gee

使用脚本整合指定文件/文件夹，执行定制化 ESLint 命令

解决方案定制化一键ESLint，执行文件下载地址：https://github.com/mazeyqian/go-gin-gee/releases/tag/v1.4.0基础使用以下案例以macOS为例，
后除·2023-11-02 05:19

1985-2020年我国30m土地利用覆盖数据介绍

为了解决这个问题，在GoogleEarthEngine(GEE)平台上制作了第一个基于Landsa
地理探险家·2023-11-01 23:29

GOMGEE引擎配置好登录黑屏进入游戏地图黑屏如何解决

GOM引擎GEE引擎配置好登录界面黑屏进入游戏地图黑屏，这个黑屏一般有3种情况，我们先说最常见的第一种情况：第一种情况就是进入游戏UI、控台界面UI，和F9、F10以及NPC全部都正常，只有土城地砖是黑的
汇博科技-栗子·2023-11-01 16:34

【案例实践】R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用

R语言生物群落分析绘图、多元统计分析、CMIP6、遥感碳储量、GEE林业、InVEST等生态环境领域研究中常常面对众多的不同类型的数据或变量，当要同时分析多个因变量（y）时需要用到多元统计分析（multivariatestatisticalanalysis
吹翻书页的风·2023-10-31 21:04

2 GEE学习——GEE简介

主要内容：GEE简介数据集使用方式Python环境配置1.GEE简介GoogleEarthEngine是Google推出的免费的地理处理服务，它基于谷歌云平台提供了大量的地理处理算法以及海量影像数据集。
GIS小学生_·2023-10-31 10:54

java 字符串长度分割不足位数补齐0

packagecom.patience.interview.huawei;importjava.util.Scanner;/***@authorGreen.Gee*@date2022/7/516:26*
卢延吉·2023-10-30 08:19

GEE Python 客户端库中推出了两个新方法：getPixels 和computePixels 用于解决超限和下载的超时的问题

数据转换器2023年8月月初，我们在Python客户端库中推出了两个新方法：getPixels和computePixels（PixelstothePeople！）。我们很高兴地宣布数据提取API之旅的下一步：数据转换器！数据转换器是内置于getPixels、computePixels、listFeatures和computeFeatures中的客户端转换功能。它们为使用科学的Python生态系统提
此星光明·2023-10-28 08:08

GEE python——将GEE ASSETS中存储的影像或者矢量转化为数据格式XEE（）

数据转换器是内置于getPixels、computePixels、listFeatures和computeFeatures中的客户端转换能力。通过指定兼容的文件格式，这些方法可以返回Python原生格式的数据，如用于栅格的结构化NumPy数组和用于矢量的PandasDataFrames或GeoPandasGeoDataFrames。对于矢量，listFeatures和computeFeatures
此星光明·2023-10-28 08:02

Google earth engine (GEE) 批量下载插件 非常方便！

废话少说直接上图进入Google应用商店搜索OpenEarthEngineextension，直接安装，再次进入GEE有用的话点个赞，创作不易~
Dr.hao2021·2023-10-28 00:12

Google Earth Engine(GEE)批量下载（以MODIS NDVI数据为例）

废话不多，直接干//研究区varroi=ee.FeatureCollection("users/....").geometry();//("users/....")自己填入研究shp文件路径//批量下载函数functionexportImage(image,roi,fileName){Export.image.toDrive({image:image,description:"Drive-imag
Dr.hao2021·2023-10-28 00:41

Google Earth Engine(GEE) 批量运行和取消task

/*批量执行、取消GEE导出任务首先需要生成导出任务，并显示了运行按钮；然后按F12进入控制台，将下面这些脚本粘贴到其中，然后按输入；最后所有任务自动启动（任务多的话，网络不好可能暂时没反应等一下就好了
Dr.hao2021·2023-10-28 00:41

GEE开发之Modis_GPP数据分析和获取

GEE开发之Modis_GPP数据分析和获取1.GPP2.MOD系列和MYD系列区别3.MOD17A2H(500m/8天)4.MYD17A2H(500m/8天)4.1MYD17A2H下的指数4.2遥感影像查看
等待着冬天的风·2023-10-27 13:55

