Google Earth Engine ——
Google Earth Engine APP（GEE）—设定中国区域的一个夜间灯光时序分析app
DMSP OLS：夜间灯光时间序列第 4 版，国防气象计划运营线扫描系统 数据集可用性 1992-01-01T00:00:00 - 2014-01-01T00:00:00 数据集提供者 科罗拉多矿业学院佩恩公共政策研究所地球观测组 集合片段 已复制 ee
日期 2023-06-12 10:48:40
Google Earth Engine APP（GEE）——建立一个连续的legend在地图上。
本文的主要内容是建立一个图例在地图上，然后可以查看影像的最大最小值范围，并且影像值在图例的展示是连续分布的。这里需要引入外部函数，我们可以看一下，具体的内容可以通过范围链接进入：Creating a gradient legend – Open Geo Blog 其它的必备函数： ui.Panel(widgets, layou
日期 2023-06-12 10:48:40
Google Earth Engine APP（GEE） ——ForestAz APP- 使用谷歌地球引擎和哨兵数据进行亚速尔群岛（葡萄牙）的森林监测
研究目的：开发 ForestAz 应用程序是为了 (一) 通过半自动监督分类准确绘制亚速尔群岛森林区域图； (二) 通过计算和比较几个光谱指数来评估植被状况（例如，绿度和湿度）； (三) 定量评估亚速尔群岛森林地区封存的地上碳 (AGC) 的储量和动态。 研究领域：ForestAz 主要关注 S. Miguel 岛（葡萄牙亚速尔群岛）的公共森林周边，其中
日期 2023-06-12 10:48:40
Google Earth Engine APP（GEE）——再地图上加载各种选择器
本次我们尝试将GEE UI中的小组件进行加载，让其设定在特定的面板上，并且加载到地图上，先看一下我们最终成型的效果， 文中代码所使用到的函数： ui.Select(items, placeholder, value, onChange, disabled, style) 带有回调的可打印选择菜单。 参数： 项目（列表<对象&
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine APP——影像条带色差、色调不均匀等现象解决方案Landsat5 NDWI Image Restoration APP
今天给大家推荐一篇文章，是我们常见的影像条带修复的文章。 本文的主要内容是： 随着云计算的发展，利用谷歌地球引擎（GEE）平台，利用长时间序列的Landsat图像进行水反演、自然灾害监测、土地利用变化等研究也逐渐成为主流。Landsat图像是目前遥感反演的最重要的图像数据源之一。由于单视角图像的时间和天气条件的变化，获得的图像辐射率也不
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——一个简单的sentinel-2影像函数下载APP
本教程主要是建立一个简单的APP，主要目的是，当你加载了影像之后，你可以通过界面上的控件直接下载此影像，然后很方便下载： 本函数只用到了一个关于标签的，这里虽然用的是标签，但是通过点击标签可以获取其链接，直接跳转到另外的界面上，然后下载，这里虽然没有点击功能，但是在代码中预设了一个函数就是callback，让其返回一个链接给标签，然后你通过点击就可以下载
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——利用Landsat 5 每一期影像制作动画时序并附带时间属性
本文主要动过对影像的分析简历一个mao引入公用的函数，来实现影像的时序可视化的动态加载。本次使用的是Landsat 5 影像，影像区域选择的是上海市周边，加载了30幅影像，整个的构造逻辑市先分别进行加载，然后再通过一个公共库来实现影像的动态加载。 本文用到的函数： Map.getScale() 返回当前地图视图的近似像素比例，单位是米。 没有参数。
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine APP（GEE）——一个可以时序动画监测的动态APP
本文所需用到的函数： visualize(band, gain, bias, min, max, gamma, opacity, palette, forceRgbOutput) 产生一个图像的RGB或灰度的可视化。每个增益、偏置、最小、最大和gamma参数可以是一个单一的值，它将应用于所有频段，或者是一个与频段长度相同的值的列表。 参数。 this:
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine APP—— 一个不用写代码可以直接下载相应区域的1984-2021年的GIF遥感影像动态图
很多时候我们科研工作需要做长时序的动态gif图，比如说长时间序列的Landsat影像图 这个EE应用程序将从一个经过平滑处理的陆地卫星时间序列中制作一个GIF动画。 将经过平滑处理的陆地卫星时间序列制作成GIF动画。 谱-时间分割的Landsat时间序列制作成GIF动画。 本应用的主要过程 1. 设置要制作动画的年份范围 2. 2.设置日期范围，以便
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Google Earth Engine APP——UI地图加载一个高程显示标签并显示高程案例
这次我们主要用到一个异步环的函数进行重复点击操作，这里就有两个函数需要大家了解 evaluate(callback) 异步地从服务器获取此对象的值，并将其传递给提供的回调函数。 参数。 this:computedobject（ComputedObject）。 ComputedObject实例。 callback（函数）。 一个function(suc
