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2023年地理信息系统与遥感专业就业前景与升学高校排名选择

活动地址：毕业季进击的技术er 地理信息系统（GIS，Geographic Information System），又称“地理信息科学”（Geographic Information Science），是一种具有信息系统空间专业形式的数据管理…

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

kNN分类器方法的具体介绍 k最近邻（k-Nearest Neighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。kNN分类器的原理是基于样本之间的距离度量，通过找到距离待分类样本最近的k个训练样本，并根据这些样本的标签进行投票来确定待分类样本的类别。 kNN分类器…

GEE19：基于Landsat8的常见的植被指数逐年获取

植被指数逐年获取 1. 常见的植被指数1.1 比值植被指数（Ratio vegetation index，RVI）1.2 归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）1.3 增强植被指数（Enhanced Vegetation I…

GEE案例——如何进行重采样（分辨率由高分辨率降为低分辨率）以sentinel2为例重采样到1000米

简介：如何正确的将高分辨率影像降低为低分辨率？这里我们使用sentinel2影像数据作为研究，并最终将影像转化为1000米分辨率的影像聚合像素要在地球引擎中聚合像素，必须使用 reduceResolution() 函数。有关该函数的更多信息，请参阅《Earth Engine 用户指南》。现在我们来…

Google Earth Engine —— 利用sentinel-1/2数据集进行土地分类59个参数案例

本案例是一个分类教程，考虑了土地分类的59各波段信息，这里不做过多的介绍的了，直接参考文中代码注释。利用sentinel-1/2数据集进行土地分类函数： reduceNeighborhood(reducer, kernel, inputWeight, skipMasked, optimization) 将给定的还原器应用于每个像素周围的邻域，…

GEE数据集——2019、2020、2021、2022和2023年全球固定宽带和移动（蜂窝）网络性能Shapefile 格式数据集

全球固定宽带和移动（蜂窝）网络性能全球固定宽带和移动（蜂窝）网络性能，分配给缩放级别 16 网络墨卡托图块（赤道处约 610.8 米 x 610.8 米）。数据以 Shapefile 格式和 Apache Parquet 格式提供&…

GEE——使用MODIS GPP和LAI数据进行一元线性回归计算和R2分析

使用两种方法计算一元线性回归，一种使用GEE本身自带的函数，另一种使用自己编写代码的方式进行，对比两者结果的差异。简介一元线性趋势分析是指利用一元线性回归模型来分析一组数据的趋势性。在一元线性回归模型中，我们假设自变量（x）和因变量（y）之间存在一定的线性关…

GEE遥感云大数据林业应用典型案例实践及GPT模型应用

目录一平台及基础开发平台二 GEE基础知识与ChatGPT等AI模型交互三重要知识点微型案例串讲与GPT模型交互演示四典型案例综合演练更多推荐聚焦目前遥感应用最热门领域之一的林业，重点结合典型应用案例综合展示GEE云平台的使用技巧和强大功能&#xff0c…

山西省行政村边界数据/乡镇街道边界数据/行政区划边界分布

山西（简称：晋，别称：三晋，古称河东），中华人民共和国省级行政区，省会太原市，位于黄河中游东岸，华北平原西面的黄土高原上。东以太行山为界，与河北为…

GEE中核函数在不同缩放级别下的区别

问题： 2个问题： 1. 内核都采用单位参数，可以是像素或米，文档指出： 内核的测量系统（“像素”或“米”）。如果内核以米为单位指定，则当缩放级别更改时它将调整大小。我认为这是不正确…

中国雪深长时间序列数据集（1979-2020）

简介中国雪深长时间序列数据集（1979-2020）提供1979年1月1日到2020年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数据，其空间分辨率为25km，是“中国雪深长时间序列数据集（1978-2012）”的升级版本。前言 – 人工…

GEE：绘制土地利用类型面积分布柱状图

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了，在 Google Earth Engine （GEE）中进行随机森林分类后绘制不同类型面积分布柱状图的代码片段。完整代码请看博客《GEE：随机森林分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）》柱状图效果如下所示，文章目…

GEE：使用网格搜索法（Grid Search）求机器学习的最优参数或者参数组合

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台中，计算机器学习分类算法最优参数的代码，其中包括单一参数的最优和不同参数组合的最优。使用的最优参数计算方法是网格搜索法（Grid Search），GEE 平台上并没有现成的网格搜索法 API，因此，本文在 GEE …

星图地球——Landsat5_C2_SR_T1数据集

数据简介： Landsat5_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字…

【GEE】Google Earth Engine（GEE）注册详细教程无需教育邮箱

这个专栏真的是纠结了很久，不知道到底要不要分享自己在学习GEE的时候的一些经验和代码。因为本人在日常中使用Python和ENVI多点，虽然GEE也会用但不至于频繁使用，同时针对GEE其实官网给出了很多接口的使用方法，国内外也有很多人分享…

GEE：为程序添加警告（alert）

作者：CSDN @ _养乐多_ 在 Google Earth Engine （GEE）云平台进行开发时，有时候会需要对用户的错误操作做出提示，或者自己写脚本的时候，想要对错误做出警告，以方便用户的操作或者代码的调试。这个时候就需要为程序添加警告。本文将介绍为程序添加警告（alert）的方法和…

GEE：基于GLDAS数据集分析土壤湿度的时间序列变化

作者：CSDN @ _养乐多_ 本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）进行土壤湿度数据的分析。我们将使用NASA GLDAS（Global Land Data Assimilation System）数据集，其中包括了关于土壤湿度的信息。通过该数据集，我们将了解土壤湿度在特定区域和时间段内的变化，并生…

夜间灯光数据VIIRS Nighttime Day: Night Band Composites Version 1数据集

简介： 新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪（Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS），能够获取新的夜间灯光遥感影像（Day/Night Band,DNB波段）。VIIRS_VCMCFG夜光遥感数据的…

GEE案例——AVHRR Pathfinder 5.3 版海面温度数据集（PFV53）逐日海面温度数据下载

数据简介： AVHRR Pathfinder 5.3 版海面温度数据集（PFV53）是 NOAA 国家海洋学数据中心和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院合作制作的全球海面温度数据集，每天两次，每次 4 公里。PFV53 是使用基于 SeaDAS 的全新现代化系统，根据 NOAA 极地轨道卫星系列上的 AVHRR …

GEE图表——利用MODIS数据绘制同一点不同时序的NDVI均值ui.Chart.image.doySeriesByYear函数

简介 1. 登录GEE云平台（https://earthengine.google.com）。 2. 在左上角的搜索框中输入MODIS，点击“MODIS/006/MOD13A2”进入该数据集的页面。 3. 点击“Add to Map”将该数据集添加到地图中。 4. 在左侧的“Layer Manager”中选择“MOD13A2_006_NDVI”，并右键点击该图层选…

GEE：本地影像上传到GEE的Assets中，并输入机器学习算法中作为特征变量

作者：CSDN @ _养乐多_ 当我们在 Google Earth Engine（GEE）中应用机器学习算法时，会输入一些影像作为特征变量数据，进一步根据这些特征影像去推理未知区域的数据。但是 GEE 平台上计算特征变量的 API 函数并不是非常全面，我们希望获得更多的特征用于分类。这个时候，我们…

GEE：众数滤波

作者：CSDN @ _养乐多_ 在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台对遥感影像进行众数滤波处理。并以众数滤波平滑NDVI图像为示例，演示众数滤波整个过程。结果如下图所示，文章目录一、众数滤波二、完整代码三、代码链接一、众数滤波众数滤波是一种图…

美国季节性干旱数据集

美国季节性干旱数据集美国干旱展望栅格数据集由国家气象局气候预测中心生成。它在每个月的最后一天发布，提供下个月的干旱前景信息。“美国季节性干旱展望”数据集每月发布一次，特别是每月的第三个星期四。该数据集对美国不同地区发生干旱的可能性进行…

GEE14：提取每年的GPP最大值

获取GPP最大值 1. 数据介绍2. JavaScript代码最近学习了关于获取每年GPP最大值的DOY（day of year）的方法： 1. 数据介绍 MOD17A2H v006： The MOD17A2H Version 6 Gross Primary Productivity (GPP) product is a cumulative 8-d…

