代码编织梦想

google earth engine(gee)——ee.image.cumulativecost函数的使用(多波段影像值变为0)_googleearthengine去除波段-爱代码爱编程

Updated ee.Image.cumulativeCost to be able to handle multi-band cost images. 使用数据: Copernicus DEM GLO-30: Global

gee——使用cart机器学习方法对landsat影像条带修复以ndvi和ndwi为例(全代码)-爱代码爱编程

简介 之前发表了两篇关于影像修复的文章,并且制作了APP,大家可以去看以下的两篇博客来了解具体的研究内容和整个方法的有效性: Google Earth Engine APP——影像条带色差、色调不均匀等现象解决方案Landsat5 NDWI Image Restoration APP_ndwi不能识别泛红水体怎么办-CSDN博客 基于GEE云平台一种

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

gee好文推荐——利用样本点迁移方法快速实现全球范围内1984年至今基于landsat影像的土地分类_gee样本迁移-爱代码爱编程

最近我新发表了一篇新的文章,也就是利用样本点迁移的方法来快速实现全球长时序快速土地分类,本文发布了应用APP,用户可以在线体验使用快速分类的效果。原文链接:Land | Free Full-Text | Rapid Land Cover Classification Using a 36-Year Time Series of Multi-Source R

gee——利用landsat系列数据集进行1984-爱代码爱编程

简介: 利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析其主要目的是进行长时序的分析,这里我们选用EVI指数,然后进行了4个月的分析,查看其最后的线性趋势以及分布状况。 EVI指数: EVI指数(Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数)是一种反映植被生长状态的遥感指数,它结合了植被指数的红光波段和近红外

gee、pie和ai earth平台进行案例评测:ndvi计算,结果差异蛮大_遥感云计算平台pie-爱代码爱编程

本文主要是通过对比GEE、PIE和AI Earth平台,主要是计算不同平台,同一个NDVI的均值计算,我们已测试结果如何。 1. PIE-engine PIE获取北京市获取某一个区域的区域的NDVI平均值,但是结果却显示没有,只能通过加载图层点击图层上的点获取某一个点的NDVI值,而且这里用到区域统计使用的函数仅有min,max,sum计算,而使用me

谷歌地球引擎(gee)中公开免费的扩展包介绍(汇总)_gee谷歌地球引擎数据资源-爱代码爱编程

此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将 Earth Engine 扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块,以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。  https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datase

landsat collection 2 t1一级数据详细介绍(数据处理过程和几何精度)_landsat level1中数据介绍-爱代码爱编程

几项数据处理、几何和辐射改进,以及新的数据分发过程,定义了 Collection 2 Level-1 数据。此页面提供了有关用户可以在 Landsat Collection 2 Level-1 数据中找到的更改的详细信息。请参阅本页下方列出的特定于仪器的数据格式控制手册,以更全面地了解这些数据特征。  一级数据处理改进 删除极端纬度 DEM 约束Lan

google earth engine app——影像条带色差、色调不均匀等现象解决方案landsat5 ndwi image restoration app_ndwi不能识别泛红水体怎么办-爱代码爱编程

今天给大家推荐一篇文章,是我们常见的影像条带修复的文章。  本文的主要内容是: 随着云计算的发展,利用谷歌地球引擎(GEE)平台,利用长时间序列的Landsat图像进行水反演、自然灾害监测、土地利用变化等研究也逐渐成为主流。Landsat图像是目前遥感反演的最重要的图像数据源之一。由于单视角图像的时间和天气条件的变化,获得的图像辐射率也不尽相同;因此,

nature全球潮汐可视化兼影像数据下载网站:intertidal change_潮滩数据集-爱代码爱编程

这个网站是论文发表在nature中的附带产品: 网站链接:  Mapping the Global Distribution and Trajectory of Tidal Flat Ecosystems 测绘潮滩生态系统的全球分布和轨迹 Global Intertidal Change  潮间带环境是地球上仅存的尚未绘制地图的沿海生态系统之一。

