代码编织梦想

google earth engine(gee)——如何处理阈值筛选后的结果没发生变化,以青藏高原ndbi为例_ndbi 阈值-爱代码爱编程

这个教程中首先是计算了NDBI,并且进行了影像通过阈值进行了相应波段的筛选,筛选后然后重新进行加载阈值筛选后的结果, 但在原始的代码中出现了一个问题: 想把NDSI图像重新分类为二进制地图(雪=1,无雪=0)。 应用了分类功能,但当我导出图像时,数值仍然在-0.39到0.97之间。 解决方案: 在做分类,但没有把结果保存在任何变量中。下面是正确的方

google earth engine(gee)——机器学习分类后进行accuracy精度评定以及rmse和r2的计算_gee trendlines() 如何print r2-爱代码爱编程

本教程主要的目的就是利用随机森林分类和其它分类进行分析,这里主要的目的就是我们分析除了常规的土地分类,利用errorMatrix(actual, predicted, order)等函数进行分析,但是RMSE 和R2需要自己进行写代码分析,这里面还包含了协方差的计算。 这里影像波段: planet(GREEN,BLUE,RED,NIR) Image

google earth engine——使用starfm 图像融合算法将landsat 和 modis 融合得出2000-爱代码爱编程

简介 本文通过参考以下的文章实现了Analyzing the phenologic dynamics of kudzu (Pueraria montana) infestations using remote sensing and the normalized difference vegetation index.   摘要 非本地入侵物种

gee入门篇|图像分类(一):监督分类_gee分类-爱代码爱编程

        在遥感中,图像分类是尝试将图像中的所有像素分类为有限数量的标记土地覆盖和/或土地利用类别。 生成的分类图像是从原始图像导出的简化专题图(图 1), 土地覆盖和土地利用信息对于许多环境和社会经济应用至关重要,包括自然资源管理、城市规划、生物多样性保护、农业监测和碳核算。 图1 图像分类概念          用于生成土地覆盖和土地利用信息

【gee】gee反演地表温度相关问题说明(空洞、landsat9数据集等)_如果gee写代码提取地表温度,最后结果出现出现空区,ying'gai-爱代码爱编程

        之前分享了基于GEE-Landsat8数据集地表温度反演(LST热度计算),最近有很多小伙伴私信我很多问题,一一回复太慢了,所以今天写篇文章统一回答一下大家的问题。 问题1:数据有很多空洞、某些条带没有数据等 问题2:如何使用Landsat9数据进行温度反演 问题3:该反演算法的来源问题 问题1:         反演的

gee——根据landsat5/7/8系列影像获取1984至今任何区域的物候期(植被生长季节)影像含导出下载_gee用landsat数据提取植被物候-爱代码爱编程

简介  本教程的主要目的时利用Landsat5/7/8系列影像获取1984至今任何区域的物候期(植被生长季节)影像含导出下载,期间技术点在于指定时间窗口的获取和分析,另外,就是插值的提取分析等等。本次使用的数据集时Landsat C02 T1_L2数据集,数据集处理的过程主要是去云操作,然后合并了所有的Landsat SR影像。 cubic 插值 c

【gee】基于gee批量下载landsat8 l1c数据(整幅)_gee landsat数据下载-爱代码爱编程

        之前发过一篇使用GEE下载Landsat8的文章,然后有很多小伙伴私信我各种问题,如L1C、L2数据代码怎么修改,如何镶嵌,如何去云、 如何裁剪等一系列问题。正好快过年了,手头的事也没有多少了,所以这两天整理了一下GEE的相关代码,后续会陆续发出来。         今天给大家带来的是Landsat8 L1C数据的批量下载,裁剪

gee 数据处理——sentinel-爱代码爱编程

摘要 哨兵-1 号卫星提供时间密度高、空间分辨率高的合成孔径雷达(SAR)图像。哨兵-1 号的开放数据政策和全球覆盖范围使其成为基于合成孔径雷达的广泛应用的宝贵数据源。在这方面,谷歌地球引擎是进行大面积分析的关键平台,采集后几天内就可获得预处理的哨兵-1 反向散射图像。为了保留信息内容和用户自由度,一些预处理步骤(如斑点过滤)没有应用于摄入的圣天诺-

gee入门篇|图像处理(二):在earth engine中进行波段计算-爱代码爱编程

目录 波段计算 1.NDVI的计算 2.NDVI 归一化差值的单次运算计算 3.使用 NDWI 的归一化差值 波段计算         许多指数可以使用 Earth Engine 中的波段运算来计算。 波段运算是对图像中两个或多个波段进行加、减、乘或除的过程。 在这里,我们将首先手动执行此操作,然后向您展示一些在 Earth Engine

