随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线

随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线

GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例应用随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。

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随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统

如今，EarthEngine凭借其强大的功能正受到越来越多国内外科技工作者的关注，应用范围也在不断扩大。学习致力于帮助科研工作者掌握EarthEngine的实际应用能力，以Python编程语言为基础，结合实例讲解平台搭建、影像数据分析、经典应用案例、本地与云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面的进阶技能。为了提高教学质量，本课程将融合最先进的ChatGPT、文心一言等AI自然语言模型辅助

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，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有

简介：GEE中加载气象数据的主要过程包括以下步骤：1.选择数据源：GEE中可选的气象数据源有很多，如NASA的MODIS，NOAA的GOES等等。

原文：http://blog.csdn.net/qing_gee/article/details/41774265Linux升级MySQL版本到5.7。

附带URL为http://blog.csdn.net/qing_gee的二维码

#-*-coding:cp1252-*-#start:20:308/2/2018importeeee.Initialize()importtimestart=time.time()MODIS=ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD11A1")Boxes=ee.FeatureCollection("users/shshheydari/thesis/AllBoxes")bo

以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学

GoogleEarthEngine（GEE）提供了哨兵卫星数据的存储和处理，可方便使用该数据源进行遥感影像分析。

绘制全区域NDVI变化曲线——一景一值首先认真阅读数据集介绍，包括波段名、缩放因子、数据集持续时间、空间分辨率等。准备好研究区域、处理好数据集（缩放），先print一下看看数据集是否处理完毕。这里选的数据集MOD13Q1是500m空间分辨率、16天时间分辨率的，也可以选用其他NDVI数据集（貌似不同数据集得出的结果差异还蛮大）。//loadroivartable=ee.FeatureCollect

本教程的主要目的是如何进行图表的多样化展示，本教程的主要是利用全球数简化版本的国家边界，分别计算中美洲地区洪都拉斯、尼加拉瓜、危地马拉、萨尔瓦多、巴拿马、哥斯达黎加、伯利兹7个国家的地区的过火面积，并利用不同图表进行了结果分析。ui.Chart.image.seriesByRegion(imageCollection,regions,reducer,band,scale,xProperty,ser

监督分类主要流程是选择样本点来分析，通过指定的分类器完成监督分类。监督分类又称训练场地法、训练分类法，是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术，即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分

使用MODIS全球年度数据提取每个LULC类别的面积。本例使用的数据集是MCD12Q1.006MODIS土地覆盖类型全球年报。它涵盖了500米的空间分辨率，由六个不同的分类方案得出。我将根据这个数据集，从土地覆盖类型-1中提取我们研究区域内每个类别所覆盖的面积。这种类型的土地覆盖类型共有17个类别，涵盖了不同类型的森林、buitup地区、荒地类型和水体。我使用马哈拉施特拉邦的地区作为我的研究区域，

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：https://code.earthengine.google.com/82cc1dffe68a8b058f9befd267148072Line2

使用Landsat8使用指标NDWI使用两种方法计算水域面积，这次我们随便选择了陕西附近的一个部分作为我们的研究区，我们所需用到的函数：ee.Image(args)AnobjecttorepresentanEarthEngineimage.Thisconstructoracceptsavarietyofarguments:Astring:anEarthEngineassetid,Astringan

今天我们要做的就是计算青海湖面积长时间序列的分析，这里用到的一点过就是用mask建立一个常量影像，然后淹没掉NDVI大于0的部分，剩下的部分就可以作为估算的面积，这里是反向操作就是把NDVI小于0的分布来进行分析，然后再分别获取时间和格式修改，然后进行乡原属两的统计最后返回值给相应矢量设定面积和影像的属性波段。这是打印出来的水体影像的面积统计回传给矢量后的矢量属性统计加载后的影像水体变化情况：代码

对于gee初学者来说，我们经常会用到gee去计算各类矢量的面积，其实这两种面积计算相对比较简单，矢量的化可以直接通过内置的函数来进行分析也就是.area()area(maxError,proj)返回该特征的默认几何体的面积

在遥感应用中工作时，许多操作需要计算面积。例如，需要在监督分类后计算每个类所覆盖的面积，或者找出灾害后区域内受影响的面积。计算栅格和矢量的面积在大多数软件包中是一个简单的操作，但在GoogleEarthEngine中以稍微不同的方式完成-这可能会让初学者感到困惑。在这篇文章中，我将概述计算矢量和图像面积的方法。我们将涵盖以下主题，从简单到复杂。特征的面积计算，即矢量数据图像的面积计算（单类）按类别

iterate(algorithm,first)Appliesauser-suppliedfunctiontoeachelementofacollection.Theuser-suppliedfunctionisgiventwoarguments:thecurrentelement,andthevaluereturnedbythepreviouscalltoiterate()orthefirsta

本次我们所要讲授的案例，是就算一个分类完的面积，这里可以看和总体面积的之间的差异有多少？本次用到的函数：round()求整数Computestheintegernearesttotheinput.Arguments:this:input(Number):Theinputvalue.Returns:NumberRound()计算与输入值最接近的整数。参数。this:输入（Number）。输入值。返回

很多朋友可能喜欢在GEE中直接进行某些数据的统计和出图，所以今天我们就来讲讲直方图的统计和绘制。

本文主要分享如何绘制某像元的光谱曲线，以两种形式表达，第一个为x轴表示各波段，第二个为x为波长，表示为光谱相应曲线//选取Landsat8大气顶层反射率影像varlandsat8Toa=ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA');varCOLOR={PARK:'ff0000',//红色FARM:'0000ff',//蓝色URBAN:'00ff00'/