GEE：Sobel算子卷积

作者：CSDN _养乐多_ 本文将深入探讨边缘检测中的一个经典算法，即Sobel算子卷积。我们将介绍该算法的基本原理，并演示如何在Google Earth Engine中应用Sobel算子进行图像卷积操作。并以试验区NDVI为例子，研究区真彩色影像、NDVI图…

GEE高阶应用——Sentinel-2数据集进行EVI和NDSI检索和加载（spectralIndices（）函数使用）

这里我们需要使用eemont中的maskClouds、spectralIndices和scaleAndOffset的函数来进行快速的进行数据预处理和主要的指数选择，简化了很多代码。简介 EVI（Enhanced Vegetation Index）和NDSI（Normalized Difference Snow Index）是遥感影像处理中常用的两个指数。它们都是…

GEE 23：基于GEE实现物种分布模型之随机森林算法（Random Forest）

物种分布模型之随机森林法 1.物种分布数据2.研究区绘制3.预测因子选择4.多重共线性分析5.伪不存在点生成6.验证数据准备（重复分割块样本交叉验证）7.模型拟合、验证和预测8.提取及展示模型预测结果9.精度评估10.结果导出11.常见函数解释1.物种分布数据根据研究目的和需要导入…

1982-2022年GIMMS 标准化差异植被指数

GIMMS 标准化差异植被指数 1982-2022 PKU GIMMS 归一化植被指数数据集（PKU GIMMS NDVI，版本 1.2）提供了从 1982 年到 2022 年以半个月为间隔、分辨率为 1/12 的一致的全球 NDVI 数据。其主要目标是解决现有领域中普遍存在的关键不确定性。全…

GEE：CART（Classification and Regression Trees）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN @ _养乐多_ 对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在Google…

【GEE】5、遥感影像预处理【GEE栅格预处理】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念： 了解常用于遥感影像的数据校正类型。如何直观地比较同一数据集中不同预处理级别的空间数据。如何在 Google Earth Engine for Landsat 8 表面反射率图像中执行云遮蔽和云遮蔽评估。 2背景什么是预处理&#xff…

GEE：不同方向的线性检测算子

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在 Google Earth Engine（GEE）平台上，使用不同方向的线性检测算子进行卷积操作的代码框架、核心函数和多种卷积核，比如 E-W、NE-SW、N-S、NW-SE 方向检测算子等。结果如下图所示，文章目录一、定向检测算子二、完整代码三、代码链接一…

GEE：遥感影像坐标转换

作者：CSDN @ _养乐多_ 在遥感科学和地理信息系统（GIS）领域，坐标转换是一项重要的任务，特别是当你需要在不同的坐标系统之间进行数据分析和可视化时。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了许多用于处理遥感影像和地理空间数据的工具。本博客将介绍如何使…

GEE问题——GEE中循环的使用map()函数，以提取指定范围内的逐日的二氧化氮平均浓度为例

问题：我有一个简单的代码，可以帮助计算德克萨斯州每个县的对流层二氧化氮平均浓度。目前，我可以将其导出为我指定的任何日期范围的 csv 表，但我想 1) 提取每天平均值，例如 3 个月（2020 年 3 月至 2020 年 5 月，约 90 天）--手动多次运行肯定不是办法，而且我的编码技…

雪数据同化系统Snow Data Assimilation System数据集

雪数据同化系统（SNODAS） 雪资料同化系统（SNODAS）是国家水文遥感业务中心（NOHRSC）精心开发的综合建模和资料同化系统。其主要目标是提供高度准确的积雪和相关参数估计，作为水文建模和分析的重要…

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

最短距离方法最短距离方法（Minimum Distance）是一种常用的模式识别算法，用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。最短距离方法的具体步骤如下： 1. 数据准备：收集并准备用于训练的数据…

【GEE】3、栅格遥感影像波段特征及渲染可视化

1、简介在本单元中，将学习以下内容： 使用遥感传感器捕获的不同类型的能量。如何构建 JavaScript 字典和列表以选择单个栅格波段。如何可视化多波段和单波段栅格的不同组合。 2、背景在您探索如何将 Google 地球引擎和遥感数据集成到您的研究中时&…

代码注释对于程序员重要吗？

程序员对代码注释可以说是又爱又恨又双标……你是怎么看待程序员不写注释这一事件的呢？ 代码注释的重要性代码注释是指在程序代码中添加的解释性说明，用于描述代码的功能、目的、使用方法等。代码注释对于程序的重要性主要体现在以下几个方面&#x…

GEE生物量和碳储量——指定研究区利用遥感影像红色波段阈值（大津法）提取森林范围

简介森林提取是指利用遥感技术从高分辨率遥感影像中自动或半自动地提取森林分布信息的过程。传统的森林提取方法主要基于数学模型和规则，但随着深度学习技术的发展，利用卷积神经网络(CNN)进行森林提取的方法越来越受到关注。具体的步骤如下： 1. 数据获取：获取高分辨率…

中国1km分辨率月最低温和最高温度数据集（1901-2020）

简介： 中国1km分辨率月最低温度数据集（1901-2020）是根据CRU发布的全球0.5气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。使用了496个独立气象观测点数据进行验证&#x…

2.Earth Engine语法Javascript版（基本属性1）

Earth Engine与javascript的异同点 Earth Engine的语法主要来源于Javascript，但又有很多自身的特点。两者主要有以下的区别： 1）执行代码位置不一样 Earth Engine的代码在服务器上执行相关逻辑，然后返回相关结果到客户端&#xf…

基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000）

简介： 基于多源数据融合方法的中国1公里土地覆盖图（2000）在评价已经有土地覆盖数据的基础上，将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆…

GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图

简介气象预测是通过气象数据和模型对未来某一时间和地点的天气情况进行预测。具体步骤如下： 1. 数据采集：从气象观测站、卫星等获取气象数据，包括气压、水汽、风速、温度、降雨、云量等。 2. 数据清洗：对采集到的数据进行质…

GEE：map函数和evaluate函数的区别

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了map函数和evaluate函数的区别，并以表格形式展示，最后记录了函数使用案例代码。文章目录一、map函数和evaluate函数的对比表格二、map函数和evaluate函数的区别map() 函数：evaluate() 函数：三、举例子示例 1: 使用 map() 函数计算图像集…

GEE：数据预处理的细节（处理顺序。比如， select() 和 filter() 要优先于 map()）

作者：CSDN @ _养乐多_ 大家在数据预处理的时候，是不是随意进行处理，并没有考虑 Google Earth Engine（GEE）性能的问题？比如选择数据集的时候，先执行map函数，再按时间选择数据？不同的处理顺序会导致不同的计算成本。因此，本文将探讨如何在 GEE 中筛选和选择数据集合…

北美干旱监测 (NADM)数据集

北美干旱监测 (NADM) 栅格数据集由国家环境信息中心 (NCEI) 和国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家综合干旱信息系统 (NIDIS) 生成。该数据集是加拿大、墨西哥和美国作者制作的北美干旱监测 (NADM) 的网格版本，其中对于每个 2.5 公里网格单元，该值由该地区…

GEE案例——指定区域纯净森林提取分析（红和近红外波段）阈值法提取森林面积

本教程主要是利用影像波段的近红外和红波段的指数作为森林区域的筛选，利用大津法进行指定区域的森林夏季的遥感影像的红波段和近红外波段。简介：提取森林范围是遥感影像处理中的一项常见任务。以下是可能用到的一些步骤： 1. 数据预处理：首先，需要进行数据预处理，包括…

GEE数据集——巴西年度土地覆被和利用地图

巴西年度土地覆被和利用地图巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas 项目--是一项多…

GEE图表——趋势线图表的加载和展示包含纵坐标间隔的设定（以某区域年均降水总量为例）

介绍 Google 图表可以动态计算并在图表上显示趋势线。您可以选择线性、多项式或指数趋势线。线性趋势线对数据集进行最小二乘回归模型拟合。在这里，我们利用降水数据的时间序列，将其汇总为年降水量，然后显示一条线性趋势线，以显示该地区的降水量是在增加还是在减少。下面…

使用GEE提取缓冲区内统计值

在这篇博客中，将展示使用Google Earth Engine（GEE）提取区域内矢量点缓冲区内任意指标的统计值，并将结果导出为一个CSV文件。作为示例，使用Landsat 8归一化植被指数（NDVI）作为指标，它…

