GEE 第2页

Google Earth Engine（GEE）——欧空局WorldCover 10 m分辨率土地利用/土地覆盖数据集 2020 V100

欧空局WorldCover10m2020V100输入质量¶。ESAWorldCover10m2020V100产品是以EPSG:4326投影（地理经纬度CRS）的云优化GeoTIFFs（COG）形式，以3x3度瓦片形式交付。有2651个瓦片，关于访问这个数据集的更多信息可以在这里找到。目前的收集只集中在输入质量层，地图层在谷歌地球引擎中可作为一个图像集。DATA|WORLDCOVER输入质量层是一个

此星光明·2024-02-12 15:42

GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示（Mapbiomas 集成包）内含使用教程和下载链接

巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划，这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列。MapBiomas项目-是一项多机构计划，旨在使用应用于卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆盖和使用地图。可以在此处找到该项目的完整描述。分辨率：30m，数据类型：多个栅格数据集和类型

此星光明·2024-02-12 15:41

GEE数据集——巴西年度土地覆被和利用地图

巴西年度土地覆被和利用地图ç巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言–人工智能教程其他地区，如泛亚马孙、

此星光明·2024-02-12 15:39

GEE入门篇|栅格数据集概述（五）：其他数据集

目录其他数据集1.网格化人口计数数据集2.数字高程模型其他数据集EarthEngine数据目录中还有许多其他类型的数据集可供浏览并用于自己的分析。其中包括全球网格化人口计数、地形和地球物理数据，现在让我们了解其中两个数据集。1.世界网格化人口计数数据集世界网格化人口数据集估计了整个地球表面每个格网像元的人口。复制并粘贴以下代码以添加2000年人口数量图层。我们使用预定义的调色板population

不止GIS·2024-02-09 22:21

GEE入门篇|栅格数据集概述（四）：其他卫星产品

目录1.甲烷数据集2.天气及气候数据3.预先分类的土地用途和土地覆盖数据集3.1ESAWorldCover3.2全球森林变化数据集卫星还可以收集有关气候、天气和大气中存在的各种化合物的信息。这些卫星利用部分电磁频谱，以及不同物体和化合物在不同波长的阳光照射下的反射情况。例如，甲烷(ch4)反射光谱的760nm部分，让我们仔细看看其中的一些数据集。1.甲烷数据集欧洲航天局在地球引擎中提供了哨兵5号的

不止GIS·2024-02-09 22:47

GEE——如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月（逐月）的降水平均数据

如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月的指定降水数据？这里我们首先要做的就是选择指定的数据，进行指定年份数据的筛选，然后进行长时序数据加载，然后提取研究区内每个月指定的降水平均值，最后进行下载到谷歌云盘。其中影像集合中的每个影像都是利用map的函数来进行映射，最后来获取每个月的平均降水数据提取为矢量。数据ERA5-陆地是一个再分析数据集，以比ERA5更高的分辨率提供了几十年

此星光明·2024-02-07 08:52

GEE数据集——美国干旱监测数据集（更新）

美国干旱监测美国干旱监测》是每周四发布的地图，显示美国部分地区的干旱情况。该地图采用五种分级：异常干旱（D0），显示可能进入或即将摆脱干旱的地区；四级干旱：中度（D1）、严重（D2）、极度（D3）和异常（D4）。前言–人工智能教程干旱监测仪自1999年推出以来，一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心(NDMC)、美国国家海洋与大气管理局(NOAA)和美国农业部(USDA)联合制作。内布拉斯

此星光明·2024-02-07 08:52

GEE 案例——如何计算sentinel-2中每一个单景影像的波段的DN值并绘制直方图

原始问题我正试图在Google地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图（示例代码在这里：https://code.earthengine.google.com/b10f5136a79a6309e381ae11aa9b7431）。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1并将它们相加，不知道是否正确。简介直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需for/循

此星光明·2024-02-07 08:21

GEE Colab——如何利用Matplotlib在colab中进行图形制作

在colab中绘制图表笔记本的一个常见用途是使用图表进行数据可视化。Colaboratory提供多种图表工具作为Python导入，让这一工作变得简单。MatplotlibMatplotlib是最常用的图表工具包，详情请查看其文档，并通过示例获得灵感。线性图线性图是一种常见的图表类型，用于显示数据随着时间、顺序或其他连续变量的变化趋势。线性图通常由一组数据点和连线组成，每个数据点表示一个观测值，连线

