GEEMAP 中如何拉伸图像

图像拉伸是最基础的图像增强显示处理方法，主要用来改善图像显示的对比度，地物提取流程中往往首先要对图像进行拉伸处理。图像拉伸主要有三种方式：线性拉伸、直方图均衡化拉伸和直方图归一化拉伸。

GEE 中使用 .sldStyle() 的方法来进行图像的拉伸，相关介绍链接在此。

那么 GEEMAP 中如何使用这个功能呢？直接放代码片段：

import ee
import geemap

Map = geemap.Map(center=[36.7337, -108.2491], zoom=12)
Map

# 定义一幅地图
image = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED/20230809T174911_20230809T175605_T12SYF')

# 使用 “_enhance_” 作为占位符定义 RasterSymbolizer 元素。
template_sld = \
  '' + \
    '<_enhance_/>' + \
    '' + \
      '' + \
        'B4' + \
      '' + \
      '' + \
        'B3' + \
      '' + \
      '' + \
        'B2' + \
      '' + \
    '' + \
  ''

# 获取具有不同增强功能的 SLD。
equalize_sld = template_sld.replace('_enhance_', 'Histogram')
normalize_sld = template_sld.replace('_enhance_', 'Normalize')

# 分别显示结果
Map.addLayer(image, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0.0, 'max': 3000}, 'Linear')
Map.addLayer(image.sldStyle(equalize_sld), {'gamma': [1.2, 1.2, 1.2]}, 'Equalized')
Map.addLayer(image.sldStyle(normalize_sld), {}, 'Normalized')

---

首先，我们看看（432波段）结果对比：

1、 Linear （线性拉伸）

2、 Equalized （直方图均衡化拉伸）

3、Normalized （直方图归一化拉伸）

---

再来看看（843波段）结果对比：

1、 Linear （线性拉伸）

2、 Equalized （直方图均衡化拉伸）

3、Normalized （直方图归一化拉伸）

---

怎么样朋友们，是不是能为目视解译提供更多的细节？