GEE学习笔记八十：批量下载影像

最近问如何批量导出集合的小伙伴非常多，一个一个回复太麻烦，我这里直接给一段例子代码吧： var l8 ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR"); var roi /* color: #d63000 */ee.Geometry.Polygon( [[[115.64960937…

Google Earth Engine（GEE）案例——如何去除和过滤Landsat和sentinel等系列影像集合中的空影像（三种方法）

简介本文的主要解决的问题是如何去除和过滤Landsat和sentinel等系列影像集合中的空影像？这个主要源于一下的问题： “从图像集中删除空图像”是什么意思？您的脚本将图像集合过滤到没有图像的日期，这会产生包含 0 个图像的图像集合：https: https://code.earthengine.goog…

GEE：使用拉普拉斯（Laplacian）算子对遥感图像进行卷积操作

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了使用拉普拉斯（Laplacian）算子对遥感图像进行卷积操作的代码。并以试验区NDVI图像为例。研究区真彩色影像、NDVI图像以及Sobel卷积结果如下所示，文章目录一、拉普拉斯算子二、完整代码三、代码链接一、拉普拉斯算子详细介绍参考《遥感…

GEE：重分类

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台上对一副类别图像进行重分类的代码。并以 COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global 数据集中的土地利用数据为例。结果如下图所示，文章目录一、核心函数二、示例代码三、代码链接一、核心函数核…

Google Earth Engine(GEE)——多源遥感变量筛选（PCA主成分分析），变量筛选/降维处理

简介很多时候我们需要进行数据的将为和筛选，传统的方法我们可以根绝经验方法进行筛选或者按照变量重要性和相关性进行分析，当然我们可以通过计算多个变量之间的主成分分析来进行变量的筛选，本文已森林生物量分析作为自变量，其它多源遥感变量作为相关性因变量，进行分类对…

GEE APP——基于PFI纯净森林指数的CCDC-SMA算法的长时序森林监测APP

简介森林生态系统的碳排放受到破碎化加速和边缘效应的极大影响。要了解这些影响，就必须准确监测破碎化森林景观的变化。然而，这些变化通常强度低、尺度小，因此很难使用中等空间分辨率的卫星图像（如 Landsat）来检测。为了应对这一挑战，本研究开发了纯林指数（PFI），该指…

中科星图——2020年全球30米地表覆盖精细分类产品V1.0（29个地表覆盖类型）

数据名称： 2020年全球30米地表覆盖精细分类产品V1.0 GLC_FCS30 长时序地表覆盖动态监测全球数据来源： 中国科学院空天信息创新研究院时空范围： 2015-2020年空间范围： 全球数据简介： 地表覆盖分布…

GEE：使用中文做变量和函数名写GEE代码

作者：CSDN _养乐多_ 啊？最近在编写GEE代码的时候，无意中发现 JavaScript 已经能够支持中文字符作为变量名和函数名，这个发现让我感到非常兴奋。这意味着以后在编程过程中，我可以更自由地融入中文元素，不再…

GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归教程

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上进行面向对象随机森林回归的方法和代码。在使用遥感数据进行回归预测中，以往的回归方法大多基于像素，然而，基于像素的回归通常忽略了相邻像素之间的关系，因此可能无法捕捉到空间上的一致性信息；相邻…

GEE python——利用Landsat 8 卫星进行土地分类案例

Landsat 8 图像的分类示例在联合国降低因森林砍伐和退化所产生的排放（REDD）计划中，估算全国范围内的森林面积主要基于使用遥感技术的土地覆盖信息。对于墨西哥这样一个幅员辽阔的国家来说，只有通过自动图像分类，才能以标准化和具有成本效益的方式及时提供信息。本文介绍…

GEE案例——计算指定区域的云量所占的面积占比（以2019年-2022年北京市为例）

简介：这里我们使用哨兵2号数据，将北京市所在区域2019年-2022年之间的区域计算每张影像的云量计算和像素的数量，从而给出每张影像云量所占的百分比，并可以查看指定时间范围内的单张影像去云后的影像，这里会在地图中加载一个下拉框选取指定应影像。解译非常重要。云量是…

GEE教程——利用Global 4-class PALSAR-2/PALSAR Forest数据提取指定区域的森林和影像下载

本教程主要的米杜埃是利用 Global 4-class PALSAR-2/PALSAR Forest数据提取指定区域的森林，这个数据集中包含稠密森林和稀疏森林以及非森林和水体，可以按照分类的label来进行提取，这里主要会使用到selfMask()函数来进行掩膜提取。数据：全球森林/非森林地图（FNF）是通过…

GEE：最小距离（minimumDistance）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN @ _养乐多_ 对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在Google…

GEE：计算多个流域逐日的降水量均值，并将流域名、降水量、时间等属性下载至csv

作者：CSDN @ _养乐多_ 现在我有多个流域的矢量边界，想求每个流域某段时间每天的降水量均值，并想要将降水量均值、时间、流域名称下载到本地，以csv格式保存。本文记录了解决以上需求的代码。结果如下图所示，如图所示，本文代码可以计算珠江流域每日降水量均值，并能下…

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN @ _养乐多_ 对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在Google…

航天宏图——宏图1号样例数据0.5米-5米分辨率（上海部分）

简介： 作为航天宏图“女娲星座”建设计划的首发卫星，航天宏图-1号可获取0.5米-5米的分辨率影像，具备高精度地形测绘、高精度形变检测、高分辨率宽幅成像以及三维立体成像等能力，在自然资源、应急管理、水利等行业与领域具有极高的…

【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化及多领域案例实践应用

目录第一章理论基础第二章开发环境搭建第三章遥感大数据处理基础与ChatGPT等AI模型交互第四章典型案例操作实践第五章输入输出及数据资产高效管理第六章云端数据论文出版级可视化更多应用随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近…

全球日值气象数据集

简介： 全球日值气象数据集（GLDAS Catchment Land Surface Model L4 daily 0.25 x 0.25 degree GRACE-DA1 V2.2 ，简称GLDAS_CLSM025_DA1_D），时空分辨率分别为1天、0.25度。 GLDAS-2.2目前包括来自CLSM-F2.5和GRACE-DA的…

GEE土地分类——Property ‘B1‘ of feature ‘LE07_066018_20220603‘ is missing.错误

简介： 我正在尝试使用我在研究区域中选择的训练点对图像集合中的每个图像进行分类。就背景而言，我正在进行的项目正在研究陆地卫星生命周期内冰川面积的变化以及随后的植被变化。这意味着自 1984 年以来，我正在处理大量图像，每年一…

GEE案例——一个完整的火灾监测案例dNBR差异化归一化烧毁指数

差异化归一化烧毁指数 dNBR是"差异化归一化烧毁指数"的缩写。它是一种用于评估卫星图像中烧毁区域严重程度的遥感指数。dNBR值通过将火灾前的归一化烧毁指数（NBR）减去火灾后的NBR来计算得出。该指数常用于野火监测和评估。 dNBR（差异化归一化烧毁指数）是一种用…

GEE：求最大值的几种方法

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了使用 ee 库和 Math 库在Google Earth Engine （GEE）平台上求最大值的方法和代码。文章目录一、使用 ee 库求最大值1.1 ee.List1.2 ee.Array1.3 ee.Image二、使用 Math.js 库1.1 Math.max 函数1.2 Math.max.apply 函数一、使用 ee 库求最大…

GEE——在GEE中计算地形位置指数TPI

简介： DEM中的TPI计算是指通过计算每个像元高程与其邻域高程的差值来计算地形位置指数（Topographic Position Index）。TPI 是描述地形起伏度和地形形态的一个重要指标，可以用于地貌分类、土壤侵蚀、植被分布等领域。地形位置指数（Topographic Position Index，TPI）是用…

GEE生物量碳储量——利用红和近红外波段和OTSU大津法提取纯净森林面积

简介：如何利用红和近红外波段和OTSU大津法提取纯净森林面积？本文的主要逻辑是利用特定时期的遥感影像的波段，提取指定范围的内的DN值，然后分别统计发生阈值变化的峰值区域，从而作为筛选森林的临界点，如果研究区较大的话则需要先进行影像分割，分割成为相同大小的区域，…

