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...
GEE时序——利用sentinel-2（哨兵-2）数据进行地表物候学分析（时间序列平滑法估算和非平滑算法代码）
简介 哨兵-2A/B 串联卫星的空间分辨率高、重访时间长，有可能改进对陆地表面物候的检索。不过，生物群落和区域特征在很大程度上限制了陆表物候学算法的设计。在北极地区，这种生物群落特有的特征包括长期积雪、持续云层覆盖和生长季节短暂。在此，我们评估了哨兵-2 获取北极高分辨率 LSP 地图的可行性。我们...
GEE数据集——哨兵2号Sentinel-2 云概率数据集
简介 S2 云概率由 sentinel2-cloud-detector 库创建（使用 LightGBM）。在应用梯度提升基础算法之前，先使用双线性插值法将所有波段上采样至 10 米分辨率。得到的 0...1 浮点概率被缩放为 0...100，并存储为 UINT8。缺少任何或所有波段的区域都会被屏蔽掉...
GEE:获取sentinel2指定区域多个单景影像的值(样本点提取)
简介本教程的主要目的是获取指定单景影像,然后获取指定波段的影像值,按照获取指定波段的影像进行值提取至点,因为这里暂时没有好的方法对哨兵数据的具体属性值进行提取,所以在筛选哨兵影像的时候,需要手动获取每一景影像的id,然后按照单一影像多波段的组合来实现整体的值提取至点,这里的需要提前准备好你所需提取的...
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数（Air Pollution Index，简称API）
空气污染指数 空气污染指数（Air Pollution Index，简称API）是用来衡量空气质量的一种指数，它反映了空气中污染物质浓度对人体健康的影响程度。API的计算结果一般以数字表示，数值越高则表示空气质量越差，对人体健康的危害也就越大。各国和地区计算API的标准不尽相同，但常见的污染物质包括...
Google Earth Engine（GEE）——sentinel-1数据处理过程中出现错误Dictionary does not contain key: bucketMeans
问题： ImageCollection (Error) Error in map(ID=S1A_IW_GRDH_1SDV_20210305T102055_20210305T102120_036862_0455BC_F64C): Dictionary.get: Dictionary does not ...
Google Earth Engine（GEE）RADD - RAdar for Detecting Deforestation-基于Sentinel-1的10米空间尺度的湿润热带森林扰动预警数据集
RADD森林扰动警报 RADD - RAdar for Detecting Deforestation - 基于Sentinel-1的10米空间尺度的湿润热带森林的近实时干扰。南美洲（13个国家）、中美洲（6个国家）、非洲（25个国家）、东南亚岛国（5个国家）和太平洋（1个国家）的原始湿润热带森林。...
Google Earth Engine（GEE）——Landsat8/modis/sentinel2 NDVI时序影像差异对比分析图表
很多时候我们只管使用数据，而不知道数据之间的差异在那里，所以我们可以选择相同的点然后加载不同的数据集，然后查看某个点的时序影像来实现影像差异对比。 Landsat 8是由美国地质调查局（USGS）运行的陆地观测卫星，于2013年发射。它具有高分辨率的传感器（OLI和TIRS），可捕捉可见光、红外线和...
Google Earth Engine (GEE)——张量流水灾模型数据集（Sentinel-1）
Tensor Flow Hydra Flood Models 这个数据集是水文遥感分析洪水（HYDRAFloods）系统的地表水输出图像，利用深度学习TensorFlow方法。具体来说，这个联合研究中心（JRC）调整后的学习率二元交叉熵（BCE）Dice模型和方法在最近的利用谷歌地球引擎的Senti...
Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-2影像在同一区域同一时间段有多个不同的ID影像，如何进行筛选其中单景影像
Sentinel-2 以条带方式拍摄地球图像，这些条带根据军事网格参考系统或“MGRS”切片方案划分为瓷砖分布。对于您所在的地区，有两个具有广泛重叠的磁贴（36TYM、37TBG）。您可以在此处探索网格系统。它们是来自相同条带的数据，但对于 SR 产品，两者对于“相同像素”的值可能略有不同，因为 S...
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