gee教程：如何利用list列表给矢量集合添加属性并分别进行影像的后续运算？-爱代码爱编程
目录 简介 解析 函数 distinct(properties) Arguments: Returns: FeatureCollection 核心 代码 结果 简介 很多时候我们会发现很多问题，首先当我们进行一个矢量集合，也就是通过随机函数进行某个区域内的随机样本点或者随机样本区域的加载的时候，我们发现如何解决调用其中的每
google earth engine（gee）——给影像添加经纬度波段和计算影像的最小值_gee 创建经纬度影像-爱代码爱编程
目录 函数： ee.Image.constant(value) Arguments: Returns: Image toByte() Arguments: Returns: Image ee.Number.parse(input, radix) Arguments: Returns: Number ee.Image.pixelLonL
gee 教程：利用sentinel-爱代码爱编程
目录 简介 数据 哨兵5号 NOAA/VIIRS/DNB/MONTHLY_V1/VCMCF 函数 ui.Chart.image.series(imageCollection, region, reducer, scale, xProperty) Arguments: Returns: ui.Chart 代码 结果 简介 利用
gee教程——随机样本点添加经纬度信息_gee怎么导入csv作geometry-爱代码爱编程
简介： 有没有办法在绘制散点图后将样本的坐标信息（纬度/经度）添加到.CSV表格数据中？ 这里我们很多时候我们需要加载样本点的基本信息作为属性，本教程主要的目的就是我们选取一个研究区，然后产生随机样本点，然后利用坐标函数，进行样本点的获取经纬度，然后通过循环注意添加到每一个矢量中，最终就可以获得每一个样本点的经纬度，然后我们以此样本点为基础，加载DEM数
google earth engine（gee）——获取点的地表温度lst并展示经纬度何时间_gee获取lst-爱代码爱编程
结果 函数： getRegion(geometry, scale, crs, crsTransform) Output an array of values for each [pixel, band, image] tuple in an ImageCollection. The output contains rows of id, lo
gee 案例：如何利用lst脚本快速计算指定区域的lst和时序的lst-爱代码爱编程
目录 简介 代码 单景LST代码 Landsat LST时序 结果 引用 引入的脚本 ASTER emissivity LST脚本 TPW脚本 SWM系数 SWM算法 boardband脚本 去云脚本 FVC脚本 NDVI脚本 蒸散发脚本 简介 地表温度是指地球表面的温度，即地球表面空气与地面接触处的温度。地
gee教程：1950-爱代码爱编程
目录 简介 数据 函数 millis() Arguments: Returns: Long 代码 结果 简介 1950-2023年ECMWF数据中积雪的长时序统计分析 数据 ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的数据集。它是一个格网数据集，包含从ERA5-Land再分
gee教程：利用sentinel-爱代码爱编程
目录 简介 函数 style(color, pointSize, pointShape, width, fillColor, styleProperty, neighborhood, lineType) Arguments: Returns: Image updateMask(mask) Arguments: Returns: Imag
google earth engine（gee）——ndvi的时间序列分析和在线出图_google earth engine 计算时序特征-爱代码爱编程
函数： ui.Chart.array.values(array, axis, xLabels) Generates a Chart from an array. Plots separate series for each 1-D vector along the given axis. - X-axis = Array inde
gee训练：sentinel-爱代码爱编程
函数 projection() Returns the default projection of an Image. Throws an error if the bands of the image don't all have the same projection. 返回图像的默认投影。如果图像带的投影不一致，则会抛出错误。 Argum
