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基于python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析-爱代码爱编程

原文链接:基于Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247605659&idx=6&sn=ac5253d0528c70fad0471c1a59efc224&

modis et 蒸散发数据_modis16-爱代码爱编程

MODIS ET 即 MOD16 系列产品,属于MODIS Level4 的产品。 在 LP DAAC - MODIS 上搜索了现存的 ET(Evapotranspiration) 数据: 建议使用最新版本Collection 6.1,也就是结尾是.061的数据集。 在 Collection 6.1 中,MOD16主要有 2 种数据集:① 8天合

usgs modis 蒸散量数据集_潜在蒸散发数据集-爱代码爱编程

USGS MODIS 蒸散量¶ 这里提供的蒸散量 (ET) 数据集是遥感技术的结果,主要利用 MODIS 热图像和全球天气数据集。该数据集对应于 Climate Engine 使用的全球 ET 产品的第 5 版。它为 2003 年至 2023 年期间的 ET 时空动态提供了宝贵的见解。该数据集的基石是可操作的简化表面能量平衡 (SSEBop) 模型,由

gee高阶应用python wxee——如何利用来自 goes-爱代码爱编程

火灾进展 wxee 是专为处理气象数据而设计的,但它对遥感数据也很有用。在本示例中,我们将了解 wxee 如何利用来自 GOES-16 和 MODIS 的数据来可视化火灾随时间的进展情况。   安装和设定 #!pip install wxee import ee import wxee ee.Authenticate() wxee.Initia

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 python高阶——如何使用geemap和eemont包基于modis影像计算gndvi,nbr,ndwi指数并可视化(山西省太原市为例)_gee如何使用cnn-爱代码爱编程

 这里我们进行使用geemap和eemont包基于MODIS影像计算GNDVI,NBR,NDWI指数,这里很方便的省去了计算指数、去云和缩放等功能,非常方便。  简介 GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index)是一种用于评估植被覆盖状况的指数。它是通过测量红光波段和近红外波段之间的比值来计算

gee数据集——mod13a1.006terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的l3级植被指数产品-爱代码爱编程

数据名称: MOD13A1.006 Modis 16天 Terra 500m 数据来源: NASA 时空范围: 2000-2022年 空间范围: 全国 波段 名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001Normalized Difference Vegetation IndexEVI

gee 高阶案例——利用mcd43a4影像计算并制作全球逐月kndvi指数的分布图-爱代码爱编程

本文主要引用了几个python包来实现全球范围的KNDVI指数的分布计算,其实代码很简单,主要用到了wxee和eemont两个软件包,然后实现了具体的分析,整个运行过程主要在colab中实现,数据的处理过程花费了4分多钟。wxee是一个很好的融合了plot的绘图软件包,很简单就能绘制出很漂亮的研究区大范围的图,xarray是数据压缩的一种方式,可以高效处理

中科星图——mcd43a4 v6天底双向反射率分布函数调整反射率(nbar)数据集-爱代码爱编程

数据名称: MCD43A4.006 500m 数据来源: NASA 时空范围: 2000-2022年 空间范围: 全国 数据简介: MCD43A4 V6天底双向反射率分布函数调整反射率(NBAR)数据集提供MODIS1-7陆地波段的500米反射率数据产品,使用双向反射分布函数对这些值进行调整。该产品结合了来自Terra和Aqua航天器的

gee时序——利用sentinel-爱代码爱编程

简介 哨兵-2A/B 串联卫星的空间分辨率高、重访时间长,有可能改进对陆地表面物候的检索。不过,生物群落和区域特征在很大程度上限制了陆表物候学算法的设计。在北极地区,这种生物群落特有的特征包括长期积雪、持续云层覆盖和生长季节短暂。在此,我们评估了哨兵-2 获取北极高分辨率 LSP 地图的可行性。我们通过在谷歌地球引擎(GEE)中简单实施阈值法,提取了 2

gee高阶应用python wxee——modis气象数据可视化处理(2022年3-爱代码爱编程

MODIS wxee 是专为处理气象数据而设计的,但它在遥感数据方面也很有用。在本示例中,我们将了解 wxee 如何处理 MODIS 传感器的数据,以及如何利用 xarray 对象创建彩色复合图。 安装和设定 #!pip install wxee import ee import wxee ee.Authenticate() wxee.Init

pie-爱代码爱编程

Modis-Aqua产品包含了L3 Mapped数据,空间分辨率为4km和9km。根据内容的不同分为0级、1级产品,在1B级数据产品之后,划分L2-L4级数据产品,包括:陆地标准数据产品、大气标准数据产品和海洋标准数据产品等三种主要标准数据产品类型,总计分解为44种标准数据产品类型。前言 – 人工智能教程 MODIS目前主要存在于两颗卫星上:TERRA和

google earth engine(gee)—— 18年的modis 1km ndvi 产品并分析长期趋势ndvi分析kendallscorrelation()函数的利用_gee ee.reducer.kendallscorrelation-爱代码爱编程

