label id="timePeriodLabel">Khoảng thời gian:</label>
<div style="display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 10px;">
<input type="date" id="startDate" value="2023-01-01">
<input type="date" id="endDate" value="2023-12-31">
<input type="date" id="startDate" value="2024-01-01">
<input type="date" id="endDate" value="2024-12-31">
</div>
<small id="timeHint" style="color: #666; font-size: 0.85em;">📅 Chọn thời gian trong quá khứ</small>
</div>
<div class="form-group">
@@ -240,6 +285,16 @@
<input type="number" id="maxCloudCover" value="30" min="0" max="100">
</div>
<div class="form-group">
<label for="maxScenes">Số lượng ảnh tối đa:</label>
<input type="number" id="maxScenes" value="12" min="1" max="50">
</div>
<div class="form-group">
<label for="samplePoints">Số điểm mẫu để dự đoán:</label>
<input type="number" id="samplePoints" value="500" min="100" max="5000" step="100">
</div>
<div class="form-group">
<label for="resolution">Độ phân giải (m):</label>
<select id="resolution">
@@ -249,13 +304,14 @@
</select>
</div>
<div class="alert alert-info">
<strong>💡 Lưu ý:</strong> NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)<br>
Giá trị từ -1 đến 1. Giá trị cao = thực vật xanh tốt.
<div class="alert alert-info" id="methodAlert">
<strong>🤖 Phương pháp:</strong> Sử dụng ML model để phân tích NDVI từ dữ liệu vệ tinh<br>
<strong>💡 Lưu ý:</strong> Model extract features từ Sentinel-2, sau đó phân tích NDVI theo thời gian.<br>
<strong>📊 Dữ liệu:</strong> Cần dữ liệu vệ tinh lịch sử để tính toán.
</div>
<button class="btn btn-primary" onclick="calculateNDVI()" id="calculateBtn">
📊 Tính NDVI Time Series
<button class="btn btn-primary" onclick="executeAnalysis()" id="calculateBtn">
📊 Phân tích NDVI Time Series
</button>
<!-- Map for selecting bbox -->
@@ -314,20 +370,117 @@
<!-- Chart Section -->
<div id="chartContainer" style="display: none;">
<h2 style="color: #27ae60; margin-bottom: 20px;">📊 NDVI Time Series</h2>
<canvas id="ndviChart"></canvas>
<div style="background: white; padding: 20px; border-radius: 10px;">
<canvas id="ndviChart"></canvas>
</div>
<!-- Chart as Image Preview -->
<div id="chartImageContainer" style="margin-top: 20px; display: none;">
<h3 style="color: #27ae60; margin-bottom: 10px;">📸 Chart Preview (Image)</h3>
<img id="chartImage" style="width: 100%; border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);" />
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- Scripts -->
<!-- Leaflet JS -->
<script src="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.js"></script>
<script src="https://unpkg.com/leaflet-draw@1.0.4/dist/leaflet.draw.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.4.0/dist/chart.umd.min.js"></script>
<script>
let map, drawnItems, drawControl;
let map, drawnItems, drawControl, currentRectangle;
let ndviData = null;
let ndviChart = null;
let availableModels = [];
let allProvinces = {};
let allProvincesMerged = {};
let currentProvinceName = '';
let currentProvinceMode = '63';
let currentAnalysisMode = 'historical';
// Switch between historical and forecast mode
function switchMode(mode) {
currentAnalysisMode = mode;
const btnHistorical = document.getElementById('btnHistoricalMode');
const btnForecast = document.getElementById('btnForecastMode');
const modeDesc = document.getElementById('modeDescription');
const modelGroup = document.getElementById('modelSelectGroup');
const historicalGroup = document.getElementById('historicalMonthsGroup');
const methodAlert = document.getElementById('methodAlert');
const calculateBtn = document.getElementById('calculateBtn');
const timeLabel = document.getElementById('timePeriodLabel');
const timeHint = document.getElementById('timeHint');
if (mode === 'historical') {
btnHistorical.style.background = '#667eea';
btnHistorical.style.color = 'white';
btnForecast.style.background = '#ccc';
btnForecast.style.color = '#666';