google earth engine(gee)——多源遥感变量筛选(pca主成分分析),变量筛选/降维处理-爱代码爱编程

简介 很多时候我们需要进行数据的将为和筛选,传统的方法我们可以根绝经验方法进行筛选或者按照变量重要性和相关性进行分析,当然我们可以通过计算多个变量之间的主成分分析来进行变量的筛选,本文已森林生物量分析作为自变量,其它多源遥感变量作为相关性因变量,进行分类对比的主成分分析。 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)

google earth engine —— 一个简单的地图分类加载和图表显示(group函数的使用和分析)_google sheet 显示地图-爱代码爱编程

我们这里再进行简单的区域分类,然后按照面积分别进行统计和分析,最后给出柱状直方图的图表进行展示,同时过程中我们用到了reduceregion函数来进行面积的统计,而面积统计中我们可以看到,我们用到的group来进行将统计后的结果进行以一个组的形式呈现。我们先看函数: group(groupField, groupName) Groups reducer

gee——加载era5气候再分析参数并使其可视化的脚本示例_gee气象数据era5-爱代码爱编程

简介: GEE中加载气象数据的主要过程包括以下步骤: 1. 选择数据源:GEE中可选的气象数据源有很多,如NASA的 MODIS,NOAA的GOES等等。 2. 数据访问与下载:通过GEE平台中提供的API或者界面,访问并下载所需的气象数据。GEE的数据访问速度非常快,可以满足各种数据下载需求。 3. 数据预处理:对于气象数据,一般需要进行一些数据

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——根据经纬度导出逐个点的像素的影像值_google earth engine如何利用单个经纬度点获取像素值-爱代码爱编程

很多时候我们需要按照样本点去提取像素值,但是我们没法直接按照影像时无法做到的,这时候我们就需要获取逐像素的经纬度,然后按照逐像素的经纬度进行提取影像值,我们需要给影像添加一个经纬度波段,然后根据你的研究区建立样本点,当已经添加经纬度的影像,就只需要用sample建立点作为新的样本点即可,我们先看函数: ee.Image.pixelLonLat() Cr

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)——使用“modis/061/mod21c3”产品计算每月白天和夜间逐月地表温度 (lst) 图像的平均值并下载_全球月平均lst如何获得-爱代码爱编程

使用“MODIS/061/MOD21C3”产品计算每月白天和夜间地表温度 (LST) 图像的平均值,这里我们需要进行遍历,然后设定一个温度转化,然后设置月份并复制原有代码的属性。然后我们还可以添加逐月影像在地图上。这里有一个重要的函数需要认识: setMulti()这个是添加多个遥感属性给波段的时候,这里需要按照字典类型进行添加即可。 ee.Date.

gee——利用map函数获取指定时间范围内年份月份日期内的所有影像并求降水平均值_gee中的月均降水-爱代码爱编程

简介: 本教程的主要目的就是获取长时间序列指定日期的降水平均值,也就是气象卫星每天具体小时的平均降水量,所使用的降水数据为全球预报系统(GFS)是由美国国家环境预报中心(NCEP)制作的天气预报模式。GFS 数据集由选定的模式输出(如下所述)组成,作为网格预报变量。384 小时的预报间隔为 1 小时(120 小时以内)和 3 小时(120 小时以后),时

gee批量下载sentinel2数据_gee数据下载-爱代码爱编程

GEE批量下载数据 Google Earth Engine https://earthengine.google.com网站批量下载数据,需要有谷歌账号和科学上网 界面功能 导入研究区边界 1.学会导入roi的矢

【google earth engine线性拟合的显著性问题】_google earth engine曲线拟合显著性分析-爱代码爱编程

Google Earth Engine线性拟合的显著性问题 Google Earth Engine在进行统计分析时的不足显著性检验方法(以小样本为例)线性拟合第一步:增加年份波段线性拟合第二步: 线性拟合函数(

google earth engine(gee)——提取1985-爱代码爱编程

影像值提取至点的具体操作流程一般如下: 打开遥感影像。 选择点数据集,打开或添加需要提取像素值的点图层。如果没有点数据集,可以手动创建一个点图层。 确认点数据集和影像的投影坐标系、数据范围等信息是否相同,如果不同需要进行投影转换。 选择提取像素值的方法,常用的有点采样、领域平均、反比例加权等。 根据选择的方法,设置提取像素值