代码编织梦想

谷歌地球引擎(GEE)是一个基于云的服务,用于矢量和栅格数据的地理空间处理。地球引擎平台有一个JavaScript和一个Python API,有不同的方法来处理地理空间对象。谷歌地球引擎还提供了一个巨大的PETABYTE规模的光栅和矢量数据的目录,用户可以在线处理。Awesome Spectral Indices是一个标准化的、可随时使用的光谱指数列表,可作为GEE中计算光谱指数的表达式。光谱模块用新的函数扩展了GEE的JavaScript API,以访问和计算来自Awesome光谱指数列表的光谱指数。

这是一个github的开源项目,主要目的是我们可以通过导入这个一景写好的脚本来调用包里面半酣的指数,这样可以很快捷的完成我们对于指数的计算,有利于我们加快科研产出,而本节的内容就是向大家展示如何能快速实现指数的调用。

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GitHub Repository
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spectral module: https://github.com/davemlz/spectral
Awesome Spectral Indices for GEE: https://github.com/davemlz/awesome-ee-spectral-indices

代码:

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SPECTRAL
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GEE(Google Earth Engine)——earth engine算法简介-爱代码爱编程

地球引擎数据结构 两个最根本的地理数据在地球引擎结构 Image和 Feature分别对应于光栅和矢量数据类型,。图像由波段和属性字典组成。特征由一个Geometry和一个属性字典组成。一堆图像(例如图像时间序列)由ImageCollection. 功能集合由FeatureCollection. 在地球引擎其它基本数据结构包括Dictionary, Li

GEE(Google Earth Engine)——Filtered Composite-爱代码爱编程

这个例子主要是讲解一下用美国犹他州和科罗拉多州进行区域筛选并且求当地影像的最大、最小、中位数以及平均数等等的运算,一起来看代码: // Filter to only include images intersecting Colorado or Utah. var polygon = ee.Geometry.Polygon({ coords: [[[

Google Earth Engine(GEE)——简单快速生成图形chart!-爱代码爱编程

地球引擎对象图表 该ui.Chart插件提供帮助方法来构建DataTable和呈现从图表Image,ImageCollection Feature,FeatureCollection, Array,和List对象。每个函数都接受特定的数据类型,并包括以各种安排将数据减少到表格格式的方法,这些安排规定了对图表系列和轴的数据分配。 访问以下链接以了解如何为

Google Earth Engine(GEE)——reduceMODIS影像分辨率!-爱代码爱编程

假设您的目标不是在重新投影期间重新采样,而是在不同投影中将像素聚合为更大的像素。这在比较不同比例的影像数据集时很有用,例如来自基于 Landsat 的产品的 30 米像素与来自基于 MODIS 的产品的粗像素(更高比例)。您可以使用reduceResolution()方法控制此聚合过程。与 一样 resample(),调用reduceResolution(

Google Earth Engine(GEE)——GEE最全介绍(7000字长文)初学者福音!-爱代码爱编程

地球引擎代码编辑器 code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器 是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素(如图 1 所示): JavaScript 代码编辑器用于可视化地理空间数据集的地图显示

Google Earth Engine(GEE)——客户端python的安装与使用-爱代码爱编程

包导入 Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它: import ee 向 Earth Engine 服务器进行身份验证: ee.Authenticate() 您获取身份验证凭据的方式可能因您的环境而异。有关Colab 和Conda 中身份验证的更多详细信息,请参阅链接 。通常,本地安装

Google Earth Engine(GEE)——农田的快速分类-爱代码爱编程

背景 复杂景观中的土地覆盖分类受到作物/植被类型固有的短距离过渡的限制,特别是在小农耕作系统中。地球观测图像的可用性和可访问性的增加为评估状态和监测土地覆盖变化提供了重要机会,但解锁这种能力取决于相关地面实况数据的可用性,以校准和验证分类算法。在撒哈拉以南非洲的农业系统中,通常无法获得急需的空间明确的地面实况数据,这限制了相关分析工具的开发,以监测农田动