全球二氧化碳排放数据1deg产品(ODIAC)数据

简介全球二氧化碳排放数据1deg产品(ODIAC)是一个空间分辨率为1deg*1deg的全球化石燃料燃烧产生的二氧化碳空间分布产品。它率先将基于空间的夜间灯光数据与单个发电厂的排放/位置相结合来估计化石燃料二氧化碳的排放。该产品被国际研究界广泛用于各种研究应用（例如…

中国天然径流量格点数据集CNRD v1.0（1961-2018）

简介中国天然径流量是指在中国境内自然形成的各种河流、湖泊、水库等水体中自然产生的流量。根据中国水利部的数据，中国天然径流量在年际变化和地区分布上都非常不均衡。北方地区径流量较小，南方地区则较大；而东部沿海地区的水资源较为丰富，而西北干旱地区的水资源则非常…

【GEE】7、利用GEE进行遥感影像分类【随机森林分类】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念： 监督和非监督图像分类之间的区别。Google Earth Engine 提供的各种分类算法的定义和应用。如何使用 randomForest 设置和运行分类，以 aspen 存在和不存在作为示例数据集。 2背景图像分类人类自然倾向…

全球3小时气象数据集GLDAS Noah Land Surface Model L4 3 hourly 0.25 x 0.25 degree V2.1

简介全球3小时气象数据集（GLDAS Noah Land Surface Model L4 3 hourly 0.25 x 0.25 degree V2.1，简称GLDAS_NOAH025_3H 2.1），时空分辨率分别为3小时、0.25度。该数据产品于2020年1月重新处理，代替之前版本。前言 – …

【GEE】6、在 Google 地球引擎中构建各种遥感指数

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念： 如何在 GEE 中重命名图像的波段。如何使用已有的遥感指数。如何使用波段数学生成自己的遥感指数。一个田地已经灌溉的年数的卫星图像。灌溉水最可能的来源是奥加拉拉含水层。图片来自科罗拉多州霍利奥克附近。资料…

GEE错误——XXX is not a function,如何解决这个问题？

错误：这里的时错误原始的代码链接： https://code.earthengine.google.com/4bf0975a41e14d0c40e01925c6f3cf2a 这里主要的问题时这个单一影像不存在： ImageCollection (Error) ImageCollection.load: ImageCollection asset LANDSAT/LC08/C01/T1_SR/LC08_221077_201704…

GEE机器学习——Classifier.explain()查看训练模型的过程和变量重要性分析

变量重要性变量重要性分析是一种用于评估模型中每个特征（变量）对模型性能的影响程度的方法。通过分析每个特征的重要性，可以帮助我们理解模型如何利用不同特征来进行预测，并且可以帮助我们选择最重要的特征，以便更好地解释模型和优化模型性能。在本案例种，使用不同机器…

GEE学习笔记七十九：【GEE之Python版教程十一】

列表在python中就是使用中括号包围的数据，比如[11,23,10]等。列表（list）是可变的，同时在python中还有集合（set）以及元组（tuple）和这个类似，不要把这些内容搞混。运行下…

GEE：基于 Landst 遥感数据计算的 kNDVI 下载 APP

作者：CSDN _养乐多_ 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台中，使用 Landsat 遥感数据计算并且下载 kNDVI 的应用 APP 链接，并介绍该 APP 的使用方法和步骤。该APP可以为用户展示 NDVI 和 kNDVI 的遥感影像&#…

GEE错误——Line 2: ee.Image(...).filterBounds is not a function

错误： 我正在尝试通过应用过滤器绑定和过滤器日期来提取多个区域的平均碳含量。我得到的错误是：filterbound 不是一个函数。我认为问题在于我使用的是 ee.Image 而不是 ee.ImageCollection。我知道如何解决这个问题吗？谢谢这里的代码&am…

GEE：机器学习分类数据后处理——分类数据滤波（平滑）、连通性处理（去除小碎斑块）

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了机器学习分类数据后处理方法和代码，即分类数据滤波（平滑）和连通性处理（去除小碎斑块）。文章目录一、代码一、代码 classified是分类后数据。 // 八邻域空间滤波处理，平滑影像 var smooth_map = classified.focal_mode({radius: 2,

中国1km土壤特征数据集（2010年）

简介： 中国1km土壤特征数据集（2010）是基于第二次全国土壤调查的中国1:1000000比例尺土壤图和8595个土壤剖面图，以及美国农业部（USDA）中国区域土地和气候模拟标准，开发了一个多层土壤粒度分布数…

GEE——Publisher Data Catalogs发布者数据目录

发布者数据目录发布者数据目录由数据集发布者策划，供更大范围的 Google 地球引擎社区使用，并作为地球引擎资产集公开共享。这些目录并非由 Google 编制。这里是GEE团队简政放权的一个过程，也就是说这些数据集的后续更新和维护并不由GEE团队负…

全球地表水数据集JRC Global Surface Water Mapping Layers v1.4

简介： JRC Global Surface Water Mapping Layers产品，是利用1984至2020年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像，生成分辨率为30米的一套全球地表水覆盖的地图集。用户可以在全球尺度上按地区回溯某个时间上地表水分的变化情况。产品…

GEE23：基于植被物候实现农作物分类

地物分类 1. 写在前面2. 北京作物分类 1. 写在前面今天分享一个有意思的文章，用于进行农作物分类。文章提出了一个灵活的物候辅助监督水稻(PSPR)制图框架。主要是通过提取植被物候，并自动对物候数据进行采样，获得足够多的样本点，…

GEE学习笔记七十六：【GEE之Python版教程十】字典

python中万物皆对象，字典在其他的语言中也有称之为对象，无论怎么称呼它其实就是 {key:value} 这种格式。依然是运行代码前先注册GEE import ee ee.Initialize() 1、字典的API 首先看一下GEE的python版API（Welcome to GEE-Python-API’s d…

GEE：最小距离分类器（minimumDistance）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行最小距离分类（minimumDistance）的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，运行…

GEE：随机数

作者：CSDN _养乐多_ 本文将介绍在 Google Earth Engine（GEE）上生成随机数的 API，可以指定随机数的生成范围、类型（整型、浮点型）、分布方式（均匀分布、正态分布）。文章目录一、随…

【GEE】9、在GEE中生成采样数据【随机采样】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念： 如何使用高分辨率图像生成存在和不存在数据集。如何在要素类图层中生成随机分布的点以用作字段采样位置。如何根据参数过滤您的点以磨练您的采样位置。华盛顿州白杨林旁的落基山麋鹿。图片来源：美国…

青藏高原连续日光诱导叶绿素荧光数据集（2000-2018）

简介： 青藏高原连续日光诱导叶绿素荧光数据集（2000-2018）是通过MODIS各通道反射率和SIF观测数据建立神经网络模型，从而得到较高时空分辨率的SIF数据，常作为初级生产力的参考。前言 – 人工智能教程源数据范围为全球&…

GEE：将分类特征和标签提取到样本点，并以（csv/shp格式）下载到本地

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上，下载用于机器学习分类或者回归的样本点数据，样本点数据携带了分类特征和标签信息，可以以csv格式或者SHP格式。结果如下图所示，文章目录一、核心函数1.1 采样1.2 下载函数二、代码链接三、完整代码…

GEE Python 客户端库中推出了两个新方法：getPixels 和computePixels 用于解决超限和下载的超时的问题

数据转换器 2023年8月月初，我们在 Python 客户端库中推出了两个新方法：getPixels 和computePixels（Pixels to the People！）。我们很高兴地宣布数据提取 API 之旅的下一步：数据转换器！数据转换器是内置于 getPixels、computePixels、listFeatures 和computeFeatures 中…

GEE：使用 ROC 曲线和 AUC 评估分类算法性能

作者：CSDN @ _养乐多_ 在机器学习和遥感数据分析领域，评估分类算法的性能是关键任务之一。Google Earth Engine（GEE）平台提供了丰富的遥感数据和分析工具，结合 ROC（接收者操作特征）曲线和 AUC（曲线下面积）分析，可以有效评估分类算法的准确性和可靠性。本文将介绍如…