GEE开发之Modis_NPP数据分析和获取

GEE开发之Modis_NPP数据分析和获取1.NPP2.MOD系列和MYD系列区别3.MOD17A3H_v006(500m/1年)4.MOD17A3HGF_v006(500m/1年)5.MOD17A3HGF_v061
等待着冬天的风·2023-10-27 13:55

GEE开发之MODIS_MCD12Q1数据分析和获取

GEE开发之MODIS_土地类型分类0.MCD12Q1介绍1.遥感影像查看2.MCD12Q1分类介绍3.年数据下载（LC_Type1/year/500m）前言：主要介绍MODIS的MCD12Q1产品，包括
等待着冬天的风·2023-10-27 13:55

Google Earth Engine —— 1986-2020年植被覆盖度一元线性回归分析（黄河流域上游为例）

本教程使用了两种GEE中的算法完成了对一元线性回归的分析，也就是过去几十年间该区域的植被覆盖度是增加还是减少的趋势性分析。
此星光明·2023-10-27 13:24

Google Earth Engine（GEE）——MODIS影像平滑函数的进行

影像平滑的一个基本原理就是利用不同时间段内的影像去过度每个突变点，从而起到平滑的作用在，这里的原理就是用一段时间内的平均值去替代突变点，从而改变突变点的噪声的产生，其实说白了窗口就是一段时间，然后秋平均值，最后得到一个拟合的结果，让曲线过度更有规律。本次用到的数据MCD43A4.006MODISNadirBRDF-AdjustedReflectanceDaily500mMCD43A4V6天底双向反
此星光明·2023-10-27 13:24

GEE开发之MODIS_NDVI年均值数据分析

GEE开发之MODIS_NDVI年均值数据分析前言：前面几篇博客主要介绍了NDVI的日均值和月均值的数据分析，这次主要介绍年均值的数据分析。
等待着冬天的风·2023-10-27 13:24

Google Earth Engine（GEE）——Landsat 8 图像的 SWIR1 和 SWIR2 波段的linearRegression进行分析一元线性回归计算截距和斜率

linearFit这里应用了与上一节相同的分析，只是这次使用了ee.Reducer.linearRegression函数。请注意，回归图像由三个单独的图像构成：一个常量图像和代表来自同一Landsat8图像的SWIR1和SWIR2波段的图像。请记住，你可以组合任何一组波段来构造输入图像以减少区域ee.Reducer.linearRegression，它们不必属于同一源图像。再重复说一下函数吧：po
此星光明·2023-10-27 13:53

Google Earth Engine（GEE）——基于MODIS土地类型和年际（2011-2012）夜间灯光数据进行差异化分析！

要对输出进行image.reduceRegions()分组，您可以指定一个分组带，该分组带按整数像素值定义组。这种类型的计算有时被称为“区域统计”，其中区域被指定为分组带，统计数据由减速器确定。在以下示例中，美国夜灯的变化按土地覆盖类别分组：来看看分类图形和矢量边界：波段参数和内容：
此星光明·2023-10-27 13:23

GEE学习笔记2——MODIS GPP产品时间序列趋势分析

vargeometry=ee.FeatureCollection('projects/ee/assets/HLJ')Map.addLayer(geometry)varcollection=ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD17A2H").filterDate('2000-01-01','2021-12-31').select("Gpp").map(function(
阿喵百晓生·2023-10-27 13:44

GEE——使用MODIS GPP和LAI数据进行一元线性回归计算和R2分析

使用两种方法计算一元线性回归，一种使用GEE本身自带的函数，另一种使用自己编写代码的方式进行，对比两者结果的差异。简介一元线性趋势分析是指利用一元线性回归模型来分析一组数据的趋势性。
此星光明·2023-10-27 13:12

教妹学Java(六)：JDK，JRE和JVM之间有什么区别？

本文付费，为表谢意，附送上个人微信（qing_gee），坑位所剩无几，快加，你有什么问题都可以来咨询。教妹学Java，没见过这么有趣的标题吧？
沉默王二·2023-10-27 05:56

