gee教程——提取nasa nex-爱代码爱编程
数据介绍： NASA NEX-GDDP 数据集由全球降尺度气候情景组成，这些情景来自在耦合模式相互比较项目第五阶段（CMIP5，见 Taylor 等人，2012 年）下进行的大气环流模式（GCM）运行，以及四种温室气体排放情景中的两种，称为代表性浓度路径（RCP，见 Meinshausen 等人，2011 年）。CMIP5 GCM 运行是为支持政府间
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
google earth engine（gee）——影像像素在各种时间滞后的相关性_gee实现时滞效应-爱代码爱编程
我想计算每个像素在各种时间滞后的相关性，让该像素保持时间滞后，从而导致该像素的最大相关性，而其他像素可能在不同的时间滞后具有更高的相关性。 我将如何着手获得图像集合，其中各个像素根据导致最大相关性的滞后具有不同的时间滞后？ 原始代码： // SETTING var geometry = ee.Geometry.Polygon(
google earth engine（gee）——sentinel-爱代码爱编程
问题：我尝试从 Sentinel-1 生成 Water occurrence map 以与 JRC 全球数据集进行比较。这是我的问题，在通过 sum() 计算水的出现并使用 size() 将其划分为每个图像之后。我的结果像图像一样有一些不连续性。 有人有解决办法吗？ 代码： var aoi = ee.FeatureCollection(
google earth engine（gee）——如何给矢量集合中矢量添加属性_gee coordinate设为property-爱代码爱编程
我们很多时候会需要在线添加属性信息，其实本质上就是添加一个字典，分别设定一个key:value进行添加即可。 ee.Feature(geometry, properties) Features can be constructed from one of the following arguments plus an optional dictiona
google earth engine（gee）——如何替换掉gee中函数默认给你生成的波段名称（regexprename函数）_gee rename band-爱代码爱编程
很多时候我们会使用GEE中的很多波段，除了我们用rename()我们还可以用一个函数regexpRename进行 函数： regexpRename(regex, replacement, all) Renames the bands of an image by applying a regular expression replacement to
google earth engine（gee）——计算两列数据的相关性_aggregates over a given property of the objects in-爱代码爱编程
函数： aggregate_array(property) Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating a list of all the values of the selected property.聚合集合中对象的给定属性，计算
gee——提取制定多波段影像的属性值（按照制定属性名称和属性值）输出格式为矢量格式_如何提取多幅影像中同一些点上的属性-爱代码爱编程
简介： 这里我们很多时候，需要提取制定影像，或者多波段影像制定区域的值，这里有一个问题是我们一般输出的结果仅仅是一个字典类型的对象，而我们不知道如何按照一个矢量输入，这里我们首先要做的就是进行多波段值在制定区域的提取，随后
google earth engine（gee）——pca主成分分析函数（不同方法）_gee平台重要性分析函数-爱代码爱编程
将 PCA 应用于 imageCollection 中的图像的临时函数。 目前只返回pc1-pc3 函数： eigen() Computes the real eigenvectors and eigenvalues of a square 2D array of A rows and A columns. Returns an array with
google earth engine（gee）——核函数应用_google earth engine 内函数-爱代码爱编程
正在使用 sentinel-2 数据在小型农业区块中执行集群。因为在某些情况下，块非常小，所以我得到了相当大的边界噪音。所以我试图通过对多边形（-10 m）进行负缓冲来避免这种情况。但是在非常非常小的块中，想用“最近邻”像素的相同值或块内部的某种镜像重新填充外部负缓冲区。我设法使用不同类型的内核以焦点模式填充外部缓冲区，但都没有给出好的结果。 我只是在寻求
google earth engine（gee）——研究区森林斑块的景观特征_ee.kernel.euclidean-爱代码爱编程
