代码编织梦想

本次我们将使用MODIS数据完成对于影像结果进行区分,从而将我们归一化后的结果分不同阈值进行展示。整个过程就是先对数据完成处理,然后选择只当的波段,裁剪研究区,最后我们建立影像划分阈值,通过切割整个影像,最后分别统计其面积最后得到影像分别加载。

这里指的注意的是阈值设定的时候中间值,我们用and()连接,同时配合it和gt进行设定阈值就行了。设定完成后我们就可以完成updateMask掩膜掉非0区域。

数据:

The MCD19A2 V6 data product is a MODIS Terra and Aqua combined Multi-angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) Land Aerosol Optical Depth (AOD) gridded Level 2 product produced daily at 1 km resolution. For more information see the MAIAC user guide.

函数:

where(test, value)

Performs conditional replacement of values.

For each pixel in each band of 'input', if the corresponding pixel in 'test' is nonzero, output the corresponding pixel in value, otherwise output the input pixel.<

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Google Earth Engine(GEE)——下载中国区域内的MCD19A2 AOD数据(tif格式)-爱代码爱编程

今天写这篇文章主要是为了解答关于一个粉丝的问题,具体问题见下图:  针对这个问题我做一个简单的示范,首先,之前对于AOD数据用的比较少,但是现在我们交给大家的是关于如何去下载这么一个流程的套路,所以,这名同学,我建议首先多看看我以前的文章,这样会有很大的收获,另外,这次单独给大家解决这个问题,希望你在以后下载数据的时候也可以根据自己的需求来进行。好了

Google Earth Engine(GEE)——分别用NDVI和NDWI进行阈值设定从而进行土地类型的划分!-爱代码爱编程

这里唯一要解释的函数就是这个: updateMask(mask) 说白了就是将不满足你条件的东西去掉,留下满足你要求的影像进行输出,输出图像保留输入图像的元数据和足迹。 Updates an image's mask at all positions where the existing mask is not zero. The output im

Google Earth Engine(GEE)——下载中国区域MCD19A2 AOD气溶胶数据tif格式-爱代码爱编程

上一次写了气溶胶数据下载流程,但是,代码确实出现了问题,展示不成问题,但是下载过程中出现了期待的是影像的波段值,但是实际上给出的却是影像的集合,所以问题出现在那里呢? ​ 上次写的文章问题: 满天星:Google Earth Engine(GEE)——下载中国区域MCD19A2 AOD气溶胶数据tif格式 修改后的代码主要是因为没有镶嵌在一起,

Google Earth Engine(GEE)——Landsat8影像逐月NDVI_FVC计算内含直方图和下载——以北京市为例-爱代码爱编程

本文通过逐年逐月遍历影像,计算NDVI影像计算和FVC计算,并且统计其逐月的直方图和下载,但是本文为了减少GEE网页崩溃,所以直接就用一年的影像进行了实验。 本文中用到的函数两个: ee.Image(args) An object to represent an Earth Engine image. This constructor accepts

Google Earth Engine(GEE)——利用JRC全球水体数据求湖泊面积以2000—2020年青海湖为例-爱代码爱编程

问题: 之前写了一篇关于JRC水体面积分析和下载的文章,但是前两天有同学问到,如何进行青海湖面积水体的分析,逐月还是逐年的我记不清楚了,但其实都一样,只是在时间筛选的过程中有所不同而已。上次的链接: (111条消息) Google Earth Engine(GEE)——JRC全球水体数据下载(以河南省为例)_此星光明的博客-CSDN博客 实验目的:

Google Earth Engine(GEE)——利用Landsat卫星影像计算EVI数据并下载以山西省为例-爱代码爱编程

这里简单说明以下本次适用的数据是Landsat系列,但是Landsat系列卫星中常用的数据包含地表反射率数据SR和大气层顶反射数据,这里面用到的去云方法是不一样的,所以大家要根据所选择的系列影像去采取不同的去云方法,本次案例我们以Landsat SR数据为实验目标。 之前关于去云的文章请参考: (452条消息) Google Earth Engine(

google earth engine(gee)——sentinel-1 和 2 数据的融合,水稻范围识别和水稻种植季节区分地图绘制—马来西亚为例_此星光明2021年博客之星云计算top3的博客-爱代码爱编程

