随笔分类 - GEE开发
GEE|批量下载按月合成的MODIS NDVI数据
摘要:MODIS NDVI数据介绍 MYD13Q1 V6.1 产品以每个像素为基础提供植被指数 (VI) 值。有两个主要植被层。第一个是归一化差异植被指数 (NDVI),它被称为现有国家海洋和大气管理局高级超高分辨率辐射计 (NOAA-AVHRR) 衍生的 NDVI 的连续性指数。第二个植被层是增强植被指
GEE|Google Earth Engine报错Element.copyProperties The source parameter is required
摘要:本文以LANDSAT/LC08/C01/T1_SR数据集为例介绍The source parameter is require应该如何解决。 问题描述 GEE平台提供了影像在线处理,在完成对数据集处理后,想要对数据进行筛选展示或下载至本地时出现报错 Element.copyProperties: T
GEE|Google Earth Engine中的位运算
摘要:简介 在Google Earth Engine(以下简称GEE)中进行质量控制时,需要使用位运算生成掩膜,实现去云等操作。 下面以官方的landsat8去云函数为例,介绍一下位运算一般用来做什么、以及怎么做的。 完整的示例代码在如图所示的位置: 代码实现 去云函数如下所示(选用的数据集为{LANDS
GEE|Landsat数据的scale问题
摘要:根据GEE官方公告,原来的Landsat/LT05/C01/T1_SR和Landsat/LC08/C01/T1_SR数据集停止更新,并提供了新的地表反射率数据,就是LANDSAT/LT05/C02/T1_L2和LANDSAT/LC08/C02/T1_L2。新的数据集直接提供LST产品,方便获取地表温
GEE|使用Landsat8数据进行监督分类
摘要:利用GEE做监督分类 训练器我们选择随机森林;数据选择Landsat-8;训练样本是我们自己的样本,包括作物,不透水层等几类地物。 选择训练样本 用要素集来标记训练样本,每个要素都有一个表示类别的属性。 对影像进行分类 其中一部分进行分类器的训练,还有一部分留下来做精度验证。 输出影像及混淆矩阵 导
GEE|实现K-T变换并导出指定波段
摘要:基础知识 缨帽变换特征是通过缨帽变换(Tasseled Cap Trasform,TCT,又称为 K-T变换)得到的特征分量,是一种特殊的主成分分析方法(PCA)。但与 PCA 所不同的是,缨帽变换具有固定的变换矩阵。缨帽变换根据这个固定的变换矩阵将原始影像投影综合变换到具有物理意义的亮度(Brig
GEE|GEE界面介绍
摘要:GEE 界面介绍 一、界面整体布局 二、Scripts 脚本存储区域 私有脚本放在Owner文件夹下 三、Assets + Search Assets: 自己上传的资源存储 Search: 储存在云端的资源 Assets:上传矢量演示(shp文件上传易报错的问题) 文件夹整理 + 规范命名 + 将数
GEE|使用Google Earth Engine制作作物时间序列变化曲线
摘要:在提取某种种植模式的时候,需要知道其关键物候期,NDVI时序曲线是一个非常好的手段来帮助我们寻找最优的时间-光谱特征,在GEE上可以较为方便的绘制出NDVI时序曲线,代码如下: //Sentinel2数据制作经过云量筛选后的时间序列NDVI function maskS2clouds(image)
GEE|下载Sentinel2数据
摘要:引言 本文使用的数据集为Sentinel-2 L2A产品,该产品已经由欧空局预先进行了辐射定标、大气校正等预处理,因此数据反映的是地表的反射率信息,下载后无须进行后续处理即可使用,该数据在遥感图像分类领域应用十分广泛。另外在Sentinel-2系列的多光谱产品中,还有一种未进行预处理的数据,即Sen