代码编织梦想

gee——sentinel-爱代码爱编程

简介: GEE今天的峰会上提出了一个非常好的去云的影像,这个数据集已经再gee中进行了公开,并且只需要通过一行代码即可运行获取没有云的高清影像,相较于QA去云的操作,整体山给效果更加,特别是对于很多地区常年被云雾覆盖,很难获取无云影像,本教程通过一个简单的案例来展示如何做到高清无云影像的获取,从而提高后续土地分类的精度或者其它后续影像操作。 Cloud

google earth engine(gee)——单景/合成的landsat 8 c01 toa影像bqa波段去云操作和影像空缺弥补_gee landsat8去云合成-爱代码爱编程

其实大家已经知道如何去云等的计算,但是这里和之前的我们所用到的波段不同(QA_pixel)或者(pixel_qa),这里我们看一下BQA波段的具体内容包含哪些。 BQA Landsat Collection 1 QA Bitmask ([See Landsat QA page](https://www.usgs.gov/land-

pie-爱代码爱编程

本文我们将介绍哨兵2数据去云分析,同样是使用QA60去云,我们这里先看一下影像 Sentinel-2号是高分辨率多光谱成像卫星,携带一枚多光谱成像仪(MSI),分为2A和2B两颗卫星,其中一颗卫星的重访周期为10天,两颗互补,重访周期为5天(纬度较高的欧洲地区,仅需3天),常用于陆地监测,可提供植被、土壤和水覆盖、内陆水路及海岸区域等图像,还可用于紧急救

google earth engine(gee)——sentinel-爱代码爱编程

如何使用sentinel-3进行NDVI分析或者波段运算,但是如何进行去云分析? 主要的问题:  使用 S3 OLCI 感兴趣,并发现了 Canan 在上面显示的相同问题。查看文档,在哥白尼网站上说: “要正确考虑或从算法中排除,像素必须根据四个标准进行区分:云、陆地、水和无效像素。第一个像素分类侧重于识别多云像素。这个云掩蔽将是在即将到来的进化框架中

open google earth engine(oeel)——sentinel 2数据去云函数(最大云量设定)_open earth engine-爱代码爱编程

oeel.Algorithms.Sentinel2.cloudfree(...) oeel.Algorithms.Sentinel2.cloudfree(maxCloud, S2Collection) cloudfree. Apply the cloud maks described in https://developers.google.com/e

google earth engine(gee)——日期筛选过程中的代码简化(sentinel2影像去云分析)_gee筛选两个时间段的影像怎么输入-爱代码爱编程

很多时候,GEE初学者会将一个肩带的代码复杂化,这样一旦代码过多的时候,不利于我们的长代码分析,这里的主要原因就是对于正确简单的代码处理过程不明确,或者没有接触到最简单的教程,这里我们可以看一下,当我们需要谁当筛选日期时间的时候,我们本来可以非常简单的直接筛选,但是下面这个例子却非常冗余。 这里首先用到了字符串转化函数,然后转化为时间属性,分别设定开始和

google earth engine(gee)——sentinel-爱代码爱编程

Sentinel-3 OLCI EFR: Ocean and Land Color Instrument Earth Observation Full Resolution The Ocean and Land Color Instrument (OLCI) Earth Observation Full Resolution (EFR) dataset

ai earth ——开发者模式案例2:landsat系列影像数据去云_landsat7 去云-爱代码爱编程

Landsat 系列数据去云¶ AIE平台中提供的 Landsat 影像均为 USGS Collection 2 中的数据,该集合使用 QA_PIXEL 波段对云、雪进行描述。因此,可通过位运算和逻辑运算,生成云掩膜,利用 updateMask 函数去除可能是云或者云阴影的区域。此算法适用于 Landsat-5 / 7 / 8 / 9 。 初始化环境¶

pie-爱代码爱编程

本文的主要目的是在PIE中使用代码完成Landsat 8的去云工作, 这里我们首先查看一下我们所需要的影像数据: QA_PIXEL -- -- -- QA Bitmask Bitmask for BQA Bit 0: Designated

google earth engine 教程——landsat 8 影像集合去云分析qa波段和去云ndvi的影像_landsat8去云-爱代码爱编程

本文提供了一个工作流程,以迭代一个图像集,并计算美国科罗拉多州洛基山国家公园图像的累积NDVI差异。 函数: bitwiseAnd(image2) 计算图像1和图像2中每一对匹配的波段的输入值的比特和。如果图像1或图像2只有一个波段,那么它将与另一个图像中的所有波段进行对比。如果图像有相同数量的带子,但名字不一样,它们就按自然顺序成对使用。输出的带子以

google earth engine(gee)——modis/006/mcd19a2气溶胶数据aod数据去云去雪分析(北京市为例)_gee modis aqua aod和云数据-爱代码爱编程