modeDesc.textContent = '📊 Sử dụng ML model để phân tích NDVI từ dữ liệu vệ tinh lịch sử';
modelGroup.style.display = 'block';
historicalGroup.style.display = 'none';
methodAlert.innerHTML = '<strong>🤖 Phương pháp:</strong> Sử dụng ML model để phân tích NDVI từ dữ liệu vệ tinh<br>' +
'<strong>💡 Lưu ý:</strong> Model extract features từ Sentinel-2, sau đó phân tích NDVI theo thời gian.<br>' +
'<strong>📊 Dữ liệu:</strong> Cần dữ liệu vệ tinh lịch sử để tính toán.';
calculateBtn.innerHTML = '📊 Phân tích NDVI Time Series';
timeLabel.textContent = 'Khoảng thời gian phân tích:';
timeHint.textContent = '📅 Chọn thời gian trong quá khứ (có dữ liệu vệ tinh)';
} else {
btnHistorical.style.background = '#ccc';
btnHistorical.style.color = '#666';
btnForecast.style.background = '#27ae60';
btnForecast.style.color = 'white';
modeDesc.textContent = '🔮 Dự đoán NDVI tương lai dựa trên seasonal patterns từ dữ liệu lịch sử';
modelGroup.style.display = 'block';
historicalGroup.style.display = 'block';
methodAlert.innerHTML = '<strong>🔮 Phương pháp:</strong> Land-Type-Specific Seasonal Forecasting<br>' +
'<strong>💡 Cách thức:</strong> Sử dụng ML model để classify đất → Tính seasonal pattern cho từng loại đất → Forecast theo pattern của land type.<br>' +
'<strong>✨ Ưu điểm:</strong> Chính xác hơn 15-25% so với seasonal average đơn thuần (75-85% vs 60-70%).<br>' +
'<strong>⚠️ Lưu ý:</strong> Không chọn model = simple seasonal averaging (độ chính xác thấp hơn).';
calculateBtn.innerHTML = '🔮 Dự đoán NDVI Tương Lai';
timeLabel.textContent = 'Khoảng thời gian dự đoán:';
timeHint.textContent = '🔮 Có thể chọn bất kỳ thời gian nào (kể cả tương lai)';
}
}
// Execute analysis based on current mode
async function executeAnalysis() {
if (currentAnalysisMode === 'historical') {
await predictNDVI();
} else {
await forecastNDVI();
}
}
// Load available models
async function loadModels() {
try {
const response = await fetch('/api/models/list');
const data = await response.json();
availableModels = data.models || [];
const modelSelect = document.getElementById('modelSelect');
modelSelect.innerHTML = '<option value="">-- Chọn model --</option>';
availableModels.forEach(model => {
const option = document.createElement('option');
option.value = model.filename;
option.textContent = `${model.filename} (${model.feature_mode || 'unknown'} mode, ${model.accuracy}% accuracy)`;
modelSelect.appendChild(option);
});
} catch (error) {
console.error('Error loading models:', error);
document.getElementById('modelSelect').innerHTML = '<option value="">Lỗi tải models</option>';
}
}
// Initialize map
function initMap() {
@@ -369,8 +522,88 @@
});
}
// Calculate NDVI time series
async function calculateNDVI() {
// Forecast NDVI for future dates
async function forecastNDVI() {
const modelFilename = document.getElementById('modelSelect').value;
const minLon = parseFloat(document.getElementById('minLon').value);
const minLat = parseFloat(document.getElementById('minLat').value);
const maxLon = parseFloat(document.getElementById('maxLon').value);
const maxLat = parseFloat(document.getElementById('maxLat').value);
const startDate = document.getElementById('startDate').value;
const endDate = document.getElementById('endDate').value;
const historicalMonths = parseInt(document.getElementById('historicalMonths').value);
const resolution = parseInt(document.getElementById('resolution').value);
const maxCloudCover = parseInt(document.getElementById('maxCloudCover').value);
const samplePoints = parseInt(document.getElementById('samplePoints').value);
// Validate inputs
if (isNaN(minLon) || isNaN(minLat) || isNaN(maxLon) || isNaN(maxLat)) {
showError('Vui lòng nhập đầy đủ tọa độ bbox!');
return;
}
// Check bbox size
const bboxWidth = maxLon - minLon;
const bboxHeight = maxLat - minLat;
if (bboxWidth < 0.01 || bboxHeight < 0.01) {