此星光明·2024-02-07 08:17

GEE加载指定区域、指定时间的影像

varroi=ee.FeatureCollection("users/FXS/xiangshan");//导入指定区域的矢量文件varimage=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR").filterDate("2020-10-10","2020-11-10")//筛选出指定时间内的影像.filterBounds(roi)//筛选出和roi相交的影像

RS GIS遥感地信学习·2024-02-05 21:01

GEE的UI设计

varlabel=ui.Label({value:"这是一个标签",style:{fontSize:"18px"}})//标签varbtn=ui.Button("确定")//按钮btn.onClick(function(){print("你点击了按钮")})//点击按钮后的响应//编辑框vartextbox=ui.Textbox({placeholder:"请输入内容",value:"",onCh

RS GIS遥感地信学习·2024-02-05 21:30

GEE入门篇|栅格数据集概述（三）：Pre-made Composites

Pre-madeCompositesPre-madeComposites指从设定区域或时间段的图像集中获取单独的图像，并将它们组合成单层。这可以针对许多不同的数据集进行，包括卫星图像（例如MODIS、Landsat、Sentinel）、气候信息、森林或植被信息等。例如，图像集合可能在一个位置有多个图像，正如我们在前面的“按位置过滤”示例。某些图像可能有大量云层或其他大气伪影，导致图像质量较差。其他

不止GIS·2024-02-05 20:24

GEE入门篇|栅格数据集概述（二）：Image Collections（单幅图像的集合）

在前面的内容中了解图像集合时，我们使用了Landsat8原始图像数据集，这些原始图像已经为您完成了一些重要的修正。然而，原始图像只是为Landsat8生成的多个图像集合之一，遥感界开发了额外的图像校正，有助于提高分析的准确性和一致性，每个不同图像处理路径的结果都存储在EarthEngine中不同的ImageCollection中。其中最突出的是ImageCollection，旨在最大限度地减少地球

不止GIS·2024-02-05 20:23

GEE入门篇|遥感图像探索（一）：遥感图像详细信息查看及单波段图像可视化加载

目录1.遥感图像详细信息查看2.单波段遥感图像可视化加载卫星图像是GoogleEarthEngine的核心力量，本期内容教你如何查看一副遥感图像详细信息以及完成单波段的图像可视化加载。1.遥感图像详细信息查看首先，您将使用代码编辑器构造一个图像，复制粘贴以下代码，将其粘贴到“代码编辑器”的中心面板中，然后单击“运行（Run）”。varfirst_image=ee.Image('LANDSAT/LT

不止GIS·2024-02-05 20:53

GEE入门篇| 基于JavaScript的GEE编程必备基础知识（二）:Earth Engine API 基础

目录1.EarthEngineAPI2.EarthEngineAPI函数3.实践任务1.EarthEngineAPIGoogleEarthEngine是一个基于云的科学数据分析平台，它提供即用型的云托管数据集和大型服务器。EarthEngine特别吸引人的一个特性是，通过将大型计算分布在大型服务器池中，可以非常快速地运行大型计算，有效使用云托管数据集和计算的能力是由EarthEngineAPI实现

不止GIS·2024-02-05 20:23

GEE入门篇|基于JavaScript的GEE编程必备基础知识（一）JavaScript基础知识

1.var关键字定义变量在JavaScript中，利用var关键字来定义变量，例如下面这句代码的意思就是将'SanFrancisco'这串文本赋值给city这个变量，对于文本在JavaScript中可以任意用双引号或者单引号。varcity='SanFrancisco';2.变量输出在JavaScript中使用print输出变量的值，例如下面的代码就表示将刚刚定义的变量city的值输出，输出结果如

不止GIS·2024-02-05 20:22

GEE随机森林法报错user memory limit exceeded!

最近基于GEE平台进行随机森林法监督分类，但是总是报同一个错：ERROR：usermemorylimitexceeded!