此脚本使用 MODIS 1km NDVI 产品并分析长期趋势NDVI 通过 Mann-Kendal 的测试。tau 值范围从 -1 到 1。阳性值(绿色)表示趋势增加,而负值表明植被减少的趋势。 注意:不幸的是,谷歌暂时禁用了 p 值,因此,该结果只能用于指示趋势。 前言 – 床长人工智能教程  函数: ee.Reducer.kendallsCor

google earth engine(gee)——全球1公里的云量modis图像数据集_modis云量数据-爱代码爱编程

全球1公里的云量 云覆盖频率数据集V1.0测量了超过15年的每天两次的MODIS图像,以分析和量化云的动态和云的预测区域。这使我们能够在空间和时间范围内了解全球云的异质性。该研究建立了云林、动态的时间变化基线,并允许用户确定成像的时间窗口和无云快照。前言 – 床长人工智能教程该项目的完整描述可以在这里找到。Global 1-km Cloud Cover -

gee图表——利用modis数据绘制同一点不同时序的ndvi均值ui.chart.image.doyseriesbyyear函数_gee生成ndvi对比图-爱代码爱编程

简介 1. 登录GEE云平台(https://earthengine.google.com)。 2. 在左上角的搜索框中输入MODIS,点击“MODIS/006/MOD13A2”进入该数据集的页面。 3. 点击“Add to Map”将该数据集添加到地图中。 4. 在左侧的“Layer Manager”中选择“MOD13A2_006_NDVI”,并右键点

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

google earth engine(gee)—— 基于modis影像单点缓冲区长时序温度时序变化和线性趋势分析_google earth engine 一元线性变化趋势-爱代码爱编程

基于MODIS影像单点缓冲区长时序温度时序变化和线性趋势分析,可以用来研究某一地区的温度变化趋势。通过对该地区多年的温度数据进行分析,可以了解该地区的气候变化情况。这里我们主要是利用几个函数绘制图表。 函数: ee.Reducer.linearRegression(numX, numY) Creates a reducer that computes

google earth engine(gee)——求指定区域的ndvi时序变化和不同值域范围内的像素数量及其面积_gee筛选影像在某一值域内的像素-爱代码爱编程

本程序原理很简单,主要就是选定指定的研究区进行NDVI6-8年的时序分析,并求出指定时序范围内的的值。当然再计算每月的过程中,我们肯定会用到map循环遍历每一年月份的图表,通过使用linearfit来计算斜率,通过选择指定阈值范围内的斜率来计算不同范围内的像素值。这里可以差异化加载不同阈值范围内的影像,也就是分段表示不同颜色。 这里再设定图表的时候,我们

google earth engine(gee)——modis 8天terra和aqua雪覆盖综合产品_modis 积雪覆盖数据-爱代码爱编程

该数据包含与Randolph Glacier Inventory (RGI6.0)合并的增强型MODIS 8天Terra和Aqua雪覆盖综合产品。用于生成该产品的输入数据是MOD10A2.006*和MYD10A2.006*,分别代表Terra和Aqua MODIS 8天综合收集6(C6)的积雪。该数据是专门为亚洲高山地区(HMA)开发的,地理范围在北纬24

google earth engine(gee)——火灾数据下载(添加图例信息)-爱代码爱编程

使用联合国提供的脚本来计算我论文研究区域的 NBR(归一化燃烧比)。我修改了脚本以获得尽可能少的云覆盖的图像,到目前为止脚本工作正常。 但是,我想下载已选择的各个波段的图像(可能在 .zip 文件夹或其他文件夹中),有点像从 scihub copernicus 站点下载它们,以便您可以将它们与 GIS 一起使用软件。这是可能的?我尝试在线搜索但找不到任何东