上一次我们提到了计算关于诸天AOD数据的下载,用的是MODIS数据产品,里面包含了逐日的AOD数据的最大最小值标准差、方差和均值进行统计分析。 (526条消息) Google Earth Engine(GEE)——以MODIS/006/MCD19A2为例批量下载逐天AOD数据逐天的均值、最大值、最小值、标准差、方差统计分析和CSV下载(北京市各区为例)_

pie-爱代码爱编程

本次我们将分别使用两个流程完成对MODIS影像去除云,第一个就是先去云然后再合成,第二个方式是先合成后去云,我们通常情况下一般都是先去云再合成。 本文使用的数据: MOD09A1产品来自于MODIS Terra星,数据为经过了大气校正(如气体,气溶胶和瑞利散射)的地表光谱反射率的估计值。数据包含7个反射率波段,及2个质量波段和4个观测波段,分辨率为50

google earth engine(gee)——landsat 8 和 9 collection 2 去云方式_landsat 9去云函数-爱代码爱编程

本次教程展示的是Landsat 8 和 9 去云的方式,这个例子演示了使用Landsat 8 Collection 2, Level 2 QA_PIXEL波段(CFMask)来掩盖不需要的像素。 Landsat 8  Dataset Availability 2013-03-18T15:58:14 - Dataset Provider USGS

google earth engine(gee)——landsat 4 5 7 collection2 通用去云方法_landsat5影像去云-爱代码爱编程

本次的教程我们将展示一个Landsat 4 5 7 集合2 的去云的例子,这个例子演示了使用Landsat 4, 5, 7 Collection 2,QA_PIXEL波段(CFMask)来屏蔽不需要的像素。大家注意一下的去云函数适用于以上的Landsat collection 2 中的数据集除了Landsat 8 和 9 ,所以我们只需要换影像集合就可以了

google earth engine(gee)——将影像中的云层显示出来并添加到影像波段中(landsat8 oil)_reflectance_add_band_.|temperature_add_band_st_b10-爱代码爱编程

之前我们只知道要去除影像中的云和阴影,但是我们并不清楚如何查看详细的云和阴影,此次,我们就通过加载影像的云和阴影来查看具体的效果,这里我们所建立的函数有点像去云的函数一样。 代码: // 对Landsat Collection 2 SR图像进行缩放,并将云层掩码添加为带状。 function prepSrL8(image) { // 为不需

google earth engine(gee)—geemap无云影像合成案例分析cloud free composite_gee怎么加载一个较大区域内的无云合成影像-爱代码爱编程

import ee import geemap Map = geemap.Map() Map states = ee.FeatureCollection('TIGER/2018/States') TN = states.filter(ee.Filter.eq("NAME", "Tennessee")) Map.addLayer(TN, {}, "Ten

google earth engine(gee)——mod13q1.006影像ndvi 时序图表分析,含去云函数-爱代码爱编程

本次我们使用250米分辨率MODIS影像对于指定点区域的时序NDVI值进行展示,这里包含SummaryQA Bitmask波段的去云分析。 Resolution 250 meters Bands Table Name Description Min Max Units Wavelength Sc

google earth engine(gee)——单景s2(sentinel2)影像去云分析-爱代码爱编程

很多时候我们多是对影像集合进行去云分析,所以当我们面对单景影像应该如何进行去云分析,这里我们分别对三种sentinel2影像进行去云分析,因为影像分辨率高的缘故,所以这里并不展示去云后的影像,而是通过导出到assets中,然后再进行加载是最好的结果: 这里函数: ee.Algorithms.Sentinel2.CDI(source) 从Sentine

google earth engine(gee)——mod09a1.061 terra surface reflectance数据stateqa波段去云(墨西哥为例)_此星光明的博客-爱代码爱编程

MOD09A1.061 Terra Surface Reflectance 8-Day Global 500m MOD09A1 V6.1产品提供了Terra MODIS 1-7带500米分辨率的表面光谱反射率估计,并对大气条件如气体、气溶胶和瑞利散射进行了校正。与七个反射带一起的是一个质量层和四个观测带。对于每个像素,根据高观测覆盖率、低视角、无云或云影

Google Earth Engine(GEE)——Landsat9的使用和去云分析以青海省为例-爱代码爱编程

本文的GEE代码链接: https://code.earthengine.google.com/91b1a81d9b0748a63061c384acb3ca3c 引言: 昨天我给Simon (Vsevolod) Ilyushchenko发了一封邮件,主要的意思就是问为啥还没有Landsat9的影像在GEE的数据集中呢?结果反馈是这样的,因为现在Lan