海量遥感数据处理与GEE云计算

目前，GEE以其强大的功能受到了国外越来越多的科技工作者的重视和应用，然而在国内应用还十分有限。

结合具体范例，重点介绍利用GEE进行数据处理的常用方法，并通过土地遥感信息提取进行进阶训练，掌握实际操作能力。

海量遥感数据处理与GEE云计算技术实践应用【基础、进阶】

一 初识GEE及开发平台

1. GEE平台及典型应用案例介绍；

2. GEE JavaScript开发环境及常用数据资源介绍；

3. JavaScript基础，包括变量，运算符，数组，判断及循环语句等；

4. GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程。

5. 初识GEE JavaScript对象和平台上手

· 影像与影像集

· 几何体、要素与要素集

· 日期、字符、数字

· 数组、列表、字典

· 影像/影像集、要素/要素集数据查询、时空过滤、可视化、属性查看等

· 主要对象最常用API介绍

程序调试与误区提醒

二 影像大数据处理基础

1. 1. 关键知识点讲解

· 影像数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取等

· 影像掩码，裁剪和镶嵌

· 集合对象的循环迭代（map/iterate）

· 集合对象联合（Join）

· 再谈数组及数组影像

· 影像面向对象分析

2. 2. 主要功能串讲与演练

· Landsat/Sentinel-2影像批量去云

· Landsat/Sentinel-2传感器归一化、植被指数计算与Tasseled cap变换等

时间序列光学影像的平滑与空间插值

三 数据整合Reduce

1. 关键知识点

· 影像与影像集整合，如指定时窗的年度影像合成

· 影像区域统计与领域统计，分类后处理

· 要素集属性列统计

· 栅格与矢量的相互转换

· 分组整合与区域统计

· 影像集、影像和要素集的线性回归分析

2. 主要功能串讲与演练

· 研究区可用Landsat影像的数量和无云观测数量的统计分析

· 中国区域年度NDVI植被数合成及年度最绿的DOY时间查找

国家尺度30年尺度的降雨量时空变化趋势分析

四 云端数据可视化

1. 关键知识点

· 要素与要素集属性制图（条形图、直方图、堆积柱形图、散点图等）

· 影像制图（区域统计、分类图、直方图、散点图、线型图，饼图等）

· 影像集制图（样点时间序列图、区域统计时间序列图等）

· 数组与链表制图（散点图、样线图等

· 图形风格和属性设置

2. 主要功能

基于MODIS时间序列影像的不同地表植被物候分析与制图

基于Hansen产品的年度森林时空变化分析与专题图绘制

五 数据导入导出及资产管理

1. 关键知识点

· 不同矢量数据上传个人资产

· 影像数据上传个人资产、属性设置等

· 影像批量导出（Asset和Driver）

· 矢量数据导出（Asset和Driver）

· 统计分析结果导出

2. 主要功能

· 中国通量站点数据上传与显示，站点基本气象和地形等数据导出

年度影像合成批量导出或下载到个人Asset或Driver平台

六 机器学习算法

1. 关键知识点

· 样本抽样（随机抽样、分层随机抽样）

· 监督分类算法（随机森林、CART、贝叶斯、SVM、决策树等）

· 非监督分类算法（wekaKMeans、wekaLVQ等）

· TensorFlor模型

· 分类精度评估

2. 主要功能

· 联合光学与雷达时间序列影像的森林动态监测

水体自动提取与洪涝监测研究

以一个完整的土地利用分类案例来回顾GEE的主要功能。包含不同地面样本准备、多源遥感影像预处理、算法开发、分类后处理、精度评估和空间统计分析与制图等环节

GEE代码优化、常见错误与调试总结