google earth engine（gee）——将自己做的影像添加到gee中硬盘当中_如何将自己的影像上传gee-爱代码爱编程
函数 Export.image.toDrive(image, description, folder, fileNamePrefix, dimensions, region, scale, crs, crsTransform, maxPixels, shardSize, fileDimensions, skipEmptyTiles, fileFormat
gee教程——如何利用for循环实现矢量集合中逐一实现矢量坐标的中心点的计算_gee fo循环-爱代码爱编程
简介 在Google Earth Engine中，可以使用for循环结构来实现矢量集合中逐一矢量坐标的中心点计算。 好的，下面是文字解释： 要计算矢量集合中每个矢量的中心点，可以按照以下步骤进行操作： 定义一个矢量集合，可以使用ee.FeatureCollection来创建。 创建一个空的矢量集合，用于存储中心点，可以使用ee.Feature
google earth engine——导入无云 sentinel-爱代码爱编程
目录 搜索和导入无云 Sentinel-2 图像 Sentinel-2 的背景 打开 GEE 界面 定义您感兴趣的领域 查询 Sentinel-2 图像的存档 过滤图像集合 将图像添加到地图视图 定义真彩色可视化参数 探索影像 定义假色可视化参数 从波段组合中导出指数 NDVI 锻炼 本实验的目的是介绍 Google E
gee训练教程——单个矢量的缓冲区（buffer）和矢量集合的缓冲区的构建_buffer半径-爱代码爱编程
目录 简介 单个矢量的缓冲区构建： 矢量集合的缓冲区构建： 对于矢量集合map方法 函数 ee.FeatureCollection.randomPoints(region, points, seed, maxError) Arguments: Returns: FeatureCollection 结果 简介 在Google
gee训练教程：利用sentinel-爱代码爱编程
目录 简介 转换为分贝（dB）： 使用斑点滤波器去除噪声： 地形校正： 自然单位和分贝（dB）单位之间的转换： 代码 地形校正： 代码 减少斑点噪声 代码 全部代码 温馨提示 结果 简介 谷歌地球引擎中的哨兵-1 号合成孔径雷达（SAR）地面测距（GRD）数据所需的预处理步骤。 这些步骤包括转换为分贝（dB）、使用斑点
gee教程——利用global 4-爱代码爱编程
本教程主要的米杜埃是利用 Global 4-class PALSAR-2/PALSAR Forest数据提取指定区域的森林，这个数据集中包含稠密森林和稀疏森林以及非森林和水体，可以按照分类的label来进行提取，这里主要会使用到selfMask()函数来进行掩膜提取。 数据： 全球森林/非森林地图（FNF）是通过对全球 25 米分辨率 PALSAR-2
gee训练——如何利用modis影像中的ndvi波段计算长时间序列的植被面积（不同ndvi值的面积）_gee计算ndvi-爱代码爱编程
本教程的主要目的是利用MODIS影像中的NDVI计算长时序 不同NDVI值的面积，进而查看其整体的NDVI的变化。 简介 MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种遥感传感器，用于收集地球表面的高分辨率影像数据。NDVI（Normalized Difference Vegetation
gee教程——sentinel-爱代码爱编程
简介 哨兵二号卫星是欧洲空间局（ESA）发射的一颗地球观测卫星，主要用于监测地球表面的变化。在数据预处理阶段，去云是非常重要的一个步骤，因为云覆盖是影响遥感数据质量和可用性的主要因素之一。在这里，我们将具体介绍哨兵二号数据预处理阶段中的两种去云方式：QA60去云方式和SLC去云方式。 QA60去云方式是一种基于光学遥感数据的去云方法。它是根据云覆盖的不
gee教程——如何利用otsu大津法实现阈值的动态获取（含直方图统计）—以nbr指数为例_gee otsu-爱代码爱编程
本教程主要是利用大津法实现某研究去阈值的获取，这里以NBR指数来举例实现。 大津法 大津法（Otsu's method），也称为最大类间方差法，是一种用于图像处理和计算机视觉中的自动阈值选择技术。该方法由Nobuyuki Otsu在1979年提出，目的是将图像分割成前景和背景两部分，通过选择一个阈值将图像的直方图分为两个具有最小类内方差（最大化类间方差
gee教程——初学者如何实现sentinel-爱代码爱编程
简介 要实现Sentinel-1数据VV和VH波段指定样本点的提取，可以按照以下步骤进行： 1. 首先，获取Sentinel-1数据。你可以从Copernicus Open Access Hub（https://scihub.copernicus.eu）或者其他数据提供商获取Sentinel-1数据。确保选择包含VV和VH波段的数据产品。 2. 将S