代码编织梦想

很多时候我们要计算波段之间的相关性,这里我们就需要了解相关性分析,在GEE中存在有三种相关性分析的函数,这次我们使用了两种不同的影像,分别选择对应的ndvi波段来完成对影像波段的选择,最后我们可以通过reduceRegion函数实现对影像的统计,这里我们要明确的是,我们需要对影像进行统计分析,即使是用相关性分析也是要通过这个函数来实现的,和统计影像数量是一样的。分别如下:

函数:

ee.Reducer.kendallsCorrelation(numInputs)

Creates a reducer that computes the Kendall's Tau-b rank correlation. A positive tau value indicates an increasing trend; negative value indicates a decreasing trend. See https://commons.apache.org/proper/commons-math/javadocs/api-3.6/org/apache/commons/math3/stat/correlation/KendallsCorrelation.html for detail

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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

Google Earth Engine(GEE)——Landsat4/5/7 SR数据除云-爱代码爱编程

Landsat4/5/7 SR数据除云是我们进行波段计算必须要进行的一项工作,这样能更加准确的获取波段信息,所以我们今天来简单介绍除云。当然除云后会有空白板块的出现,这是在所难免的,至于影像色差如何取补,可以点击连接访问: GEE(Google Earth Engine)消除影像色差——直方图匹配算法!_此星光明的博客-CSDN博客    自己对

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 ——全球JRC/GSW1_1/MonthlyHistory数据集的观测数据-爱代码爱编程

This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2018 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. F

Google Earth Engine ——LANDSAT/LT04/C01/T1_32DAY_/8day/annual_BAI-爱代码爱编程

These Landsat 4 TM composites are made from Level L1T orthorectified scenes, using the computed top-of-atmosphere (TOA) reflectance. See Chander et al. (2009) for details on t

Google Earth Engine(GEE)——Landsat 8TI/TOA/SR影像对比分析区别和去云即NDVI计算-爱代码爱编程

1简介2背景3在 Google Earth Engine 中使用 Landsat 8 进行预处理 3.1预处理级别示例。3.2大气顶(TOA)3.3表面反射率(SR)3.4 Landsat 影像比较的完整代码3.5云遮蔽 3.5.1单图像屏蔽:第 1 部分3.5.2单图像屏蔽:第 2 部分3.5.3跨多个日期的掩码3.5.4可视化

Google Earth Engine(GEE)——MODIS/MOD09A1影像的去云-爱代码爱编程

上一次被人问到modis影像是否要去进行去云,我自己也摸不准,所以今天专门通过GEE去看了一下,对于目前已经有的合成的产品暂时不需要,因为已经经过处理了,但是对于光学影像,肯定是需要去云的,modis的去云方式同样也是QA波段去云的方式。 此次用到的数据: MOD09A1.006 Terra Surface Reflectance 8-Day Glob

Google Earth Engine(GEE)——COPERNICUS/S2数据(Sentinel-2 MSI)计算归一化植被指数NDVI和影像下载-爱代码爱编程

Sentinel-2 MSI数据介绍 哨兵-2的数据包含13个UINT16光谱带,代表TOA反射率,以10000为尺度。详见Sentinel-2用户手册。此外,还有三个QA波段,其中一个(QA60)是一个带有云层遮蔽信息的比特掩码波段。更多的细节,请看关于云层掩码如何计算的完整解释。 每个Sentinel-2产品(压缩档案)可能包含多个颗粒。每个颗粒成

Google Earth Engine——官方python/JavaScript介绍内附学习链接-爱代码爱编程

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Google Earth Engine(GEE)——COPERNICUS/S2和COPERNICUS/S2_SR数据对比-爱代码爱编程

Harmonized Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-1C Dataset Availability 2015-06-23T00:00:00 - Dataset Provider European Union/ESA/Copernicus Collection Snippet ee