2000至2022年中国月度植被覆盖度产品

简介： 中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去…

【GEE】8、Google 地球引擎中的时间序列分析【时间序列】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念： 处理海洋的遥感图像。从图像时间序列创建视频。 GEE 中的时间序列分析。向图形用户界面添加基本元素。 2背景深水地平线漏油事件被认为是有史以来最大的海上意外漏油事件。该井释放了超过 490 万桶石油&am…

GEE教程——如何利用影像行列号和distinct函数实现影像的筛选

如何利用影像行列号和distinct函数实现影像的筛选本次主要利用Landsat中 WRS_PATH 和 WRS_ROW属性实现对影像的筛选。这里我们会用到遍历函数map也就是我们需要对其影像中的每一景影像的行列号属性进行获取，然后再对其列表化，然后利用distinct函数实现属性分离，最后移除不…

中国逐年干燥度指数数据集

简介： 中国逐年干燥度指数，空间分辨率为1km，时间为1901-2022，为比值，没有单位。该数据集是基于中国1km逐月潜在蒸散发（PET）和降水量（PRE）采用比值法计算式得到&#xff…

GEE：遥感影像二值化

作者：CSDN @ _养乐多_ 在Google Earth Engine（GEE）中，图像二值化是将图像中的像素值转换为二进制（0或1）的过程。这通常用于将连续的遥感图像转换为只有两个值的二值图像，以突出图像中的特定特征或区域。结果如下图所示，将NDVI图像中，大于0.3的值设置为1（黑色），小…

基于MODIS数据的2000-2021年中国植被生物量数据集

简介中国植被生物量分布图集由航天宏图实验室提供，利用MODIS地表反射率数据和植被指数（MCD43A4、MCD12Q1），与美国农业部FIA项目提供的地上生物量数据结合进行随机森林机器学习，训练得到各种植被类型的地上生物量估算…

【GEE笔记】随机森林特征重要性计算并排序

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，可以用于分类和回归问题。在gee中可以使用ee.Classifier.smileRandomForest()函数来创建一个随机森林分类器，并用它来对影像进行分类。随机森林分类器有一个重要的属性，就是可以计算每个特征&a…

GEE：基于 Landsat 计算的 kNDVI 应用 APP

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台中，使用 Landsat 遥感数据计算 kNDVI 的应用 APP 链接，并介绍该 APP 的使用方法和步骤。该APP可以为用户展示 NDVI 和 kNDVI 的遥感影像，进行对比分析。该 APP 在 Google Earth Engine（GEE）平台中实现。…

GEE——利用Landsat C02 T1_L2数据进行某研究区的长时序（1985-2023年）NDVI和FVC计算

本教程的主要目的是在2022年底GEE已经不提供LandsatC01数据，所以这里给大家提供数据质量更高的C02数据集，这样我们就可以更快的切换过来。本教程主要目的就是实现NDVI和FVC长时序的计算，从而看某个区域的时空变化特特征。数据介绍 Landsat C02 T1_L2数据是Landsat 8卫星（…

GEE遥感云大数据林业应用典型案例及GPT模型

详情点击链接：GEE遥感云大数据林业应用典型案例及GPT模型一：平台及基础开发平台 GEE平台及典型应用案例；GEE开发环境及常用数据资源；ChatGPT、文心一言等GPT模型、帐号申请及林业遥感JavaScript基础；GEE遥感云重要概…

GEE Colab——如何利用Matplotlib在colab中进行图形制作

在colab中绘制图表笔记本的一个常见用途是使用图表进行数据可视化。Colaboratory 提供多种图表工具作为 Python 导入，让这一工作变得简单。 Matplotlib Matplotlib 是最常用的图表工具包，详情请查看其文档，并通过示例获得灵感。线性图线性图是一种常见的图表类型，用…

GEE下载Modis多年土地利用产品MCD12Q1

GEE 下载MODIS/006/MCD12Q1多年LC //500m比较粗糙 //只保留roi的几何形状 var roi ee.FeatureCollection("projects/your geofile").geometry();//将显示的图层缩放到研究区中心 Map.centerObject(roi,5) Map.addLayer(roi)for(var i 2005;i<2010;i){ var dat…

GEE：将鼠标变成十字指针，点击获取影像值，显示值到UI中

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）开发中，将鼠标变成十字指针，点击获取影像值，显示值到UI中的代码片段。这段代码复制过去修改变量名就可以用了。效果如下图所示，文章目录一、代码片段一、代码片段使用的时候将 YLDImage 变量换成你屏…

GEE土地分类——分类后样本点值提取至点过程中，导出的csv数据表中不存在geometry的位置信息

值提取至点导出的csv数据表中不存在geometry的位置信息错误提示： {"type":"MultiPoint","coordinates":[]} 问题分析问题主要出现在在reduceregions中所使用的第二个参数中。在reduceregions中，第二个参数用于指定geometry信息，以便将r…

GEE：均值滤波

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在 Google Earth Engine（GEE）平台上，进行均值滤波操作的代码框架、核心函数和多种卷积核。并分别以林地区域和农田区域为试验区，以NDVI图像为例。结果如下图所示，文章目录一、均值滤波二、完整代码三、代码链接一、均值滤波均值滤…

GEE：变异系数法在遥感影像分析中的应用及权重计算

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文介绍了在Google Earth Engine（GEE）平台上基于变异系数法的多指标加权遥感影像分析方法。该方法通过计算每个指标的平均值和标准差，进而计算变异系数来评估指标的变化程度。利用变异系数，我们可以计算每个指标的权重，并将其应用于加权和指数的计…

2023年“此星光明”的编程之旅——星光不问赶路人,时光不负有心人，付出与提升并行，分享与收获皆得

回顾2023 2023年是难忘和成熟的一年，同时也是收获满满的一年，这一年有幸被评为博客之星TOP13（此星光明-CSDN博客），相较于去年又有了巨大的提升，因为专业的限制，所以整体的博客阅读量和点赞以及…

3.Earth Engine语法Javascript版（基本属性2）

1.地图MAp 1. Map.add(item)这个方法通常是在地图展示区加入各种ui使用，如ui.Label 2.Map.centerObject(object, zoom)设置地图居中位置，参数object是矢量数据或者影响数据；zoom是缩放级别。 3.Map.addLayer(ee.Object, visParams, name, …

GEE：Gmeans图像分割

G-means是一种聚类算法，它是基于K-means算法的改进版本。K-means算法的一个主要缺点是需要事先指定聚类的数量，而G-means算法则可以自动确定聚类的数量。 G-means算法使用了类似于K-means的迭代过程，但在每次迭代时，它会检查每个聚类是否可以继续细分为两个子聚类。这个检…

GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

支持向量机方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定…

全球高分辨率地表太阳辐射数据集包含36年（1983.7-2018.12）

简介： 全球高分辨率地表太阳辐射数据集包含36年（1983.7-2018.12）的全球地表太阳辐射数据，其分辨率为3小时，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用&#x…

【GEE】基于GEE-Landsat8数据集地表温度反演（LST热度计算）

老样子，最近在做生态方面的项目，然后需要分析城市的热岛效应，想了想还是用GEE计算比较简单，直接下载影像太麻烦了。所以在网上看看了资料，踩了踩坑终于是将代码写出来了。秉承着取之于民、用之于民的想法，今…

GEE代码条带问题——sentinel-1接缝处理的问题

问题我有兴趣确定 NDVI 损失最大的年份。我创建了一个函数来收集所有陆地卫星图像并应用预处理。当我导出结果以识别 NDVI 损失最大年份时，生成的数据产品与陆地卫星场景足迹有可怕的接缝线。造成这种情况的原因是什么以及如何调整代码？ sentinel1数据…

GEE学习笔记七十五：【GEE之Python版教程九】数值

这章介绍一下数值类型，数值在python中可以分为：整型、浮点型、复数等，在GEE中我们常用的就是整形和浮点型数据。这段代码是在程序之前必须执行的，用来注册GEE。 import ee ee.Initialize() 1、数值的API 首先看一下GEE的pytho…

GEE错误——利用selector选择指定的属性列表进行表格的导出（相关错误解析）

本文主要是利用目的是利用selector选择指定的属性列表进行表格的导出，这里的目的是我们就用这个表格选取指定的属性列表即可。相关错误：我正在尝试获取每个点的平均土壤值。代码运行良好，但我得到一个空白列。我可能必须添加 .set 或 .get 或其他东西，我尝试过但没有运气…