简介：一个示例GEE脚本，用于绘制二元分类的接收者操作特征(ROC)曲线、计算曲线下面积(AUC)并找到最接近完美分类的截止点。

错误：Line35:nir.subtractisnotafunction错误信息“第35行：nir.subtract不是一个函数”的意思是nir对象中不存在subtract()方法。这可能是因为nir对象不是一个图像，或者它是与您尝试从中减去的图像类型不同的图像。要解决此错误，您需要确保nir对象是一个图像，并且它与您尝试从中减去的图像类型相同。这里的主要问题在于就是我们应用的对象是影像集合，而不

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，每年一到两张。因此，我真的很希望拥有可以映射集合的函数，而不必手动执行此操作。当我将分类器映射到imageCollection或采样图像后创建的featureCollection时，我在这

GEE1.不同遥感指数间的时间序列分析2.不同指数之间的关系1.不同遥感指数间的时间序列分析  GPP数据在一定程度上和植被指数（如NDVI和EVI）有着显著的相关性，那么其相关性如何？

Precipitation1.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：  ClimateHazardsGroupInfraRedPrecipitationwithStationdata(CHIRPS)isa30+yearquasi-globalrainfalldataset.CHIRPSincorpor

归一化指数计算主要功能计算指定数据集指定两个波段的归一化指数代码//NormalizedDifferenceexample.////ComputeNormalizedDifferenceVegetationIndexoverMOD09GAproduct.//NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED),where//REDissur_refl_b01,620-670nm//NIRissur_r

由于GEE(GoogleEathEngine)云计算平台的兴起和短重访Sentinel-1数据的可获取性，洪水监

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

  本文主要对GEE中依据矢量数据裁剪栅格数据的操作加以介绍。

reactor线程模型介绍https://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdfjavanetty客户端套接字通道java.nio.channels.SocketChannelio.netty.channel.socket.nio.NioSocketChannel

简介本文主要是解决为啥我们土地分类后的结果，也就是精度评定最后会呈现出0和1而不是我们看到的0.98等等一些数字。一般情况下我们不会出现代码报错的情况，而是代码中一些函数的设定搓成出现了错误。从而导致结果无法正常输出。原始问题我对通过以下链接访问的代码片段有一些疑问：https://code.earthengine.google.com/e8069bf07935a6b352d0a2d1704809

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.google.com/70996f25dbc6d320f2d765b28699aad5要删除GoogleEa

简介：我想知道是否存在一种简单的方法来填充二进制分类图像（例如森林）中的空洞像素？被森林像素包围的空洞像素很可能是由分类错误产生的。使用focalMedian可以填补这个洞，但森林斑块的边界被扩大了很多。这是一个演示此问题的简单链接。https://code.earthengine.google.com/01167997b4d2cca9d3a7fd2d08093bf5其他解决方案出现空白区域可能是

错误：我想使用arrayCat来联系图像。但是，我总是收到错误“数组必须在除猫轴之外的所有轴上具有相同的长度”。imgCat:Tileerror:Arraysmusthavesamelengthsonallaxesbutthecataxis原始代码：varmodis=ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13Q1"),ext=/*color:#d63000*//*sho

Googleearthengine学习笔记2:通过分析提取植被物候的代码学习gee1通过一篇根据sentinel-2影像计算植被指数并提取植被物候的文章所附的代码学习gee,（原作者的github）,写这个东西是为了自己学习

在GEE中我们可以使用哨兵2号数据其中任何一个波段所自带的坐标，让其成为我们默认的坐标，然后

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。下面是应用于时间序列图表的样式选项：vAxis.ticks：设置Y轴的刻度位置。我们可以手动指定所需的准确刻度线。gridlines.color：

本次是在GEE上画出经纬度，本届用到的函数：ee.Image.pixelLonLat()Createsanimagewithtwobandsnamed'longitude'and'latitude',containingthelongitudeandlatitudeateachpixel

今天继续给大家写广义估计方程式GEE。

https://blog.csdn.net/qing_gee/article/details/47122227

1原理部分与前期操作准备更新：基于GEE的Landsat地表温度反演可以看这篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114155649

作者：CSDN@_养乐多_本博客将向您介绍如何使用GoogleEarthEngine（GEE）平台来处理Landsat5、7和8的卫星图像数据，计算NDVI的斜率和截距，以及如何导出这些结果供进一步分析使用

对于定性研究来说，在遥感云处理平台（如GEE）使用天顶辐亮度产品就可以满足需要。对于定量研究来说，需要将L1级数据经过你想用

谷歌地球引擎，在RSE（RemoteSensingofEnvironment）的热门版上有一篇文章有大致的介绍。image摘要的翻译：01GoogleEarthEngine是一个基于云的行星级地理空间分析平台，它使Google的巨大计算能力能够应对各种高影响的社会问题，包括森林砍伐、干旱、灾难、疾病、粮食安全、水资源管理、气候监测和环境保护。作为一个集成平台，它在这一领域是独一无二的，它不仅为传统

像元二分法计算植被覆盖度通过MODIS的NDVI数据集MOD13Q1和像元二分法计算植被覆盖度varmulti_NDVI=ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1').filterDate('2015-06-01','2016-09-01').select('NDVI').max().divide(10000).clip(geometry);varndviVis=