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GEE|GEE界面介绍
GEE 界面介绍 一、界面整体布局 二、Scripts 脚本存储区域 私有脚本放在Owner文件夹下 三、Assets + Search Assets: 自己上传的资源存储 Search: 储存在云端的资源 Assets：上传矢量演示（shp文件上传易报错的问题） 文件夹整理 + 规范命名 + 将数据添加进code区域 + 数GEE|下载Sentinel2数据
引言 本文使用的数据集为Sentinel-2 L2A产品，该产品已经由欧空局预先进行了辐射定标、大气校正等预处理，因此数据反映的是地表的反射率信息，下载后无须进行后续处理即可使用，该数据在遥感图像分类领域应用十分广泛。另外在Sentinel-2系列的多光谱产品中，还有一种未进行预处理的数据，即Se基于MERSI-II的中国积雪覆盖度反演(MESMA-AGE)进展-Part-1 : 数据更新和展示
写在前面 这是我的第一篇博客，仅供个人实验记录。不定期更新，主要看自己卷不卷得动，卷不动了就写写。 PS.五月诸事不顺，希望接下来的六月待我温柔！ 一. 数据介绍 使用到的光学卫星数据为MERSI地表反射率数据，为中科院提供的部分测试数据。该数据经过了辐射校正、地理配准(L1GEE image和image collection关系
前提是数据集是单幅影像构成的，如果影像是多幅拼接的，就无法筛选出来 下面的代码是使用collection获得固定时间和固定地点筛选出来的数据集 var dataset = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA") .filterDate('2017-01-01', '2017-01-08') .filterBounds(ee.Geometry.Poigee学习记录
1 首先是找一个数据集 var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_8DAY_NDVI') 2 用过滤器可以筛选时间 .filterDate('2017-01-01', '2017-01-08'); 3 在这个数据集中选择波段var colorized = dataset.select('NDVI'); 4 设置输出图像时的颜色var colorizedVis =2022-2023学年英语周报高二课标外研第59期答案汇总
进入查看：2022-2023学年英语周报高二课标外研第59期答案汇总 If you've ever experienced migraine headache, you know that it's no walk in the park Migraines are very painful type of headache. often felt on one or both sides of a head. Some people experience migrGoogle Earth Engine（GEE）——关于NDVI_NDWI_NDBI指数波段运算公式函数的集成和优化（1）
之前写过一篇文章是关于各种指数进行计算的文章，链接如下： (230条消息) 利用GEE（Google Earth Engine）在线处理NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数归一化教程！_此星光明的博客-CSDN博客 很多时候我们觉得如果只是计算一个波段的话，那么我们就可以单一的使用下面这些函数，然后通过影像集合进Google Earth Engine（GEE）——用gee进行全球各国不同省市和州的变化情况（安徽省安庆市）
本文使通过GEE进行map进行分图，然后通过左右两个分图对比两者的来判断全世界各国各地级市等的变化情况 setControlVisibility(all, layerList, zoomControl, scaleControl, mapTypeControl, fullscreenControl, drawingToolsControl) Sets the visibility of the controlsGEE数据集：CHIRPS Pentad高分辨率的全球网格降雨数据集
1、数据集介绍 CHIRPS Pentad:Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data 该数据集是一个记录了1981年到当前全球降雨量的数据集。CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与in-situ站点数据结合，创建网格化的降雨时间序列。 Earth Engine Data Catalog 包GEE：遥感影像数据集的多个属性获取分析
目录 前言一、分析内容二、python代码三、小结 前言 如何查看影像数据集的各个属性？ 以鄱阳湖湖区Landsat遥感影像为例，该区域的相关分析参见： GEE学习：按照行列号筛选鄱阳湖湖区影像数据并查询相关信息. GEE学习：Landsat8 Collection2 level2数据集获取影像范围及坐标. GEEGEE：城市热岛效应分析
目录 一、问题描述：二、热岛效应1、定义2、成因3、危害 三、城区里温度较高的区域分析1、分析步骤2、加载数据并显示 四、城市热岛区域面积提取五、学习小结： 一、问题描述： 如何使用GEE分析城市热岛效应？获取城市区域温度较高的区域，并获取该区域的面积？ 分析区域，选取北京市GEE：影像数据平滑处理【领域均值滤波】
目录 一、问题描述：二、数字图像平滑处理1、基本原理2、平滑处理在图像处理中的地位 三、加载DEM数据并显示：1、分析步骤2、加载数据并显示 四、影像平滑处理五、学习小结： 一、问题描述： GEE中，如何对影像进行平滑处理？ 分析区域，选取洋河所在区域作为典型区进行展示 二、GEE 代码片段