国家一级保护咸鱼·2024-02-04 09:18

GEE数据集——全球排放数据（Climate TRACE 气候追踪）全面核算温室气体（GHG）排放量

气候追踪全球排放数据ClimateTRACE是一个非营利性联盟，它发布了一个开放式排放数据库，其中包含超过3.52亿项资产。该数据库主要根据直接、独立的观测结果，全面核算温室气体（GHG）排放量。它包括世界上每一个国家和地区，涵盖各种排放活动，如能源生产、工业流程和土地利用。这些数据来自卫星、遥感以及其他公共和商业来源，使其成为有史以来最全面、最细化的近期温室气体排放数据集。通过该清单，可以对各国

此星光明·2024-02-04 09:17

GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载

本地文件系统从本地文件系统上传文件files.upload会返回已上传文件的字典。此字典的键为文件名，值为已上传的数据。fromgoogle.colabimportfilesuploaded=files.upload()forfninuploaded.keys():print('Useruploadedfile"{name}"withlength{length}bytes'.format(name

此星光明·2024-02-04 09:17

Google Earth Engine（GEE）——缩放错误指南（聚合过多、超出内存、超出最大像素和超出内存限制）！

缩放错误虽然脚本可能是有效的JavaScript，没有逻辑错误，并代表服务器的一组有效指令，但在并行化和执行计算时，结果对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下，您将收到一个错误，指出该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括：ComputationtimedoutToomanyconcurrentaggregationsUsermemorylimitexceeded

此星光明·2024-02-04 09:46

GEE错误——Layer error: User memory limit exceeded.

问题我正在尝试使计算VCI的代码适应LandsatT1_L2。2个问题：1）结果看起来不太准确，因为大多数区域的大部分区域都显示出非常低的值。2)如果我尝试使用2000-2023年期间来计算历史最小值/最大值，我会收到以下错误消息：植被状况：图层错误：超出用户内存限制。VCI：层错误：超出用户内存限制。VegetationCondition:Layererror:Usermemorylimitex

此星光明·2024-02-04 09:13

gee微端服务器系统设置,geem2微端服务器设置

geem2微端服务器设置内容精选换一换用户可以在公有云MRS集群以外的节点上使用客户端，在使用客户端前需要安装客户端。如果集群外的节点已安装客户端且只需要更新客户端，请使用安装客户端的用户例如root。针对MRS3.x之前版本的集群，需要先确认当前MRS集群节点的CPU架构。针对MRS3.x之前版本的集群，该弹性云服务器的CPU架构请和MRS集群节点保持一致，MRS3.您可以在弹性负载均衡服务中创

weixin_39878989·2024-02-04 07:33

gee微端服务器系统设置,gee微端服务器推荐配置

小林手·2024-02-04 07:03

在GEE平台提取Sentinel-1 SAR GRD的VV+VH波段

1.数据描述TheSentinel-1missionprovidesdatafromadual-polarizationC-bandSyntheticApertureRadar(SAR)instrumentat5.405GHz(Cband).ThiscollectionincludestheS1GroundRangeDetected(GRD)scenes,processedusingtheSent

Czi.·2024-02-03 19:14

GEE：MCD12Q1土地利用分类产品下载导出制图

导入矢量文件和导出可以看以外博文varroi=ee.FeatureCollection('projects/a-flyllf0313/assets/yidaiyilu');Map.centerObject(roi,5.5)vardataset=ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD12Q1');varigbpLandCover=dataset.select('LC_Ty

海绵波波107·2024-02-02 00:52

Day 3-feature collection

本文仅仅是将GEE官网上的代码整理一下，一方面自学，另一方面自我监督。文中有些问题是我想不通的，还需经历时间来理解。

07e5cc5603ca·2024-01-29 17:47

【GEE】GEE反演地表温度相关问题说明（空洞、Landsat9数据集等）

之前分享了基于GEE-Landsat8数据集地表温度反演（LST热度计算），最近有很多小伙伴私信我很多问题，一一回复太慢了，所以今天写篇文章统一回答一下大家的问题。