google earth engine(gee)——重温对象方法的介绍和如何计算程序运行的时间?_gee服务器运行天数在哪里看-爱代码爱编程

数字 用于ee.Number()在服务器上创建数字对象。例如,使用 Math.EJavaScript 方法在服务器上创建一个常量值: 该ee.String()和ee.Number()方法 构造。构造函数接受其参数(可能还有其他参数),将其放入容器中,然后将容器及其内容作为可以在代码中操作的 Earth Engine 对象返回。任何以 开头的构造函数都会

gee学习笔记四 如何利用gee获取并下载sentinel-爱代码爱编程

使用GEE获取遥感影像非常迅速便捷。今天主要学习一下如何获取一定时间段的去云哨兵2和Landsat8影像。 废话不多说,直接上代码。直接将矢量区域换成自己研究区即可。 获取并下载Landsat8影像代码如下 var region=ee.FeatureCollection('projects/ee-huiengine/assets/beijing')

如何正确学习gee(google earth engine)?含学习资源链接-爱代码爱编程

学习 Google Earth Engine (GEE) 的常用方法包括: 官方文档和教程:GEE 的官方网站提供了大量的文档和教程,可以帮助您快速了解 GEE 的基本概念和功能。 在线课程:GEE 官方网站上提供了多个在线课程,包括 GEE 的基本概念和应用实例。 社区和论坛:GEE 社区和论坛是学习 GEE 的重要资源,您可以在这里获得帮助并与

用chatgpt帮你写一段gee计算森林生物量的代码,你猜结果如何?-爱代码爱编程

以下是我向GPT提问后的结果: 能提供一个森林生物量估算的GEE脚本吗? 我可以提供一个基本的森林生物量估算脚本,请使用Google Earth Engine (GEE) 平台。  这是一个简单的森林生物量估算脚本,请根据自己的需求进行修改。如果有其他问题,请随时问我。 在测试前,这里有一个错误,就是给出的代码有一个引入的包,但是这个包我让其转

open ai——如何正确注册和使用open ai进行gee计算-爱代码爱编程

Open AI 是很火的一个AI交互式服务,但苦于很多人不知道如何去注册使用,因为在中国大陆是无法使用正常的手机号进行注册的,因为官网会提示你当前区域不支持。值得注意的这里需要我们进行科学上网,中国的网址是无法进行登录的,直接显示不可用。   我们先选择打开open ai官网,然后进行邮箱验证,验证完了,就是手机验证,这时我们就需要进入下面的链接,

google earth engine(gee)——10分钟短文快速了解地球引擎和森林面积损失计算_此星光明的博客-爱代码爱编程

1. 了解什么是 Google 地球引擎 正如其开发人员所描述的那样,Google Earth Engine 是“世界上最先进的基于云的地理空间处理平台!” 这意味着,通过 Google Earth Engine,您可以访问并高效分析众多开源空间数据库(如 Landsat 和 MODIS 遥感图像、全球森林变化数据集、道路、保护区等)。在进行这些分析时,

google earth engine ——常用简单的简写和全程_此星光明的博客-爱代码爱编程

Appendix A: Acronym List¶ Table 16 Acronym List ¶ Abbreviation Definition API Application Programming Interface BAI Burned Area Index BRDF Bidirectional Reflectance

gee学习笔记三 利用gee获取矢量点处的ndvi值_努力的噗噗的博客-爱代码爱编程

我们可以利用GEE获取一块研究区的NDVI值,那么我们如何利用GEE获取单个或者一定数量的矢量点处的NDVI值呢? 本文演示利用GEE获取矢量点处的NDVI值,其中本文获取的NDVI为Sentinel2数据获取的NDVI,

gee学习笔记二 gee获取sentine-2与landsat8 ndvi数据并进行时序变化分析_努力的噗噗的博客-爱代码爱编程

本文主要演示利用GEE对Lnadsat8与Sentinel-2数据获取研究区内的NDVI并进行时序变化演示 NDVI的计算公式:NDVI = (近红外波段 - 红波段) / (近红外波段 + 红波段) 因为每种卫星波段不同