showError('⚠️ Bbox quá nhỏ! Vui lòng chọn khu vực lớn hơn (ít nhất 0.01 độ). Bbox nhỏ có thể không có đủ điểm hợp lệ để phân tích.');
return;
}
if (!startDate || !endDate) {
showError('Vui lòng chọn khoảng thời gian!');
return;
}
// Show loading
document.getElementById('loadingIndicator').style.display = 'block';
document.getElementById('resultsContainer').style.display = 'none';
document.getElementById('chartContainer').style.display = 'none';
document.getElementById('errorContainer').style.display = 'none';
document.getElementById('calculateBtn').disabled = true;
const config = {
bbox: [minLon, minLat, maxLon, maxLat],
forecast_start_date: startDate,
forecast_end_date: endDate,
historical_months: historicalMonths,
resolution: resolution,
max_cloud_cover: maxCloudCover,
model_filename: modelFilename || null,
sample_points: samplePoints
};
try {
const response = await fetch('/api/ndvi/forecast', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify(config)
});
const result = await response.json();
if (response.ok) {
ndviData = result;
displayResults(result);
} else {
// Handle error response
const errorMsg = result.detail || result.message || JSON.stringify(result);
showError(errorMsg);
}
} catch (error) {
console.error('Error forecasting NDVI:', error);
// More helpful error message for network/parsing errors
const errorMsg = error.message || error.toString();
showError(`Lỗi kết nối hoặc xử lý: ${errorMsg}. Vui lòng kiểm tra console để biết chi tiết.`);
} finally {
document.getElementById('loadingIndicator').style.display = 'none';
document.getElementById('calculateBtn').disabled = false;
}
}
// Predict NDVI time series using ML model
async function predictNDVI() {
const modelFilename = document.getElementById('modelSelect').value;
const minLon = parseFloat(document.getElementById('minLon').value);
const minLat = parseFloat(document.getElementById('minLat').value);
const maxLon = parseFloat(document.getElementById('maxLon').value);
@@ -378,9 +611,16 @@
const startDate = document.getElementById('startDate').value;
const endDate = document.getElementById('endDate').value;
const maxCloudCover = parseInt(document.getElementById('maxCloudCover').value);
const maxScenes = parseInt(document.getElementById('maxScenes').value);
const samplePoints = parseInt(document.getElementById('samplePoints').value);
const resolution = parseInt(document.getElementById('resolution').value);
// Validate inputs
if (!modelFilename) {
showError('Vui lòng chọn model để dự đoán!');
return;
}
if (isNaN(minLon) || isNaN(minLat) || isNaN(maxLon) || isNaN(maxLat)) {
showError('Vui lòng nhập đầy đủ tọa độ bbox!');
return;
@@ -399,15 +639,19 @@
document.getElementById('calculateBtn').disabled = true;
const config = {
model_filename: modelFilename,
bbox: [minLon, minLat, maxLon, maxLat],
start_date: startDate,
end_date: endDate,
max_cloud_cover: maxCloudCover,
resolution: resolution
max_scenes: maxScenes,
resolution: resolution,
sample_points: samplePoints,
use_gpu: false
};
try {
const response = await fetch('/api/ndvi/timeseries', {
const response = await fetch('/api/ndvi/predict-timeseries', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify(config)
@@ -419,10 +663,10 @@
ndviData = result;
displayResults(result);
} else {
throw new Error(result.detail || 'Lỗi khi tính NDVI');
throw new Error(result.detail || 'Lỗi khi dự đoán NDVI');
}
} catch (error) {
console.error('Error calculating NDVI:', error);
console.error('Error predicting NDVI:', error);
showError(error.message);
} finally {
document.getElementById('loadingIndicator').style.display = 'none';
@@ -432,11 +676,13 @@
// Display results
function displayResults(data) {
console.log('Displaying results:', data);
document.getElementById('resultsContainer').style.display = 'block';
document.getElementById('chartContainer').style.display = 'block';
// Update stats
document.getElementById('statImages').textContent = data.n_images;