GEE灯光数据趋势分析

计算DMSP灯光数据的趋势主要功能获取1990年以来的灯光数据，代码//ComputethetrendofnighttimelightsfromDMSP.//Addabandcontainingimagedateasyearssince1990.functioncreateTimeBand(img){varyear=img.date().difference(ee.Date('1990-01-01
赤豆冰棍·2023-10-26 16:38

传奇游戏常见问题解决办法

GEE合区出现错误常规解决方案GEE合区出现错误大部分因数据库损坏导致的合区报错，如果合区提示内存不足，更新64位合区，使用64位合区工具在服务器上进行合并，合区需要将2个区数据大部分提取到内存中，32
高防稳定服务器·2023-10-26 01:18

中国1990-2021连续30年土地利用数据CLCD介绍及下载

为此，黄昕老师基于GEE上所有可获得的Landsat数据，构建时空
sky J·2023-10-25 20:16

GEE案例——一个完整的火灾监测案例dNBR差异化归一化烧毁指数

差异化归一化烧毁指数dNBR是"差异化归一化烧毁指数"的缩写。它是一种用于评估卫星图像中烧毁区域严重程度的遥感指数。dNBR值通过将火灾前的归一化烧毁指数（NBR）减去火灾后的NBR来计算得出。该指数常用于野火监测和评估。dNBR（差异化归一化烧毁指数）是一种用于评估火灾后地表烧毁程度的遥感指标。它通过比较火灾前后的归一化烧毁指数（NBR）来计算得出。NBR是利用遥感数据中红外波段和近红外波段的反
此星光明·2023-10-25 19:06

GEE哨兵2数据NDVI计算

//sentinel2NDVIDemo//方法一：普通方式，通过将数学公式翻译为代码直接计算functionNDVI_V1(img){varnir=img.select("B8");varred=img.select("B4");varndvi=nir.subtract(red).divide(nir.add(red));returnndvi;}//方法二：将计算公式直接带入，通过解析字符串实现计
BNU_JW·2023-10-25 16:18

GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图

简介气象预测是通过气象数据和模型对未来某一时间和地点的天气情况进行预测。具体步骤如下：1.数据采集：从气象观测站、卫星等获取气象数据，包括气压、水汽、风速、温度、降雨、云量等。2.数据清洗：对采集到的数据进行质量检查、处理和筛选，去除异常数据和不合理数据。3.数据处理：将清洗后的数据通过插值、平滑等方法处理成空间和时间上连续的气象场。4.模型选择：根据预测的时间范围、区域和目的，选择合适的气象模型
此星光明·2023-10-25 09:40

GEE图表——利用MODIS数据绘制同一点不同时序的NDVI均值ui.Chart.image.doySeriesByYear函数

简介1.登录GEE云平台（https://earthengine.google.com）。2.在左上角的搜索框中输入MODIS，点击“MODIS/006/MOD13A2”进入该数据集的页面。
此星光明·2023-10-25 09:30

GEE图表——利用chirps降水数据进行某个区域累计降水量的图表绘制

简介以下是在GEE云平台利用chirps降水数据进行某个区域累计降水量的图表绘制的具体步骤：1.打开GEE云平台的网站（https://code.earthengine.google.com）并登录账户
此星光明·2023-10-23 07:45

GEE：绘制土地利用类型面积分布柱状图

作者：CSDN@_养乐多_本文记录了，在GoogleEarthEngine（GEE）中进行随机森林分类后绘制不同类型面积分布柱状图的代码片段。
_养乐多_·2023-10-21 00:17

GEE案例——指定区域纯净森林提取分析（红和近红外波段）阈值法提取森林面积

本教程主要是利用影像波段的近红外和红波段的指数作为森林区域的筛选，利用大津法进行指定区域的森林夏季的遥感影像的红波段和近红外波段。简介：提取森林范围是遥感影像处理中的一项常见任务。以下是可能用到的一些步骤：1.数据预处理：首先，需要进行数据预处理，包括去除云、阴影和大气干扰等。2.影像分类：利用监督分类或非监督分类方法，将图像中的像素点分为不同的类别。其中，森林区域应该是其中的一个类别。3.像元连
此星光明·2023-10-20 09:58