本教程主要的目的是研究森林区域，选定森林非森林，然后按照指定的区域进行分析。期间用到了欧氏距离生成核来进行reducer聚合分析，最后展示结果，同时去除了小的区域 函数： ee.Kernel.euclidean（半径、单位、归一化、幅度） 根据欧氏（直线）距离生成距离核。 参数： 半径（浮动）： 要生成的内核的半径。 单位（字符串，默认值：“像素”
google earth engine（gee）——尝试用jrc水体数据将其转化为为矢量_gee jrc water bitmask-爱代码爱编程
用 JRC 数据的水像素周长以进行时间序列分析。我已将图像集合转换为矢量。这里用到的一个函数： reduceToVectors(reducer, geometry, scale, geometryType, eightConnected, labelProperty, crs, crsTransform, bestEffort, maxPixels,
google earth engine （gee）——利用focalmode简化将影像简化方便快速转化为矢量数据_google地球倾斜摄影 数据简化-爱代码爱编程
很多时候我们都知道如何将栅格数据转化为矢量，但是往往因为影像过大而无法快速转换，今天我们将利用focalMode学会如何快速将栅格数据转化矢量数据。 可能你已经意识到多边形由复杂的线组成，包括一些只有一个像素的小多边形。当周围没有相同高程区域的像素时，就会发生这种情况。您可能不需要包含此类详细信息的矢量图 - 例如，如果您想要制作区域或全球地图。我们可以
google earth engine(gee)——ee.reducer.intervalmean()计算没有离群值得异常值以及去除2%-爱代码爱编程
我目前正在对为期两年的 Sentinel-1 ee.ImageCollections 进行标准偏差缩减，以测量每个像素的时间变化。然而，输出 ee.Image 受到雨区噪声引起的异常值的影响（C 波段雷达对这些极端天气很
gee教程——gee中area()和ee.image.pixelarea()两者的区别和面积计算，和不同分辨率（scale）对面积的影响_gee中area统计出来的面积单位-爱代码爱编程
简介 很多时候我们会计算研究区的面积，一种是area，另外一种是ee.Image.pixelArea()，两者中前者是计算矢量的面积，而后者就是按照栅格去计算面积，需要先建立一个常量影像，然后按照研究区范围进行计算，最后求出面积，但是两者之间有些许差异，函数如下 函数 area(maxError, proj) Returns the area of
google earth engine（gee）——如何解决影像黑色图层，无法显示彩色的问题randomvisualizer(）函数一行代码搞定_gee加载的影像为黑色-爱代码爱编程
很多时候我们需要使用位置的随机波段来展示影像结果，我们就可以解决影像只有黑色的问题，这里我们可以使用一个随机影像波段的随机可视化函数randomVisualizer()，这个函数默认会输出一个包含红绿蓝3个波段的应先给，然后我们搭配Map.addLayer 函数中的visParams 进行展示即可，这里需要注意的是我们需要输入的格式，请参考代码最后一行。
google earth engine（gee）——逐年月长时序多指数和波段图表加载（modis数据2013-爱代码爱编程
本代码的主要目的是进行长时间序列指定波段和指数计算后的图标加载，研究区才作用山西省，使用了多个MODIS数据集，分别提取EVI和ET等波段属性进行图表加载。这里会将计算出的指数加载在同一个图表，其它单独选择的波段单独加载到另一个图表上。这里的难点一是我们如何遍历：map函数的使用，另外一个是我们如何将多个不同影像集合放在一起。ee.ImageCollect
gee教程——landsat7影像条带修复填充方法（核函数线性插值填充）填充后的ndvi为例_gee landsat7-爱代码爱编程
简介： Landsat 7卫星的传感器为ETM+传感器，它有8个波段，其中第一波段为蓝色波段，第二波段为绿色波段，第三波段为红色波段。由于该传感器的扫描镜头故障，在接收到的数据中存在条带状的颜色差异，导致图像质量下降。修复该问题的一种方法是使用更高分辨率的传感器数据来填充缺失的数据。 具体的修复原理如下： 1. 首先，使用适当的算法来确定缺失的数据，
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-
google earth engine（gee）——如何正确理解和使用flatten函数_gee flatten()函数的用法-爱代码爱编程
很多时候我们无法正常使用EE中的函数，其实我们只要一个个函数去实验和练习，就很快能掌握每一个函数，本次我们来详细看看flatten函数的使用。这次我们假设有几个土地分类的训练样本分别产看我们使用flatten和不适用flatten的结果进行对比，但是我们这里要注意，如果直接使用GEE中的画图工具进行选点的时候，默认给的属性是geometry，但我们其实需要