【GEE】4、 Google 地球引擎中的数据导入和导出

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念： 如何将您自己的数据集引入 GEE。如何将来自遥感数据的值与您自己的数据相关联。如何从 GEE 导出特征。 2背景了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求&am…

Google 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…

GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析

分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）方法分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。 CART方法的具体步骤如下： 1. 数…

GEE数据集——原住民土地（原住民土地地图）数据集

原住民土地（原住民土地地图） 土地承认是人们在日常生活中融入原住民存在和土地权利意识的一种方式。这通常在仪式、讲座或教育指南开始时进行。它可以是一种明确但有限的方式来认识殖民主义和第一民族的历史以及定居者殖民社会变革的需要。在这种情况下…

GEE16: 区域日均降水量计算

Precipitation 1. 区域日均降水量计算2. 降水时间序列3. 降水数据年度时间序列对比分析 1. 区域日均降水量计算今天分析一个计算区域日均降水量的方法： 数据信息： Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) is a…

美国地质调查局历史地形图

简介美国地质调查局地形图的历史可以追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈…

Google Earth Engine（GEE）——CCNL：DMSP-OLS (1992-2013) 的校正的夜间灯光数据集（全球夜间灯光数据）

CCNL: Consistent And Corrected Nighttime Light Dataset from DMSP-OLS (1992-2013) 描述一致和校正的夜间灯光 (CCNL) 数据集是国防气象计划 (DMSP) 操作线扫描系统 (OLS) 第 4版的重新处理版本。采用一系列方法减轻年际不一致性、饱和度和开花效应的影响，提高数…

GEE：基于Landsat8计算陆地表面温度（Land Surface Temperature，LST）

作者：CSDN _养乐多_ 本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上使用 Landsat 8 卫星影像数据计算陆地表面温度（Land Surface Temperature，LST）的代码。结果如下图所示， 文章目录一、参考…

GEE： print 函数和 console.log 函数的区别

作者：CSDN _养乐多_ 本文记录了 print() 函数和 console.log() 函数的区别。print 函数是 GEE 中的内置函数，可以打印各种数据类型，包括数字、字符串、图像、特征集等，主要目的是帮助你调试代码和查看输出结果，以便更…

GEE：计算一个遥感影像的空像素占比

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍，如何在 Google Earth Engine (GEE) 平台计算一个遥感影像的空像素占比，其中，包含获取研究区内所有像素的总数的代码，以及获取非空像素的总数的代码。结果如下图所示，文章目录一、核心函数1.1 获取研究区内所有像素的总数1.2 获取非…

Google Earth Engine（GEE）—— geetool中的Widgets小部件(geetools:widgets)

widgets module Custom widgets for the ui 用户界面的自定义小部件 To use it: var widgets = require(users/fitoprincipe/geetools:widgets)ClosePanel(options) A Panel with an X button for "closing" it. To make it work you must add it to another Pane…

GEE 影像下载——批量下载多源遥感影像（Landsat 8 C02 SR）光谱波段。光谱指数，缨帽变换和纹理特征以及SAR和地形数据（DEM）

本博客的主要目的是实现不同年份多源遥感影像的下载，最终下载的结果是一个单景影像集合的多源遥感波段影像，多波段的影像，不是影像集合。多源遥感影像多源遥感影像是指利用不同的遥感传感器获取的具有不同空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的遥感影像。它可以提供更全…

中国1km分辨率逐月降水数据集（1901-2020）

佳节中国逐月降水量数据集（1901-2021）是根据CRU发布的全球0.5气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。使用了496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。数…

【GEE】使用GEE批量查询下载Landsat8数据

刚发了一篇Landsat8地表温度反演的博文，顺便分享一下如何使用GEE批量查询、下载Landsat8数据集。代码比较简单就是查询函数和导出函数，然后还有一个显示函数。网上的教程一大堆，都差不多的代码，在这里要感谢一些前辈们的无私奉献。…

GEE学习04-

0 回顾之前学习的内容可以概括为： conda activate gee cd /d e:/geelearn jupyter lab可以在prompt中chrlc停止当前打开的jupyter lab. import ee #ee.Authenticate() import geemap geemap.set_proxy(port 1080) map geemap.Map() map1、视频课学习之后跟着…

GEE土地分类——适用sentinel-2数据进行春夏秋冬季节的土地分类（利用蒸散发数据来筛选出农作物区域）

简介利用Sentinel-2数据进行不同时间段的土地分类是一项重要的遥感应用。Sentinel-2是欧空局（ESA）开发的一组地球观测卫星，可以提供高空间分辨率（10米-60米）和中等时间分辨率（5天-10天）的多光谱影像，适用于土地覆盖分类和变化检测等应用。这里将会适用MODIS蒸散发数据…

GEE必须会教程—Map工具的使用

一个星期的时间，跟着小编的角度，我们已经学习了数值、字符串、字典、列表、日期、矩阵等基本的编程数据类型，这些是学习任何一门编程语言都需要掌握的知识，还有不懂得赶紧关注小编，进行主页查看过往文章！! …

GEE：对Landsat遥感影像进行处理，水体提取与可视化

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文介绍了通过Google Earth Engine平台，并使用Landsat卫星遥感数据提取水体掩膜的方法和代码。通过裁剪和去除云等处理步骤，最终得到具有水体掩膜的影像，并进行可视化和导出。这种方法基于归一化水体指数（MNDWI）和OTSU阈值计算技术，使用了一个自…

如何用ChatGPT+GEE+ENVI+Python进行高光谱，多光谱成像遥感数据处理？

原文链接：如何用ChatGPTGEEENVIPython进行高光谱，多光谱成像遥感数据处理？ 第一：遥感科学从摄影侦察到卫星图像遥感的基本原理遥感的典型应用第二：ChatGPT ChatGPT可以做什么？ ChatGPT演示使用 …

GEE：计算FVC（Fraction of Vegetation Cover）代码详解

本文介绍了一种使用Google Earth Engine(GEE)平台进行遥感影像处理的方法，该方法可以将一幅遥感影像转换成植被覆盖度（Fraction of Vegetation Cover，FVC）影像，同时去除云和阴影干扰。结果如下图所示，文章目录一、FVC公式二、数据预处理三、计算百分位数四、计算FVC五…

GEE教程——随机样本点添加经纬度信息

简介：有没有办法在绘制散点图后将样本的坐标信息（纬度/经度）添加到.CSV表格数据中？这里我们很多时候我们需要加载样本点的基本信息作为属性，本教程主要的目的就是我们选取一个研究区，然后产生随机样本点，然后利用坐标函数，进行样本点的获取经纬度，然后通过循环注意…

GEE案例—— 如何获取包含网格（经纬度）降水数据集图像中每个像元值并导出 CSV

简介这里我们首先要作的就是给研究区的影像添加一个波段，这个波段是用来获取影像的经纬度，另外，这里我们使用的数据分辨率是5000米，所以这里建议如果分辨率选择更细的话可能导致运行超限 Resolution 5566 meters Bands Table NameDescriptionMin*Max*Unitsprecipitat…

GEE：为什么在机器学习分类或回归时，提取特征变量后的样本点下载到本地时，数据为空且缺少坐标？

作者：CSDN @ _养乐多_ 在博客《GEE：随机森林分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）》和《GEE：随机森林回归预测教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度）》中，详细记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台上进行机器学…

GEE数据——GEDI04_A_和GEDI02_A_002_MONTHLY出现的数据问题

简介产品介绍该数据集包含全球生态系统动力学调查（GEDI）第 4A 级（L4A）第 2 版对地上生物量密度（AGBD，单位为兆克/公顷）的预测，以及对每个采样地理定位激光足迹内预测标准误差的估…

中国长序列地表冻融数据集(1978-2015)

简介： 中国长序列地表冻融数据集——双指标算法(1978-2015)采用SMMR（1978-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）逐日亮温数据，由双指标（TB,37v，SG&…