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——将所选影像的波段影响至进行归一化处理
如何进行计算归一化标准化波段，很多时候我们只知道归一化多波段遥感影像，也就是归一化植被指数等操作，因为有现成的函数，但是我们在没有影像单一波段的归一化操作的标准函数，这里我们可以参考以下函数进行分析，归一化所有影像波段。 ee.Reducer.minMax() Returns a Reducer that computes the minimum an
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine(GEE)——ee.image.cumulativeCost函数的使用（多波段影像值变为0）
Updated ee.Image.cumulativeCost to be able to handle multi-band cost images. 使用数据： Copernicus DEM GLO-30: Global
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——MOD13Q1.006影像NDVI 时序图表分析，含去云函数
本次我们使用250米分辨率MODIS影像对于指定点区域的时序NDVI值进行展示，这里包含SummaryQA Bitmask波段的去云分析。 Resolution 250 meters Bands Table Name Description Min Max Units Wavelength Sc
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Google Earth Engine（GEE）——计算两列数据的相关性
函数： aggregate_array(property) Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating a list of all the values of the selected property.聚合集合中对象的给定
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine(GEE) ——kendalls/pearsons/spearmans三种相关系数的对比分析
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
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine （GEE）——利用focalMode简化将影像简化方便快速转化为矢量数据
很多时候我们都知道如何将栅格数据转化为矢量，但是往往因为影像过大而无法快速转换，今天我们将利用focalMode学会如何快速将栅格数据转化矢量数据。 可能你已经意识到多边形由复杂的线组成，包括一些只有一个像素的小多边形。当周围没有相同高程区域的像素时，就会发生这种情况。您可能不需要包含此类详细信息的矢量图 - 例如，如果您想要制作区域或全球地图。我们可以
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——边缘检测增强显示
很多时候我们需要对影像继续宁增强显示，这时候我们就会用到边缘检测，这时候我们就需要理解核函数，同时设定不同的很函数然后进行卷积运算，从而实现边缘锐化，增强图像，以便我们能更加清楚的看清我们所需要监测的地物。整体上我们利用Landsat和sentinel2影像做出来的效果并不好，但是我们利用高分辨影像监测的效果会比较好。所以，如果我们利用高分影像进行边缘
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——河流的可视化操作使用ee.Reducer.anyNonZero()统计结果
本文对比两种书体数据的结果，并统计非0区域，将季节和非季节性河流变化进行体现出来。 使用数据属性： Name Type Description BAS_ID Int Basin Identifier. Identifies the hydrological river basin ac
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——研究区森林斑块的景观特征
本教程主要的目的是研究森林区域，选定森林非森林，然后按照指定的区域进行分析。期间用到了欧氏距离生成核来进行reducer聚合分析，最后展示结果，同时去除了小的区域 函数： ee.Kernel.euclidean（半径、单位、归一化、幅度） 根据欧氏（直线）距离生成距离核。 参数： 半径（浮动）： 要生成的内核的半径。 单位（字符串，默认值：“像素”
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——Landsat ETM+ to OLI 协调
本教程涉及协调 Landsat ETM+ 表面反射率与 Landsat OLI 表面反射率。它提供： 光谱变换函数 创建分析就绪数据的功能 时间序列可视化示例 它旨在成为协调和可视化 35 年以上 Landsat 数据区域时间序列的端到端指南，这些数据可以立即应用于您自己感兴趣的区域。 请注意，将 ETM+ 转换为 OLI 的系数也适用于 TM。因此，
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——光谱特征图（土地分类结果后图表分析）
对于监督分类，可视化每个类别的每个波段的平均光谱响应很有用。此类图表称为光谱响应曲线或光谱特征。这样的图表有助于确定类的可分离性。如果类具有非常不同的签名，分类器将能够很好地将它们分开。 我们还可以绘制一个类的所有训练样本的光谱特征，并检查训练数据集的质量。如果所有训练样本都显示出相似的特征 - 这表明您在收集适当的样本方面做得很好。您还可以从这些图中