RS迷途小书童·2024-01-24 21:21

Python实现GEE嵌套协方差结构仿真模型(GEE算法)项目实战

1.项目背景广义估计方程（GeneralizedEstimatingEquations,GEE）是一种用于分析具有重复测量或者集群数据的统计方法。

胖哥真不错·2024-01-21 16:56

GEE使用

【GEE】GoogleEarthEngine（GEE）注册详细教程&无需教育邮箱-CSDN博客数据下载代码//Mapthefunctionover3monthsofdataandtakethemedian

fenghx258·2024-01-20 05:30

非常值得收藏的15个 Google 高级搜索技巧

例如，如果您想查找仅在github.com上发表的有关gee

huang714·2024-01-20 02:59

基于R语言的NDVI的Sen-MK趋势检验

本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。

TwcatL_tree·2024-01-19 09:01

GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林回归预测教程

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行面向对象随机森林回归的方法和代码。

_养乐多_·2024-01-19 04:51

Google Earth Engine（GEE）——全球哥白尼数字高程模型（GLO-30 DEM）

哥白尼数字高程模型（GLO-30DEM）哥白尼DEM是一个数字表面模型（DSM），代表了地球的表面，包括建筑物、基础设施和植被。我们提供两种哥白尼DEM的实例，分别是GLO-30Public和GLO-90。GLO-90提供90米的全球覆盖。GLO-30公共版提供有限的30米的全球覆盖，因为哥白尼计划还没有向公众发布覆盖特定国家的一小部分瓦片。请注意，在这两种情况下，海洋地区都没有瓦片，在那里可以假

此星光明·2024-01-18 17:15

GEE中Landsat、Sentinel、Modis主要数据集区别

一、Landsat1.Collection1/2的区别Collection2是LandsatLevel1数据的又一次重大再处理，显著提高了绝对地理定位精度。Collection1Collection2时间跨度1972~2021底1972~至今数据等级level1level1：1972~2021底level2：1982~至今Landsat集合2包括基于场景的全球2级表面反射率科学产品Landsat集

TwcatL_tree·2024-01-18 08:28

GEE计算NDVI

NDVI主要用来检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等，其取值范围-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；NDVI=(近红外波段-红波段)/(近红外波段+红波段)Landsat8:NDVI=(band5-band4)/(band5+band4)Sentinel2:NDVI

BNU_JW·2024-01-17 23:55

GEE中Sentinel-2数据集区别：COPERNICUS/S2、COPERNICUS/S2_SR、COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED

简而言之，GEE中，sentinel-2主要三个数据集的不同版本的差别：L2A2022年1月25日前后已经处理为一致：COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED，RGB图像如下图：2023年

TwcatL_tree·2024-01-17 18:56

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

作者：CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine（GEE）中应用机器学习分类器进行多分类时，有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。

_养乐多_·2024-01-16 21:23

GEE——根据Landsat5/7/8系列影像获取1984至今任何区域的物候期（植被生长季节）影像含导出下载

简介本教程的主要目的时利用Landsat5/7/8系列影像获取1984至今任何区域的物候期（植被生长季节）影像含导出下载，期间技术点在于指定时间窗口的获取和分析，另外，就是插值的提取分析等等。本次使用的数据集时LandsatC02T1_L2数据集，数据集处理的过程主要是去云操作，然后合并了所有的LandsatSR影像。cubic插值cubicinterpolation是一种插值方法，用于在已知数据

此星光明·2024-01-16 09:57

GEE APP——基于PFI纯净森林指数的CCDC-SMA算法的长时序森林监测APP

简介森林生态系统的碳排放受到破碎化加速和边缘效应的极大影响。要了解这些影响，就必须准确监测破碎化森林景观的变化。然而，这些变化通常强度低、尺度小，因此很难使用中等空间分辨率的卫星图像（如Landsat）来检测。为了应对这一挑战，本研究开发了纯林指数（PFI），该指数结合使用了现有的植被指数（VI）和光谱混合分析（SMA），以更有效地检测和描述森林对观测到的像素光谱响应的贡献。利用连续变化检测和分类

此星光明·2024-01-16 09:57

geemap学习笔记 01 geemap 安装篇

geemap安装步骤1.安装Anaconda（以Anaconda为例介绍）2.基于Anaconda配置geemap包环境3.运行geemap总结前言geemap是一个用于与GoogleEarthEngine（GEE