这次给大家推荐一篇文章,关于水稻识别:使用 GEE 平台中的无监督分类整合 Sentinel-1 和 2 时间序列数据来实现的。这项研究的结果将为绘制稻田及其生长阶段的地图提供一个有效的框架,这对于解决粮食安全问题和减少水稻种植产生的甲烷气体排放具有重要价值。 摘要: 水稻是世界一半以上人口的主要作物,但缺乏概述水稻产区及其生长阶段的高分辨率地图。大多

google earth engine(gee)——矢量面积计算和图像面积计算_gee计算面积-爱代码爱编程

对于gee初学者来说,我们经常会用到gee去计算各类矢量的面积,其实这两种面积计算相对比较简单,矢量的化可以直接通过内置的函数来进行分析也就是.area() area(maxError, proj) 返回该特征的默认几何体的面积。点和线串的面积为0,多几何体的面积为其组成部分的面积之和(相交面积被多次计算)。 参数。 this:feature(元素)。

google earth engine(gee)——计算矢量集合中的面积以巴西为例_gee进行冰雪面积提取-爱代码爱编程

这里我们使用的是一个地图生物量的集合,公共项目集,这里主要的目的是通过建立attribute、classIds、outputName、scale、years、driverFolder,然后通过函数直接成为我们想要的集合 然后计算面积和分别对各年份进行提取即可。 代码: var asset = "projects/mapbiomas-workspac

google earth engine(gee)——1985-爱代码爱编程

本文的主要目的是我们在进行长时间序列研究的过程中,往往会用到Landsat全部系列(5/7/8/9)的研究,所以我们往往回出现影像集合筛选的问题,另外还有一个问题就是当我们在进行筛选的过程中还需要每天的数据,或者每一期的数据,所以这里回用到很多相对简单的函数,但是组合起来又比较麻烦的过程,所以这里就给大家进行一个案例分析,最后得出的结果:  这里简单

google earth engine(gee)——用两种方法计算ndwi水域面积提取(landsat 8)_湿地面积怎么提取-爱代码爱编程

使用 Landsat 8 使用指标 NDWI 使用两种方法计算水域面积 ,这次我们随便选择了陕西附近的一个部分作为我们的研究区, 我们所需用到的函数: ee.Image(args) An object to represent an Earth Engine image. This constructor accepts a variety of a

google earth engine(gee)——modis/006/mcd19a2气溶胶数据aod数据去云去雪分析(北京市为例)_gee modis aqua aod和云数据-爱代码爱编程

上一次我们提到了计算关于诸天AOD数据的下载,用的是MODIS数据产品,里面包含了逐日的AOD数据的最大最小值标准差、方差和均值进行统计分析。 (526条消息) Google Earth Engine(GEE)——以MODIS/006/MCD19A2为例批量下载逐天AOD数据逐天的均值、最大值、最小值、标准差、方差统计分析和CSV下载(北京市各区为例)_

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)——计算1990-爱代码爱编程

这次实验的目标是1990-2020年几个矢量集合当中的森林损失量,用到的函数: ee.Reducer.frequencyHistogram() Returns a Reducer that returns a (weighted) frequency table of its inputs. 返回一个返回其输入的(加权)频率表的Reducer。 N

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)——计算火灾面积并利用不同图表进行展示_热红外的火点分布图如何在gee上制作-爱代码爱编程

本教程的主要目的是如何进行图表的多样化展示,本教程的主要是利用全球数简化版本的国家边界,分别计算中美洲地区洪都拉斯、尼加拉瓜、危地马拉、萨尔瓦多、巴拿马、哥斯达黎加、伯利兹7个国家的地区的过火面积,并利用不同图表进行了结果分析。 ui.Chart.image.seriesByRegion(imageCollection, regions, reducer