google engine数据的相关内容

Google Earth Engine（GEE）——欧洲10米分辨率土地分类（21种分类）EUCROPMAP 2018数据

基于 Sentinel-1 和 LUCAS Copernicus 2018 年原位观测的欧洲作物类型图（EUCROPMAP 2018）。该数据集利用独特的 LUCAS 2018 哥白尼原位调查，是欧盟第一个基于 2018 年 S1A 和 S1B 合成孔径雷达观测的 10m 像素大小的大陆作物类型图。...

Google Earth Engine（GEE）—— GEDI L2A Raster数据中轨道数量orbit_number暂时无法获取

GEDI L2A Raster Canopy Top Height (Version 2)全球生态系统动态调查（GEDI）任务旨在确定生态系统结构和动态的特征，以便从根本上改善对地球碳循环和生物多样性的量化和理解。附属于国际空间站（ISS）的GEDI仪器在全球范围内收集北纬51.6°和南纬51.6°...

Google Earth Engine（GEE）——sentinel-1数据中乌克兰附近数据缺失轨道36缺失

ee.Filter.maxDifference(difference, leftField, rightValue, rightField, leftValue)创建一个一元或二元过滤器，如果左和右操作数都在给定的最大差值内，则通过。如果作为一个连接条件，这个数字的差异被用作一个连接措施。参数。di...

Google Earth Engine（GEE）——用10米分辨率土地分类数据进行土地面积计算出现错误

错误：FeatureCollection (Error)Error in map(ID=0): Feature, argument 'geometry': Invalid type. Expected type: Geometry. Actual type: Feature. 原始代码：v...

Google Earth Engine（GEE）——利用sentinel-2数据

首先针对感兴趣的时间段和位置过滤动态世界集合sentinel-2土地分类数据集。在这里，我们要绘制一年中该位置的变化图表。因此，我们应用过滤器来选择在感兴趣的时间段内在该区域收集的图像。最后，我们选择所有类别的概率波段。本次用到的函数：ui.Chart.image.series(imageColle...

Google Earth Engine（GEE）——全球人类居住区网格数据 1975-1990-2000-2014 (P2016)

The GHSL relies on the design and implementation of new spatial data mining technologies allowing to automatically process and extract analytics and k...

Google Earth Engine（GEE）——利用sentinel-2数据进行农作物提取分析

搜我们利用哨兵数据给农作物进行分类提取，主要有用到得时间节点是春夏秋冬四个季节，通过阈值法和updateMask来实现对农作物得提取。最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：前言 – 床长人工智能教程代码：//加载哨兵2号数据 var s2 = ee.ImageCollection(...

发布 Google Earth Engine（GEE）——全球12级流域矢量数据免费下载（含数据下载链接）

HydroBASINS代表了一系列矢量多边形图层，在全球范围内描述了子流域的边界。该产品的目标是在全球范围内无缝覆盖不同尺度（从几十平方公里到几百万平方公里）的大小一致、分层嵌套的子流域，并由一个编码方案支持，以便对流域拓扑结构进行分析，如上下游连接。HydroBASINS是从网格化的HydroSH...

Google Earth Engine（GEE）——一个简单的线性趋势计算（NOAA—NDVI数据）

这次我们使用全球NOAA数据来做一下简单的线性分析：NOAA CDR AVHRR NDVI: Normalized Difference Vegetation Index, Version 5提示，这个数据只适用于大尺度的分析，洲际或者全球的可以进行。NDVINormalized differenc...

Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-1 和 2 数据的融合，水稻范围识别和水稻种植季节区分地图绘制—马来西亚为例

最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：前言 – 床长人工智能教程这次给大家推荐一篇文章，关于水稻识别：使用 GEE 平台中的无监督分类整合 Sentinel-1 和 2 时间序列数据来实现的。这项研究的结果将为绘制稻田及其生长阶段的地图提供一个有效的框架，这对于解决粮食安全问题和减...

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更新时间 2024-03-01 15:24:59

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