GEE：计算NDVI时间序列和谐波拟合曲线之间的残差时间序列

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在谷歌地球引擎（Google Earth Engine）使用 Landsat 时间序列数据数据进行时间序列谐波（harmonic）拟合建模，并对模型的残差（residual）序列（计算NDVI时间序列和谐波拟合曲线之间的残差时间序列）进行分析。具体流程为使用Landsat计算ND…

GEE数据集——GLC_FCS30D - 全球 30 米土地覆被变化数据集（1985-2022 年）

GLC_FCS30D - 全球 30 米土地覆被变化数据集（1985-2022 年） 注本数据集是正在提交的论文的一部分，因此没有引用和 DOI 信息。请在使用本数据集时注意这一点。 GLC_FCS30D 数据集是全球土地覆被监测领域的一项开创性进展，它以 30…

GEE案例——如何利用CHIRPS数据进行某一个区域的逐年逐月长时序降水量统计、绘制和下载（4种模式代码）

简介使用UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY数据进行逐月或者逐年，或者多个样本点矢量集合的统计和长时序图表绘制和CSV文件导出。数据 UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY是一个用于获取全球降水数据的数据集。该数据集是由加州大学圣塔巴巴拉分校（UCSB）的Climate Hazards Group（CHG）开发的，…

GEE错误——当connectedPixelCount()没有影像融合效果（影像颗粒化）的时候我们使用focalMedian()来实现影像的融合

问题 “ connectedPixelCount()”在 GEE 中无法实现和周围的像素进行周边限速的连接，也就是边缘锐化或者后处理的过程中出现了无法实现的过程，这也就表明我们无法进行影像后处理，所以这里我们利用focalmode函数来实现处理。其实这个问题的关键是，因为河流这边是要和周围的…

GEE错误——Line 12: xxx.size is not a function（计算列表长度出现错误）

简介这里我们再计算研究区面积的时候出现了一个错误，这里的问题是Line 12: points8.size is not a function 主要问题是xxx不是一个数组或者对象，无法调用size方法。这里的问题是我们要获取这个对象的时候出现了问题，也就说你给函数传输的并不是一个对象，而不知道是什么…

GEE——利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析

简介：利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析其主要目的是进行长时序的分析，这里我们选用EVI指数，然后进行了4个月的分析，查看其最后的线性趋势以及分布状况。 EVI指数： EVI指数（Enhanced Vegetation Index，增强型植被指数）是一种反映植被生长状态的遥…

Google Earth Engine（GEE）——样本点提取间隔距离500米提取样本点

假设您已经有了点，只想选择一个满足缓冲标准的子集。在这种情况下，您可以在随机图像上使用 reduceRegions 和最大缩减器，按细胞图像分组。 max reducer 将允许您指定额外的输入（例如：协变量或像素坐标）以携带它找到的任何最大值。原有代码： var geometry = /* color:…

GEE（ccdc）——连续变化检测和分类 (CCDC)概述

连续变化检测和分类 (CCDC) 1 背景 1.1 土地变化监测土地覆盖变化影响自然和人为环境，被全球气候观测系统视为基本气候变量。例如，荒漠化导致土地覆盖从植物生态系统转变为沙漠，森林砍伐导致森林转变为人类改变的土地用途，城市发展可以将自然环境转变为被建筑物和道路覆…

GEE——如何在谷歌地球引擎中获取二进制概率的准确性？（含具体代码介绍）

如何在谷歌地球引擎中获取二进制概率的准确性？ Receiver Operating Characteristic（ROC）简介 Receiver Operating Characteristic（ROC）曲线是一种描述分类模型性能的图形工具。在二元分类问题中，ROC曲线以假正例率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真正例率（Tru…

GEE案例——如何使用长时序影像实现多波段图像加载（不同层土壤湿度）

简介：在GEE中实现时序图像的加载主要的目的是查看影像波段或者指数的变化，这里我们使用的主要是加载常规的4个波段，然后添加一个复合波段，复合波段主要的是求4个波段的平均值，然后再次加入到原有的4个波段的时序图中。这里面主要的技术难点一个是图表的设定，另外一个就…

GEE开发之降雨(CHIRPS)数据获取和分析

GEE开发之降雨CHIRPS数据获取和分析1.数据介绍2.初识CHIRPS2.1 代码一2.2 代码二3.逐日数据分析和获取4.逐月数据分析和获取4.1 代码一4.2 代码二(简洁)5.逐年数据分析和获取5.1 代码一5.2 代码二(简洁)前言：主要获取和分析UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY的日数据、月数据和…

ArcGIS：景观指数和景观单元关联生成景观指数遥感图像

作者：CSDN _养乐多_ 本文将记录，使用由 Fragstats V4.2 软件计算的景观指数和瓦片 tif 数据生成景观指数图像的操作步骤。本教程的操作均在ArcGIS上进行，最后生成一个研究区内指定景观单元大小的景观指数图像。结果如下所示， 文…

【GEE】2、探索数据集

1简介在本单元中，我们将讨论以下概念： Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。通过生态示例显示的数据集采样用例。如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。 2背景要将遥感集成到您的研究和分析中，学习如何解析 Google 地球引擎上…

GEE：MOD11A2数据集LST波段月度合成，绘制最大值折线图

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在 Google Earth Engine （GEE）平台上调用 MODIS 影像集合生成月度最大值合成影像集合，并计算研究区地表温度指标（LST）的均值，并绘制选择的时期内的折线图。文章目录一、完整代码二、代码链接一、完整代码 var roi = table; Map.cent…

GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据（将多类土地分类转化为草地和非草地区域）

简介本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类，而且只提取 ESRI_Global-LULC_10m ESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI（环境系统研究研究所）开发的一个全球级别的土地利用/土地覆盖数据集。该数据集使用10米的空间分辨率，并提供了详…

GEE/PIE遥感大数据处理与典型案例丨数据整合Reduce、云端数据可视化、数据导入导出及资产管理、机器学习算法等

目录专题一：初识GEE和PIE遥感云平台专题二：GEE和PIE影像大数据处理基础专题三：数据整合Reduce 专题四：云端数据可视化专题五：数据导入导出及资产管理专题六：机器学习算法专题七：…

GEE21：基于MODIS数据获取逐年GPP、EVI和FVC数据

逐年GPP、EVI和FVC获取 1. 逐年GPP获取2. 逐年EVI获取3.逐年FVC获取 1. 逐年GPP获取 // 设置感兴趣区域 var geometry table.geometry(); Map.centerObject(geometry, 5); Map.addLayer(geometry, {color: "black"}, "ROI")// 加载 MODIS/006/MOD17A2H 数…

GEE（ccdc-1）——利用Landsat系列影像获取研究区范围的多波段影像（包含ccdc中已经定义的多波段）

简介在进行CCDC监测时，我们首先要做的就是获取研究区的长时间序列影像，让其保存在你的资产中，方便后面调用，这里我们要做的额就是根据代码，将我们时间范围进行选取和指定的研究区边界，剩下的采用默认参数即可。最后出现的结果是将ccdc代码中所需要的波段和影像中一些光…

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

Gradient Tree Boost 方法的具体介绍梯度提升树（Gradient Tree Boost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。 Gradient Tree Boost方法的具体步骤如下： 1. …

GEE案例——小流域汇流计算以缅甸仰光为例（如何绘制除小流域内的河道）

简介本案例主要介绍如何实现小流域内河流汇流的计算，这里需要用到地形中的坡度以及卷积的计算内容。流域流域是指一个地理区域内所有水流都会汇集到同一个主要水体（如河流、湖泊或海洋）的区域。流域由周围山脉、丘陵和地形特征所定义，其中的水流通过降水、融雪和地下…

GEE案例——使用Sentinel-1 影像进行分析RVI指数进行计算

简介 RVI指数（Relative Vigor Index），也称相对活力指数，是一种技术指标，用于衡量价格趋势的强度和方向。它是由约翰埃尔德（John Ehlers）在1993年提出的。RVI指数基于股票价格的变化率，与其他技术指标不同的是，它将价格趋势与交易量结合起来，以提高其准确性。RVI指数…

GEE机器学习——利用随机森林RF方法进行土地分类和精度评定

随机森林方法随机森林（Random Forest，RF）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一个独立的分类器。通过对每个决策树的预测结果进行集成，随机森林能够提供更准确和稳定的预测。随机森林的主要特点包括： 1. 随机特征选择：…