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——利用distance进行道路还原的建立缓冲区（还原老的道路照片）
本教程的主要问题是来源下面的问题： 我正在尝试查找或创建到最近道路距离的图像。 十年前，美国地质调查局创造了这样一张图片，但它已经过时了。如果不存在这样的图像，我想用 GEE 重新创建它，但我不知道如何编程。 这是有关 USGS NORM -ED 图像的原始新闻的链接
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——如何获取指定区域动画影像的指定波段信息
通常我们对于一个影像的下载一般会选择直接合成一个真彩色，或者特定的颜色来完成，但是大部分情况下我们无法看到单个波段的情况，所以我们要使用一参数来完成指定波段的影像下载。我们首先看一下函数（蓝色部分为各波段信息）： getDownloadURL(params, callback) Get a download URL for sma
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）—— NDVI的CannyEdgeDetector边缘检测适用性分析
在GEE中我们有很多算法，其中之一就是边缘监测算法，正式效果对于识别边界分析，比较差，整体的结果，这次使用的数据是Landsat 8 SR数据进行分析。 函数： ee.Algorithms.CannyEdgeDetector(image, threshold, sigma) 将Canny边缘检测算法应用于一幅图像。输出是一个图像，其带子的名称与输入
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——将GEE中的土地分类数据转化成矢量并导出
本次我们将利用gee中的ESA100米分辨率的土地分类数据进行栅格转矢量，最后，我们最后转换后的结果依旧可以保留原有土地分类的属性结果，也就是原有的分类标签依旧作为一个属性值被添加到分类的结果中。 函数： reduceToVectors(reducer, geometry, scale, geometryType, eightConnected, la
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine 教程——降低影像分辨率从0.6降分辨率到30米
本章提供了一个工作流程，以降低美国佛蒙特州曼彻斯特附近地区图像的分辨率。本教程的主要目的是利用0.6分辨率的影像缩放到30米级别的影像分辨率，这里转化的影像数据分别是美国农业数据和Landsat 8 影像数据。在这里我们使用reduceResolution 分辨率中的reproject进行重投影，而获取原始影像的投影就是影像.projection
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine 教程——Landsat 8 影像集合去云分析QA波段和去云NDVI的影像
本文提供了一个工作流程，以迭代一个图像集，并计算美国科罗拉多州洛基山国家公园图像的累积NDVI差异。 函数： bitwiseAnd(image2) 计算图像1和图像2中每一对匹配的波段的输入值的比特和。如果图像1或图像2只有一个波段，那么它将与另一个图像中的所有波段进行对比。如果图像有相同数量的带子，但名字不一样，它们就按自然顺序成对使用。输出的带子以
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine 教程——影像聚合分析（最大值、最小值、平均值、中位数和高质量合成）
本文提供了一个工作流程，从美国科罗拉多州洛基山国家公园的夏季图像集合中创建复合图像。 normalizedDifference(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
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine ——如何让去云后的sentinel影像依然具有影像属性
本教程的案例主要解决我们再进行function函数处理完成后，影像会丢失原有的属性。本次我们使用的是sentinel-2数据集，此处的函数时去云函数。 问题： 我是 GEE 平台的新手，我正在执行 sentinel 2 图像集的功能遮罩，并且在添加打印数据以查看元数据云覆盖时总是出错。我想知道为云层拍摄的图像集。但始终显示的是波段图像而不是日期云。
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——单景/合成的Landsat 8 C01 TOA影像BQA波段去云操作和影像空缺弥补
其实大家已经知道如何去云等的计算，但是这里和之前的我们所用到的波段不同（QA_pixel）或者（pixel_qa），这里我们看一下BQA波段的具体内容包含哪些。 BQA Landsat Collection 1 QA Bitmask ([See Landsat QA page](https://www.usgs.gov/land-
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——建立一个图表（ui.Chart.array.values）chart散点图
我们本文主要是利用该函数ui.Chart.array.values去制作一个散点图，主要的函数有： Chart.array.values(array, axis, xLabels) 已删除。使用ui.Chart.*代替。 从一个数组生成一个图表。沿着给定的轴为每个一维矢量绘制单独的系列图。 X轴 = 沿轴的数组索引，可选择用xL
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