geemap学习笔记016:获取图像的基本属性和描述性信息

前言

遥感数据中通常包含众多信息,例如图像获取的时间、云覆盖量、以及每个波段的最大值最小值等等。

1 导入库并显示地图

import ee
import geemap

Map = geemap.Map()
Map

2 添加图像数据

centroid = ee.Geometry.Point([-122.4439, 37.7538]) #创建一个点坐标

landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR').filterBounds(centroid).first() #获取覆盖centroid的landsat 8的第一张影像

landsat_vis = {'min': 0, 'max': 3000, 'bands': ['B5', 'B4', 'B3']} #可视化参数

Map.centerObject(centroid, 8)
Map.addLayer(landsat, landsat_vis, "Landsat-8")
naip = ee.ImageCollection('USDA/NAIP/DOQQ').filterBounds(centroid).first() #同样获取NAIP数据

naip_vis = {'bands': ['N', 'R', 'G']}

Map.addLayer(naip, naip_vis, 'NAIP')

加载结果
geemap学习笔记016:获取图像的基本属性和描述性信息_第1张图片

3 获取图像属性名称

landsat.propertyNames().getInfo() #获取图像属性名称
landsat.get('CLOUD_COVER').getInfo() #获取云覆盖量大小

# The number of milliseconds since 1970-01-01T00:00:00Z.
#自 1970-01-01T00:00:00Z 以来的毫秒数。
landsat.get('system:time_start').getInfo()
ee.Date(landsat.get('system:time_start')).format('YYYY-MM-dd').getInfo() #将其转换为年月日

4 一次性获取图像的所有属性

landsat_props = geemap.image_props(landsat) #一次性获取图像的所有属性
landsat_props.getInfo()
landsat_props.get('IMAGE_DATE').getInfo() #时间

naip_props = geemap.image_props(naip)
naip_props.getInfo()
naip_props.get('NOMINAL_SCALE').getInfo()

5 获取图像描述性统计数据

包括最小值、最大值、平均值、标准差和求和

landsat_stats = geemap.image_stats(landsat, scale=90)
landsat_stats.getInfo()

naip_stats = geemap.image_stats(naip, scale=10)
naip_stats.getInfo()

后记

大家如果有问题需要交流或者有项目需要合作,可以加Q Q :504156006详聊,加好友请留言“CSDN”,谢谢。

你可能感兴趣的:(遥感,geemap,Python,学习,笔记)