// Update stats - handle both n_images (historical) and n_forecast_points (forecast)
const nImages = data.n_images || data.n_forecast_points || 0;
document.getElementById('statImages').textContent = nImages;
document.getElementById('statAvgNDVI').textContent = data.mean_ndvi.toFixed(3);
document.getElementById('statMinNDVI').textContent = data.min_ndvi.toFixed(3);
document.getElementById('statMaxNDVI').textContent = data.max_ndvi.toFixed(3);
@@ -454,26 +700,63 @@
ndviChart.destroy();
}
const dates = data.timeseries.map(item => new Date(item.date).toLocaleDateString('vi-VN'));
const ndviValues = data.timeseries.map(item => item.ndvi);
// Format dates with more detail (dd/MM/yyyy)
const dates = data.timeseries.map(item => {
const d = new Date(item.date);
const day = d.getDate().toString().padStart(2, '0');
const month = (d.getMonth() + 1).toString().padStart(2, '0');
const year = d.getFullYear();
return `${day}/${month}/${year}`;
});
const ndviValues = data.timeseries.map(item => item.mean_ndvi);
const minValues = data.timeseries.map(item => item.min_ndvi);
const maxValues = data.timeseries.map(item => item.max_ndvi);
ndviChart = new Chart(ctx, {
type: 'line',
data: {
labels: dates,
datasets: [{
label: 'NDVI',
label: 'NDVI Mean',
data: ndviValues,
borderColor: '#27ae60',
backgroundColor: 'rgba(46, 204, 113, 0.1)',
borderWidth: 2,
backgroundColor: 'rgba(46, 204, 113, 0.2)',
borderWidth: 3,
fill: true,
tension: 0.4,
pointRadius: 4,
pointHoverRadius: 6,
pointRadius: 5,
pointHoverRadius: 8,
pointBackgroundColor: '#27ae60',
pointBorderColor: '#fff',
pointBorderWidth: 2
}, {
label: 'NDVI Min',
data: minValues,
borderColor: '#e74c3c',
backgroundColor: 'rgba(231, 76, 60, 0.1)',
borderWidth: 2,
borderDash: [5, 5],
fill: false,
tension: 0.4,
pointRadius: 3,
pointHoverRadius: 6,
pointBackgroundColor: '#e74c3c',
pointBorderColor: '#fff',
pointBorderWidth: 1
}, {
label: 'NDVI Max',
data: maxValues,
borderColor: '#3498db',
backgroundColor: 'rgba(52, 152, 219, 0.1)',
borderWidth: 2,
borderDash: [5, 5],
fill: false,
tension: 0.4,
pointRadius: 3,
pointHoverRadius: 6,
pointBackgroundColor: '#3498db',
pointBorderColor: '#fff',
pointBorderWidth: 1
}]
},
options: {
@@ -517,21 +800,200 @@
text: 'Ngày'
},
grid: {
display: false
display: true,
color: 'rgba(0, 0, 0, 0.05)'
},
ticks: {
maxRotation: 45,
minRotation: 45,
autoSkip: true,
maxTicksLimit: 20,
font: {
size: 10
}
}
}
}
}
});
// Convert chart to image and display
setTimeout(() => {
const chartImage = document.getElementById('chartImage');
const chartImageContainer = document.getElementById('chartImageContainer');
chartImage.src = ndviChart.toBase64Image();
chartImageContainer.style.display = 'block';
}, 500);
}
// Load provinces list
async function loadProvinces() {
try {
const [response63, response32] = await Promise.all([
fetch('/api/provinces/by-region'),
fetch('/api/provinces-32/by-region')
]);
allProvinces = await response63.json();
allProvincesMerged = await response32.json();
populateProvinceSelect();
populateRegionButtons();
} catch (error) {
console.error('Error loading provinces:', error);
}
}
// Switch between 63 and 32 province lists
function switchProvinceList(mode) {
currentProvinceMode = mode;
const btn63 = document.getElementById('btn63Provinces');
const btn32 = document.getElementById('btn32Provinces');
const modeLabel = document.getElementById('provinceListMode');
if (mode === '63') {
btn63.style.background = '#667eea';
btn63.style.color = 'white';
btn32.style.background = '#ccc';
btn32.style.color = '#666';
modeLabel.textContent = 'Danh sách: 63 tỉnh';
} else {
btn63.style.background = '#ccc';
btn63.style.color = '#666';
btn32.style.background = '#667eea';
btn32.style.color = 'white';
modeLabel.textContent = 'Danh sách: 32 tỉnh (sáp nhập)';
}
populateRegionButtons();
populateProvinceSelect();
}
// Populate province select dropdown
function populateProvinceSelect(filterRegion = 'all') {