【GEE笔记】在线分类流程，标注样本点、分类和精度评价

GEE在线分类流程介绍 GEE（Google Earth Engine）是一个强大的地理信息处理平台，可以实现在线的遥感影像分析和处理。本文将介绍如何使用GEE进行在线的分类流程，包括标注样本点、分类和精度评价。本文以2020年5月至8月的哨兵2影像…

1951-2011年长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集

简介长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集，基于中国及周边国家共1153个气温站点和1202个降水站点数据，利用ANUSPLIN软件插值，重建了1951−2011年中国月值气温和降水量的高空间分辨率0.025（~2.5km）格点数据集&am…

【Earth Engine】协同Sentinel-1/2使用随机森林回归实现高分辨率相对财富（贫困）制图

目录 1 简介与摘要2 思路3 效果预览4 代码思路5 完整代码6 后记 1 简介与摘要最近在做一些课题，需要使用Sentinel-1/2进行机器学习制图。然后想着总结一下相关数据和方法，就花半小时写了个代码。然后再花半小时写下这篇博客记录一下。因为基于多次拍…

GPT+Python+GEE+ENVI高光谱，多光谱等成像遥感技术应用

原文链接：GPTPythonGEEENVI高光谱，多光谱等成像遥感技术应用https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUzNTczMDMxMg&mid2247594986&idx2&sn770b456d434fdbada22e425b35affe08&chksmfa82320dcdf5bb1b9838b03e13381bdf38ea1b24ebc03526293756a…

【GEE】1、Google 地球引擎简介

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念： 定义 Google 地球引擎中的主要数据类型以及如何使用它们。如何探索数据集并限制特定研究站点的输出。如何可视化火灾前后景观之间光合活动的差异。 2背景遥感可以成为生态学家在更大空间尺度上了解研究系统…

GEE——降水数据分析（半天）图表分析含（IANA（IANA Time Zone Database）时区名称的定义）

简介我们在进行某个时间的降水数据分析的时候，或者指定时间的数据分析，本文我们首先要明确一点就是我们可以设定时间，除了默认的时间外，我们可以选择归一化的时间，也可以选择全球任何一个时区的时间作为时间设定。 …

GEE错误——Image.displacement: Unable to compute bounds for geometry: ＜Geometry＞.

错误 offset: Layer error: Image.displacement: Unable to compute bounds for geometry: <Geometry>. After Registration: Layer error: Image.displacement: Unable to compute bounds for geometry: <Geometry>. angle: Layer error: Image.displacement: U…

遥感影像的面向对象方法

面向对象分割算法是一种将图像中的像素分割成不同的对象的算法。它通过对像素进行聚类，将相似的像素分为同一个对象，从而实现图像分割的目的。常见的面向对象分割算法包括基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法和基于能量的分割算法等。其中&#xff…

2000年至2017年LandScan全球人口分布数据（1KM分辨率）

简介： LandScan全球人口分布数据来自于East View Cartographic，由美国能源部橡树岭国家实验室(ORNL)开发。LandScan运用GIS和遥感等创新方法，是全球人口数据发布的社会标准，是全球最为准确、可靠，基于地理位置的&…

全球生物气候产品2.5m和30s分辨率

简介生物气候是指生物和气候相互作用的结果，包括植物和动物对气候的影响，以及气候对生物的影响。生物气候研究的是生物、气候、土地和水等自然要素之间相互作用的过程，旨在探讨它们是如何互动并导致生态系统的变化的。生物气候对于理解全球…

GEE：梯度卷积

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍在 Google Earth Engine（GEE）平台上，进行梯度卷积操作的代码框架、核心函数和多种卷积核，比如 Roberts、Prewitt、Sobel、各向同性算子、Compass算子、拉普拉斯算子、不同方向线性检测算子等。结果如下图所示，文章目录一、常用的梯度…

GEE不确定性评价——谷歌地球引擎的不确定性量化（哨兵-1、哨兵-2 L1C 和/或哨兵-2 L2A）

谷歌地球引擎的不确定性量化使用保形预测对 Google 地球引擎中的分类和回归任务进行不确定性量化。使用时间序列卫星数据（哨兵-1、哨兵-2 L1C 和/或哨兵-2 L2A）和谷歌地球引擎绘制入侵树种地图的附加 8 步工作流程。项目介绍本 Github 代码库包含研究论文 "使用保形…

GEE错误——‘xxx‘ did not match any bands.

这里我们在进行影像展示的时候会出现下面的错误，主要的原因是我们虽然进行了波段运算，但是依旧无法加载，主要原因是我们没有将计算过后的波段信息进行添加到我们的一个多波段影像，这里我们首先来看看代码出现的错误提示。当然这里只是给出了主要的问题，其实在进行波段运算…

GEE错误——Feature.select: Parameter ‘input‘ is required. (Error code: 3)

我正在尝试从形状文件中提取多个多边形的时间序列。（代码）。不幸的是，我收到一个错误（如下），该错误似乎与功能标识符中的缺失值相关。错误： Error: Error in map(ID=00000000000000000000): Feature.select: Parameter input is required. (Error code: 3) 原始的矢…

GEE：通过将 Landsat 5、7、8、9 的 C02 数据集合并起来，构建 NDVI 长时间序列

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台上，将 Landsat-5、Landsat-7、Landsat-8 和 Landsat-9 的数据合成为一个影像集合，并生成 NDVI（归一化植被指数）的时间序列的代码。代码封装成了函数，方便调用，结果如下图所示，在实际应用中，可能…

GEE土地分类——使用随机森林方法和多源遥感数据进行面向对象的土地分类NAIP数据为例

简介：数据：国家农业图像计划 (NAIP) 在美国大陆的农业生长季节获取航空图像。 NAIP 项目每年根据可用资金和图像获取周期签订合同。从 2003 年开始，NAIP 以 5 年为一个周期。2008 年是过渡年，2009 年开始采用 3 年周期。 NAIP 图像以一米的地面采样距离 (GSD) 采集，水…

GEE生物量碳储量——利用sens和MK检验方法计算1987-2022年森林地上生物量AGB和碳储量的时空变化特征

简介：本文是将之前已经处理好的森林生物量和碳储量数据保存到GEE Assets中，然后分别将单张影像导入到代码编辑器中，构建一个时间序列集合，并且这里需要用到的是我们给影像添加指定的时间属性，这样方便进行下一步的时序分析和空间预测。首先，需要收集1987年至2022年期…

GEE——自GLDAS-2.0 每日流域模型批量导出逐月Terrestrial water storage水存量影像下载

数据介绍美国国家航空航天局全球陆地数据同化系统第 2 版（GLDAS-2）有三个组成部分：GLDAS-2.0、GLDAS-2.1 和 GLDAS-2.2。GLDAS-2.0 完全采用普林斯顿气象强迫输入数据，提供从 1948 年到 2014 年时间上一致的序列。GLDAS-2.1 采用模型和 2000 年至今的观测数据的组合。GLD…

GEE图表——利用chirps降水数据进行某个区域累计降水量的图表绘制

简介以下是在GEE云平台利用chirps降水数据进行某个区域累计降水量的图表绘制的具体步骤： 1. 打开GEE云平台的网站（https://code.earthengine.google.com）并登录账户。 2. 在左上角的搜索栏中输入“Chirps”，点击回车以搜索Chirps降水数据集。 3. 点击搜索结果中的Chir…

GEE学习笔记五十四：QGIS展示3D的高程数据

QGIS作为一个开源的非常好用的本地GIS工具，这里不在赘述，这里说它的一个比较有意思的内容。通过DEM数据展示3D地形。下载DEM（高程数据） 比如从官网下载，或者从别的地方获取，这里就不在赘述。我这里下载使…

GEE错误——Image.select: Pattern ‘MDF‘ did not match any bands

问题 ImageCollection (Error) Collection query aborted after accumulating over 5000 elements. ImageCollection (268 elements) Mean DOD550: Layer error: ImageCollection.reduce: Error in map(ID=MCD19A2_A2001001_h15v17_061_2022161165308_01): Image.select: Patte…

Google Earth Engine —— 1986-2020年植被覆盖度一元线性回归分析（黄河流域上游为例）