GEE：对二值图层进行腐蚀和/或膨胀操作

作者：CSDN@_养乐多_腐蚀和膨胀是数学形态学图像处理中的两个基本操作，用于修改和分析二值图像（包含只有两个像素值的图像，通常是黑和白）。这些操作可用于处理遥感图像、地理信息系统（GIS）中的栅格数据以及其他领域的图像处理。腐蚀（Erosion）：腐蚀是一种用于缩小或减小物体的形态学操作。在腐蚀过程中，将一个固定大小的结构元素（通常是一个小的矩形或圆形区域）滑动遍历整个图像，当结构元素的中心与目
_养乐多_·2023-10-19 19:12

GEE代码修改替换内容-毕设版

文章目录修改内容数据名称梳理&思路代码的核心部分ArcGIS部分操作修改内容【MCD43A4.061】之前那个deprecated了，网友说可以用，但是我还是不用了。【研究区范围】NEChina→MLYR_China（替换数据）【作物底图】cornimage→CHN_Maize_2019（替换数据）【时间】2017、2018、2019、2020分别改为2019、2020、2021、2022。（VI
弱小又无助的恋恋恋·2023-10-19 09:33

Google Earth Engine（GEE）——非监督分类案例分析（森林非森林核其它）

本教程的主要目的是实现指定区域的森林非森林的分类，而样本点的选取都是随机选取的，我们加入的变量则按照DEM中的阴影和坡度作为参与分类的变量进行分析，最周通过kmeans聚类实现影像的分类.reduceNeighborhood（reducer，内核，inputWeight，skipMasked，优化）将给定的reducer应用于每个像素周围的邻域，由给定的内核确定。如果reducer只有一个输入，它
此星光明·2023-10-19 08:16

GEE——在GEE中计算地形位置指数TPI

简介：DEM中的TPI计算是指通过计算每个像元高程与其邻域高程的差值来计算地形位置指数（TopographicPositionIndex）。TPI是描述地形起伏度和地形形态的一个重要指标，可以用于地貌分类、土壤侵蚀、植被分布等领域。地形位置指数（TopographicPositionIndex，TPI）是用于描述地形微地貌的指数。它是一种基于DEM（数字高程模型）数据来计算的地形参数，通过比较某个
此星光明·2023-10-19 08:12

GEE 18：基于GEE平台的土地荒漠化监测与分析【论文复现】

1.2.1NDVI1.2.2Albedo1.2.3Normalizingindices1.2.4Calculatingthequantitativerelationship1.2.5CalculatingDDI2.GEE2.1
Amyniez·2023-10-18 21:32

GEE19：基于Landsat8的常见的植被指数逐年获取

植被指数逐年获取1.常见的植被指数1.1比值植被指数（Ratiovegetationindex，RVI）1.2归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI）1.3增强植被指数（EnhancedVegetationIndex，EVI）1.4土壤调节植被指数（SoilAdjustedVegetationIndex，SAVI）1.5差值植被指数（Dif
Amyniez·2023-10-18 21:58

GEE开发之Sentinel-2计算NDVI和数据分析

GEE开发之Sentinel-2计算NDVI和数据分析1基础知识2影像、数据、变化趋势实现3一年内所有影像数据查看和下载3.1NDVI值影像获取3.2原始影像获取4月平均数据的变化趋势5月平均影像数据的查看和下载
等待着冬天的风·2023-10-18 17:46

【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化及多领域案例实践应用

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
_遇见jia·2023-10-18 11:03

GEE土地分类——我们在导出土地分类结果的时候需要花费好长时间的原因？

问题：我尝试将我的llc分类图像导出到GOOGLE云盘中。但导出运行时间需要很长时间才能完成。有什么帮助吗？链接到代码。https://code.earthengine.google.com/ad66737cbad17f3c489a1ebb438aa738原始代码：varL8=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA"),water=/*color:#
此星光明·2023-10-18 08:33

Google Earth Engine（GEE）——计算两个影像集合间的相关性（MODIS中蒸散发数据和降水数据相关性）内涵统一两个影像之间的重分类和重投影以及影像的联合功能。