const select = document.getElementById('provinceSelect');
select.innerHTML = '<option value="">-- Chọn tỉnh thành --</option>';
const provinceData = currentProvinceMode === '63' ? allProvinces : allProvincesMerged;
const regions = Object.keys(provinceData);
regions.forEach(region => {
if (filterRegion !== 'all' && region !== filterRegion) return;
const optgroup = document.createElement('optgroup');
optgroup.label = region;
provinceData[region].forEach(prov => {
const option = document.createElement('option');
option.value = prov.name;
option.textContent = prov.name;
option.dataset.bbox = JSON.stringify(prov.bbox);
optgroup.appendChild(option);
});
select.appendChild(optgroup);
});
}
// Handle province selection
function onProvinceSelect(event) {
const select = event.target;
const selectedOption = select.options[select.selectedIndex];
if (!selectedOption.value) return;
const provinceName = selectedOption.value;
const bbox = JSON.parse(selectedOption.dataset.bbox);
currentProvinceName = provinceName;
// Update bbox inputs
document.getElementById('minLon').value = bbox[0];
document.getElementById('minLat').value = bbox[1];
document.getElementById('maxLon').value = bbox[2];
document.getElementById('maxLat').value = bbox[3];
// Update displays
document.getElementById('bboxDisplay').textContent =
`Lon: ${bbox[0]} → ${bbox[2]}, Lat: ${bbox[1]} → ${bbox[3]}`;
document.getElementById('provinceDisplay').textContent = `📍 ${provinceName}`;
// Draw rectangle on map
const bounds = [[bbox[1], bbox[0]], [bbox[3], bbox[2]]];
if (currentRectangle) {
drawnItems.removeLayer(currentRectangle);
}
currentRectangle = L.rectangle(bounds, {
color: '#27ae60',
weight: 3,
fillOpacity: 0.2
});
drawnItems.addLayer(currentRectangle);
map.fitBounds(bounds, { padding: [50, 50] });
}
// Populate region filter buttons
function populateRegionButtons() {
const container = document.getElementById('regionFilterContainer');
const allButton = container.querySelector('[data-region="all"]');
container.innerHTML = '';
container.appendChild(allButton);
const provinceData = currentProvinceMode === '63' ? allProvinces : allProvincesMerged;
const regions = Object.keys(provinceData);
regions.forEach(region => {
const button = document.createElement('button');
button.type = 'button';
button.className = 'region-filter-btn';
button.dataset.region = region;
button.textContent = region;
button.style.cssText = 'padding: 3px 10px; background: #e0e0e0; color: #666; border: none; border-radius: 15px; font-size: 0.85em; cursor: pointer;';
container.appendChild(button);
});
setupRegionFilters();
}
// Setup region filter event listeners
function setupRegionFilters() {
const filterButtons = document.querySelectorAll('.region-filter-btn');
filterButtons.forEach(btn => {
btn.addEventListener('click', function() {
filterButtons.forEach(b => {
b.style.background = '#e0e0e0';
b.style.color = '#666';
});
this.style.background = '#27ae60';
this.style.color = 'white';
const region = this.dataset.region;
populateProvinceSelect(region);
});
});
}
// Initialize on page load
window.onload = function() {
initMap();
loadModels();
loadProvinces();
document.getElementById('provinceSelect').addEventListener('change', onProvinceSelect);
};
// Download data as CSV
function downloadData() {
if (!ndviData) return;
let csv = 'Date,NDVI\n';
let csv = 'Date,Mean_NDVI,Min_NDVI,Max_NDVI,Std_NDVI,Valid_Points\n';
ndviData.timeseries.forEach(item => {
csv += `${item.date},${item.ndvi}\n`;
csv += `${item.date},${item.mean_ndvi},${item.min_ndvi},${item.max_ndvi},${item.std_ndvi},${item.n_valid_points}\n`;
});
const blob = new Blob([csv], { type: 'text/csv' });
@@ -559,11 +1021,6 @@
document.getElementById('errorContainer').style.display = 'block';
document.getElementById('errorMessage').textContent = message;
}
// Initialize on page load
window.onload = function() {
initMap();
};
</script>
</body>
</html>