弈落馨·2024-01-15 09:50

EZ | Get Help | GEE - 06

GetHelpGEE的教程和开发文档旨在帮助用户开始常规分析，但学习使用GEE做一些特定的分析任务就不太容易了。

杜若飞er·2024-01-15 05:03

GEE数据集——2000 年至 2022 年与传感器无关的 MODIS 和 VIIRS LAI/FPAR CDR

2000年至2022年与传感器无关的MODIS和VIIRSLAI/FPARCDR该地理空间数据集包含关键的生物物理参数，即叶面积指数（LAI）和光合有效辐射分量（FPAR），是描述陆地生态系统特征不可或缺的参数。该数据集解决了现有全球LAI/FPAR产品的局限性，包括与时空一致性和准确性有关的挑战。该数据集利用包括MODIS&VIIRS在内的一系列长期全球LAI/FPAR产品，有助于全面分析植被动

此星光明·2024-01-14 09:18

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

最短距离方法最短距离方法（MinimumDistance）是一种常用的模式识别算法，用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。最短距离方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.特征选择：根据问题的特点选择合适的特征，并对特征进行预处理（如归一化、标准化等）。3.计算距离：

此星光明·2024-01-14 09:44

js逆向第15例：猿人学第14题备而后动-勿使有变

2.6函数m5和函数gee是什么？三、代码实现四、参考文献一、前言任务十四：抓取这5页的数字，计算加和并提交结果此题难度还是很大，整体的反爬虫手段至少有10种，全程走下来收获颇丰。

我是花臂不花·2024-01-11 23:34

GEE案例——利用NDWI指数和大津法OTSU进行水域面积提取

NDWI指数NDWI指数是一种遥感指数，用于反映水体和植被分布情况。NDWI指数的计算公式为：NDWI=(Green-NIR)/(Green+NIR)其中，Green代表绿波段（例如Landsat8卫星的绿波段），NIR代表近红外波段（例如Landsat8卫星的近红外波段）。NDWI指数的数值范围在-1到1之间，数值越接近1表示水体的可能性越高，数值越接近-1表示植被的可能性越高，数值接近0表示陆

此星光明·2024-01-11 15:08

GEE python登录重大更新—— ee.Initialize()初始验证过程更新

最近GEEpython进行了更新，因此原始的登录代码将无法使用，所以这里我们看一下通常会报出的错误，这里需要我们将我们运行的projection具体的名称写入进去，也就是GEE中你再JavaScript

此星光明·2024-01-11 12:32

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。它假设特征之间是相互独立的，并根据已知的特征和类别之间的关系，计算出在给定特征条件下每个类别的后验概率，然后选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。具体而言，贝叶斯分类器通过以下步骤进行分类：1.学习阶段：使用已知的特征和对应的类别标签来训练分类器，计算每个类别的先验概率和每个特征在不同类别下的条件概率。2.预测阶段：对于一

此星光明·2024-01-11 12:59

dlmalloc解析连载一

dlmalloc是目前一个十分流行的内存分配器，其由DougLea（主页为http://gee.cs.oswego.edu/）从1987年开始编写，到目前为止，最新版本为2.8.3（可以从ftp://g.oswego.edu

lenky0401·2024-01-08 14:15

GEE：分数年、儒略日、毫秒、日期互相转换

作者：CSDN@_养乐多_时间格式转换是在GoogleEarthEngine（GEE）中处理时间数据的重要方面。无论处理分数年、毫秒还是儒略日，拥有正确的转换函数可以简化工作流程。

_养乐多_·2024-01-08 04:01

GEE中加载感兴趣区的几个方法

//1//使用几何图形：您可以使用ee.Geometry()函数创建一个几何图形对象，//例如点、线、多边形、矩形或圆形。例如，以下代码//创建一个以[-122.43,37.74]为中心的半径为5000米的圆形研究区，并在地图上显示它：varroi=ee.Geometry.Point([-122.43,37.74]).buffer(5000);Map.centerO

听风2337·2024-01-07 19:23

推荐频道

GEE