MODIS影像的蒸散发数据和降水数据之间的对比，期间几个关键技术点是要统一两个影像集合之间的坐标，这里以MODIS影像的坐标为准，在进行相关性分析过程中会涉及两个影像的链接，此外在计算相关性分析过程并没有使用GEE
此星光明·2023-10-18 08:32

GEE案例——AVHRR Pathfinder 5.3 版海面温度数据集（PFV53）逐日海面温度数据下载

数据简介：AVHRRPathfinder5.3版海面温度数据集（PFV53）是NOAA国家海洋学数据中心和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院合作制作的全球海面温度数据集，每天两次，每次4公里。PFV53是使用基于SeaDAS的全新现代化系统，根据NOAA极地轨道卫星系列上的AVHRR仪器提供的数据计算得出的。PFV53数据几乎100%符合L3C产品的GHRSST数据规范2.0版，只有"sses
此星光明·2023-10-18 08:32

Google Earth Engine（GEE）——对于我们正确使用mean()和median()来使影像进行聚合

我有一个反复出现的问题，我无法完全理解和解释。在哪些情况下应用平均值mean（）可能更好，在哪些情况下应用中位数median（）更好？例如，当我想要对盆地中的降雨进行区域化时，我会为该盆地的shapefile应用平均reducer。但是，我有时会看到人们使用中位数。了解应用其中一种情况的最佳情况的人可以帮助我吗？首先我们在解决这个问题之前，看一下GoogleEarthEngine中对其的定义分别使
此星光明·2023-10-18 08:02

GEE（python）使用GPM降水数据进行趋势分析，MK检验等

目录1.引用库2.定义函数4.趋势分析及MK检验5.结果图像保存至本地这段时间有关GPM降水分析的一些代码总结：1.引用库#EditedbyXingluCheng2022.01.06#读取半小时降水数据变为日数据,获取超过90%阈值的总降水量importeeimportosimportthreadingimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromo
星露077·2023-10-18 08:29

（本篇仅用作本人记录写过的代码）GEE（python）批量降水产品转数组，并下载，以及分析降水数据频次强度

写这篇博客的心情是郁闷的，三个月以来因为研究思路和经验不足的问题，一直在推翻重做。这一次也毫不例外…跑了半个月的代码，又付诸东流了。本篇代码基于较新的定义方法小时极端降水的事件的定义：一小时及以上降水超过80%百分位值，连续8小时不超过80%百分值视为该事件结束，并且当日降水量达到90%百分位值。可惜最终出图效果差，被pass了。接下来记录，分析数据所写的代码：目录批量降水产品转数组分析降水数据频
星露077·2023-10-18 08:29

GEE——利用map函数获取指定时间范围内年份月份日期内的所有影像并求降水平均值

简介：本教程的主要目的就是获取长时间序列指定日期的降水平均值，也就是气象卫星每天具体小时的平均降水量，所使用的降水数据为全球预报系统（GFS）是由美国国家环境预报中心（NCEP）制作的天气预报模式。GFS数据集由选定的模式输出（如下所述）组成，作为网格预报变量。384小时的预报间隔为1小时（120小时以内）和3小时（120小时以后），时间分辨率为6小时（即每天更新四次）。使用"创建时间"和"预报时
此星光明·2023-10-18 08:56

【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化及多领域案例实践应用

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
思考的小猴子·2023-10-17 16:48

【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化教程

详情点击公众号链接：【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化教程第一：基础1、EarthEngine平台及应用、主要数据资源2、EarthEngine遥感云重要概念
慢腾腾的小蜗牛·2023-10-17 16:48

Google Earth Engine（GEE）——计算1990-2020年森林损失量面积并导出表格

这次实验的目标是1990-2020年几个矢量集合当中的森林损失量，用到的函数：ee.Reducer.frequencyHistogram()ReturnsaReducerthatreturnsa(weighted)frequencytableofitsinputs.返回一个返回其输入的（加权）频率表的Reducer。Noarguments.Returns:ReducerforEachBand(im
此星光明·2023-10-16 09:25
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