代码编织梦想

学习 Google Earth Engine (GEE) 的常用方法包括:

  1. 官方文档和教程:GEE 的官方网站提供了大量的文档和教程,可以帮助您快速了解 GEE 的基本概念和功能。

  2. 在线课程:GEE 官方网站上提供了多个在线课程,包括 GEE 的基本概念和应用实例。

  3. 社区和论坛:GEE 社区和论坛是学习 GEE 的重要资源,您可以在这里获得帮助并与其他 GEE 用户交流。

  4. 第三方书籍:关于 GEE 的书籍可以帮助您深入了解 GEE 的应用和技术。

  5. 实践:最好的学习方法是通过实际操作来学习 GEE。可以按照教程和文档

官方的相关网站和博客:

  1. GEE 用户社区:https://groups.google.com/forum/#!forum/google-earth-engine-developers

  2. GEE 博客:https://medium.com/google-earth/tagged/google-earth-engine

  3. GEE 开发者网站:https://developers.google.com/earth-engine

  4. GEE 教程:https://developers.google.com/earth-engine/tutorials

  5. GEE 学习资源:https://sites.google.com/site/earthengineapidocs/learn

  6. GEE Github项目地址: GitHub - google/earthengine-api: Python and JavaScript bindings for calling the Earth Engine API.

这些网站和博客都提供了丰富的 GEE 学习资源,包括教程、示例代码、文章和视频等。除了以上资源外,还有一些其它资源可以获取,比如说:

  1. GIS-Lab(https://gis-lab.info/)这是一个俄罗斯的网站,提供了大量关于GEE的教程和资源。
  2. Remote Sensing Tutorials & Tips(https://remotesensing.info/)这是一个由Qiusheng Wu博士维护的网站,提供了大量关于遥感数据处理的教程和资源。
  3. GIS GeoBlog(https://gisgeography.com/category/gis-remote-sensing/)这是一个由Andrey Chebanov维护的博客,提供了大量关于GIS和遥感的教程和资源。
  4. GIS-Blog(https://gis-blog.com/)这是一个由Jan van der Vegt维护的博客,提供了大量关于GIS的教程和资源。
  5. GEE Tutorials(https://sites.google.com/site/geelearning/)这是一个由Lucas Joppa维护的博客,提供了大量关于GEE的教程和资源。
  6. GIS & Remote Sensing (GIS-Blog.com - Remote Sensing, Web Mapping, GeoData Management, Environmental Statistics) 这个博客提供大量GIS和遥感数据处理的教程和资源。

另外,我自己的专栏,此星光明博主的专栏地址是:(908条消息) 此星光明的博客_CSDN博客-GEE数据集专栏,GEE教程训练,Google Earth Engine领域博主 专栏中有很多关于GEE的文章,他主要讲解GEE的基本使用方法,如何导入数据、如何使用各种工具进行编辑、如何进行数据分析等等。 共有17个专栏,除了GEE 外,还有AI Earth 、PIE等其它的遥感云计算介绍,建议初学者可以从GEE训练教程或者Google Earth Engine,如果要有更高级的需求可以查看GEE APP专栏和GEE 案例分析。

除了我个人的博客之外,还有其它很多相关博客,其实大家想知道如何更简单的找到这些博客,直接百度搜多就行了,你直接按照你的要求搜索就可以看到很多,久而久之你就可以累积到很多博主。

 这里还有点题外话:我们如何学习JavaScript和python。

如果您已经熟悉JavaScript,并且希望在网页上进行GEE的可视化和交互式分析,那么JavaScript可能是更适合您的选择。JavaScript是一种流行的网页编程语言,也是GEE官方支持的语言,有很多学习资源和社区支持。如果使用JavaScript中,可以很好的公开发行自己的公开APP。

如果您已经熟悉Python,并希望在服务器端进行大规模数据处理和分析,那么Python可能是更适合您的选择。Python是一种流行的科学计算和数据分析语言,也是GEE支持的语言之一,有很多学习资源和社区支持。另外python有很多开发包,可以供我们作为后续的研究出图使用。

总的来说,GEE的JavaScript和Python API都是功能完善的,两者都可以完成各种数据处理和分析任务。所以应该根据自己熟悉的语言进行选择。

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/128751325

GEE(Google Earth Engine) 最基础代码学习笔记二 —— JavaScript 语言-爱代码爱编程

GEE(Google Earth Engine) 学习笔记二 Javascript 语言 1. 注释 print('Hello World!'); 如果要注释,则在代码前面加//,比如: // print('Hello World!'); 2.声明字符串 声明一个字符串可以用’ ‘或’’ ‘’,但是不要混淆,当引用时千万用" " // 用

GEE (Google Earth Engine)最基础代码学习笔记四——循环-爱代码爱编程

1. for 循环 Google Earth Engine 不推荐使用for循环,官方推荐使用map()实现for循环。 比如: // 产生一个1到10的list var myList = ee.List.sequence(1, 10); // map()将实现对每一个元素进行运算 ,并返回一个值 var computeSquares = func

【Earth Engine】基于GEE进行非监督学习-爱代码爱编程

目录 1 简介与摘要2 制作输入影像3 非监督学习4 影像的显示与结果5 本例完整代码6 后记 1 简介与摘要 之前写了多季节叠加的监督学习,所以这次简单写一个非监督学习吧。。 这次为了简单明了,就不整那么多虚的了,在这里我不叠图层了,有需要的可以参考前一篇博客自己添加输入的图层。 2 制作输入影像 首先,同样的我们需要制作一个自带n个图

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)——机器学习(监督分类1)样本数据为点要素-爱代码爱编程

监督分类 该Classifier包通过在 Earth Engine 中运行的传统 ML 算法处理监督分类。这些分类器包括 CART、RandomForest、NaiveBayes 和 SVM。分类的一般工作流程是: 收集训练数据。组合具有存储已知类标签的属性和存储预测变量数值的属性的特征。 实例化一个分类器。如有必要,设置其参数。

GEE(Google Earth Engine)学习——常用筛选器Filter操作-爱代码爱编程

目录 一、筛选器Filter (1)关系比较型筛选器 (2)差值筛选器 (3)字符筛选器 (4)详细时间筛选 (5)筛选器叠加筛选 二、Join配合Filter进行两数据集联合筛选 (1)仅保留左侧数据集的筛选 (2)两侧均保留的数据集的筛选(数据集融合) (3)对符合要求数据集以属性形式添加左侧数据集内 (4)空间数据之间的筛选

GEE学习笔记:在Google Earth Engine(GEE)中导出shp文件-爱代码爱编程

        目前想到的需要导出shp文件的应用场景有如下:         1、在线处理矢量数据,将结果导出。         2、在GEE上选取样本点,导出到本地处理。         3、将得到的栅格结果转成矢量,再导出到本地。         后续会更新上述的应用场景,再来附上链接~         导出代码如下所示: Export.ta

google earth engine(gee) 02-基本了解和学习资源_henrik698的博客-爱代码爱编程

Google Earth Engine(GEE) 02-基本了解 这里需要提前声明,Google Earth Engine中引入的很多数据地图存在大量争议。 GEE Editor 界面 快捷键 ➢ Ctrl+/ 注释 ➢ Ctrl+ space 查询函数API ➢ Ctrl+ H 替换 ➢ Ctrl+Enter 运行 GEE Dataset