Google Earth Engine(GEE)——森林覆盖监测和林地损失定量估计-爱代码爱编程

在国家层面估算森林覆盖率、森林砍伐或土地利用变化引起的碳排放。此次任务是将学习如何通过应用冠层覆盖的技术阈值和最小面积要求来提取森林面积。 现有森林的状况: 联合国粮食及农业组织 (FAO) 将森林定义为“面积超过 0.5 公顷、树木高度超过 5 米且树冠覆盖率超过 10% 的土地,或能够就地达到这些阈值的树木。不包括主要用于农业或城市土地用途的土地”

google earth engine oeel——open earth engine extension 插件,事半功倍的gee辅助神器(附链接)_此星光明的博客-爱代码爱编程

 上一次写了一篇run all的自动化影像下载的文章链接如下: (977条消息) Google Earth Engine(GEE)——Tasks升级,实现RUN ALL可以一键下载任务类型中的所有影像_此星光明的博客-CSDN博客 很多同学问如何进行的,说GEE的更新没发现,其实大家缺少一个GEE的插件,非常好用,再介绍完以西额内容后,我们后面的有Go

google earth engine(gee)——指数运算并加载和影像下载_此星光明的博客-爱代码爱编程

本文主要市归一化指数的运算和加载,以及多波段影像的加载,还有影像的导出,主要函数有一下:  归一化差值(bandNames) 计算两个频段之间的归一化差异。如果没有指定要使用的频段,则使用前两个频段。归一化差值的计算方法是(第一-第二)/(第一+第二)。注意,返回的图像波段名称是'nd',输入的图像属性不会保留在输出的图像中,任何一个输入波段的负像素值都

google earth engine app——在线计算landsat 和 sentinel数据的23类植被指数的应用_此星光明的博客-爱代码爱编程

今天给大家介绍一款google earth engine app,VICAL: VEGETATION INDICES CALCULATOR    是一款可以在线计算Landsat 和 sentinel 系列的植被指数app。这项应用是由INIFAP CENID-RASPA和CEVAF的研究人员开发的。在为VICAL计划的改进中,包括通过实验,利用植被指数

google earth engine app——gee-爱代码爱编程

通过本地python端的安装实现gee ui在本地的使用 Getting started 安装 git clone git@git.i.com:gee-lab/gee-ui.git cd gee-ui yarn install 开发 yarn dev 发布 yarn build 启动 storybook storybook 是组件的文档工

google earth engine(gee)——利用光谱距离函数实现滑坡监测以sentinel-爱代码爱编程

当你想要检测多波段图像的变化时,一种有用的技术是计算两个图像之间的光谱距离和光谱角度。与未发生变化的像素相比,发生较大变化的像素将具有更大的距离。当没有合适的索引来检测变化时,这种技术特别有用。它可用于检测自然灾害或人为冲突后的变化。 这里我们需要用到的函数: SpectralDistance(image2, metric) 计算两幅图像之间每像素的光

google earth engine(gee)—— 快速进行农田作物土地分类和面积统计_怎么查找gee数据中的农田属于什么类别-爱代码爱编程

复杂景观中的土地覆盖分类受到作物/植被类型固有的短距离转变的限制,尤其是在小农耕作系统中。地球观测图像的可用性和可访问性不断提高,为评估状态和监测土地覆盖变化提供了重要机会,但解锁这种能力取决于相关地面实况数据的可用性,以校准和验证分类算法。撒哈拉以南非洲农业系统通常无法获得急需的空间显式地面实况数据,这限制了相关分析工具的开发,以监测农田动态或对农业系统

google earth engine(gee)—— 多光谱指数整合中推导出湿地覆盖类型 (wct)-爱代码爱编程

湿地覆盖被定义为归因于植被、浑浊度、含水土壤和水量等潜在生物物理条件的湿地空间均匀区域。在这里,我们提出了一种新方法来导出湿地覆盖类型 (WCT),该方法结合了三个常用的多光谱指数 NDVI、MNDWI 和 NDTI,位于印度各地不同地貌和气候环境的三个大型拉姆萨尔湿地。这些湿地包括东恒河平原的漫滩湿地 Kaabar Tal、印度东部的沿海湿地 Chili

google earth engine(gee)——不同时期的光谱信息差异_ee.image.spectraldistance-爱代码爱编程

 ee.Image.spectralDistance 算法,它可以用于我的研究目的。我想提取图像之间光谱距离较大的年份。所以这个想法是: 1. 在image1-image2, image2-image3, image3-image4...之间连续运行ee.Image.spectralDistance算法,从第一张图片到最后一张。 2.要求更大的价值。