FeatureCollection的批量下载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/80340644 var l8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR"); var roi = /* color: #d63000 */ee.Geometry.Polygon( [[[115.64960937499995, 39.112756306811285], [116.28681640用Ａnaconda 配置GEE python环境
之前参考吴老师的步骤，发现ｍｉｎｉｃｏｎｄａ版配置环境时 默认安装python的版本是3.10的，所以恰好符合要求，就没有出现版本不匹配、ｊｕｐｙｔｅｒ 内核混乱的问题。根据我走过的坑，我发现python至少是3.8以上的，才没有那么多乱七八糟的问题。 首先安装ａｎａｃｏｎｄａ，下载地址如下 Anaconda | Individual Editionhttps://www.aGEE-Scholars 水体动态监测-河南水灾案例
沐风-GEE系列专栏 涵盖生态环境，卫星遥感，气候变化，云计算。 Google Earth Engine 系列学习笔记(一)Google Earth Engine 系列学习笔记(二)GEE-Scholars 可视化时间序列农业景观GEE-Scholars 机器学习之卫星图像监督分类 本章目录 沐风-GEE系列专栏前言一、Sentinel-2 光学数Google Earth Engine（GEE）——以平均值的形式合成影像并统计分析
ee.Reducer.mean() Returns a Reducer that computes the (weighted) arithmetic mean of its inputs. 返回一个计算其输入的（加权）算术平均值的Reducer。 No arguments. Returns: Reducer 代码： Map.setOptions("SATELLITE"); var image = ee.Image("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOGoogle Earth Engine（GEE）——GEE自带的归一化指数计算工具介绍
上一篇当中有介绍直接通过波段运算，但是更好的方式是通过内置的算法来实现，这样适配性问题会更好一些 normalizedDifference(bandNames) Computes the normalized difference between two bands. If the bands to use are not specified, uses the first two bands. The normalizeGoogle Earth Engine（GEE）——将自己做的影像添加到GEE中ASSET中
Google Earth Engine（GEE）——在GEE中使用paint
filterBounds(geometry) Shortcut to filter a collection by intersection with geometry. Items in the collection with a footprint that fails to intersect the given geometry will be excluded. This is equivalent to this.filter(ee.Filter.bounds(...)). Caution:Google Earth Engine（GEE）——按照点的坐标加载自己的研究区
ee.Geometry.Point(coords, proj) Constructs an ee.Geometry describing a point. For convenience, varargs may be used when all arguments are numbers. This allows creating EPSG:4326 points, e.g. ee.Geometry.Point(lng, lat). Arguments: coords (List<Number&gGoogle Earth Engine——土地覆盖变化极简介绍
要查看更改，请打开和关闭顶层。当您对最终地图感到满意时，您可以单击页面顶部的“获取链接”按钮，这将重新生成网址。复制该 URL 并将其粘贴到电子表格中。随意探索其他人指出的一些土地覆盖变化。 恭喜！您已经完成了本系列的第一篇教程，现在应该熟悉一些与 GEE 相关的常用术语，以Google Earth Engine——gee学习先从数据集开始
探索数据： 要开始这个过程，我们首先需要调用我们想要处理的数据。在搜索框中向上单击并输入“Landsat 5”。您看到的结果包括 Google Earth Engine 数据目录中的每个 Landsat 数据产品（以及一些最常见的派生数据集）。对于这种情况，适合使用的产品是 Landsat 5 MSS 正交校正原始GEE主成分分析全解析
0.背景 主成分分析作为数据降维的重要方法，目前中文网站上没有完整的GEE代码与教程。而我的毕业论文也使用到了主成分法，因此和它很有感情，就写下了这篇博客。 1.介绍 主成分分析是将众多具有相关性的数据指标，重新组合成一组新的指标,新形成的指标互不相关，并且前几个主成分能代表原始本地python版GEE安装及配置步骤（jupyter lab)
之前一直使用的是javaScript版的GEE，方便是方便，但我想完成的功能大概还是得借助python吧。于是花了好几天从零开始安装配置。虽然路上遇到好多问题，但好在最终结果还不错。 发现好像python版的GEE教程其实没有JS版的多？就安装这个过程想找一个系统有时效性的教程都很不容易哎。#70.gee
Description 内部题目，不放链接了。 Solution 类似于状压 \(dp\)，我们对于每一位分别处理。 判断同一个父节点的两个儿子，若对应位字母相同，则不处理。 若不同，就把状态 或 起来，并把差异值加一。 然后……就没有然后了。 这题可以用 \(bitset\) 维护。 Code #include <iostream> #inclu