栅格数据在 Earth Engine中表示为Image对象。图像由一个或多个波段组成,每个波段都有自己的名称、数据类型、比例、遮罩和投影。每个图像都将元数据存储为一组属性。
两个最根本的地理数据在地球引擎结构 Image和 Feature分别对应于光栅和矢量数据类型,。图像由波段和属性字典组成。特征由一个Geometry和一个属性字典组成。一堆图像(例如图像时间序列)由ImageCollection. 功能集合由FeatureCollection. 在地球引擎其它基本数据结构包括Dictionary, List,Array,Date, Number和String(了解更多关于基本数据类型 本教程。要记住,这些都是很重要的服务器端对象的操作方式与客户端 JavaScript 对象的操作方式不同(了解更多)。
Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它:
最近接触Google Earth Engine,觉得很好玩, 也很有应用前景,最关键Google Earth Engine是免费的地理计算云平台。所以想认真学习下,学习过程中作些小的总结和记录,资料来源均为网络或Google Earth Engine API指南,今天先讲讲入门的知识。
谷歌地球引擎的厉害之处,在于它是一个云平台,集合了目前许多的遥感数据。我们可以不用再去各种平台搜集遥感数据,直接利用GEE就可以处理我们想要的数据。除了大量的卫星遥感数据,它还整合了一个API,这个API不仅能支持Javascript还支持Python,同时支持对遥感数据的处理。总而言之,它很强。。。而且很适合于一些不喜欢本地平台运作的人。依托GEE,如果你愿意付费,它完全可以成为一个在线运行的服务器,源源不断的产出你需要的结果。
的主成分(PC)的变换(又称为Karhunen-Loeve变换)是一种光谱转动所需要的光谱相关的图像数据,并输出非相关数据。PC 变换通过特征分析对输入频带相关矩阵进行对角化来实现这一点。要在 Earth Engine 中执行此操作,请在阵列图像上使用协方差缩减器并eigen()在结果协方差阵列上使用该命令。为此目的考虑以下函数(这是完整示例的一部分 ):
Earth Engine 支持转置、逆和伪逆等数组变换。例如,考虑一个时间序列图像的普通最小二乘 (OLS) 回归。在以下示例中,具有预测变量和响应的带的图像被转换为数组图像,然后“求解”以获得最小二乘系数估计三种方式。首先,组装图像数据并转换为数组:
之前有推送过关于GEE的文章,后台反馈的情况来看,很多人是想用,但是由于某些众所周知的原因无法使用GEE,还是那句话懂的人自然懂,想使用的人肯定想办法能用得上。就像中国第一封电子邮件富有深意的那句话:“Across the Great Wall we can reach every corner in the world.(越过长城,走向世界)”,今天推荐基于R语言的GEE”工具箱“!
本文主要对GEE中的ee.Image格式数据图层基本处理操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
谷歌的地理引擎,通过一些简单的API我们就可以在几十PB大小的数据内进行弹性运算,以获得我们需要的结果。我们每个人都有权利平等的来享受这个美好的世界。
使用Image方法对图像进行数学运算。这可能包括波段重组(光谱指数)、图像差分或数学运算,例如乘以常数。例如,计算相隔 20 年的归一化差异植被指数 (NDVI) 图像之间的差异:
Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料(尤其是卫星数据)进行在线可视化计算和分析处理的云平台。该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料,并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。
如果有基础请参考GEE官方文档:https://developers.google.com/earth-engine/guides/getstarted
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第八篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
在基于 Web 的 IDE 上的代码编辑器中编写的脚本必须使用 JavaScript 编写。JavaScript 是一种使用/学习的相当直接的编程语言。JavaScript 数据类型由字符串、数字、布尔值、数组和对象组成。支持所有基本运算符,例如 +(添加/连接)、=(赋值)、===(相等)、! (否定)、!==(不等于)等。由于 JavaScript 是一种面向对象的编程语言,因此基本上 Javascript 中的所有内容(例如变量或函数)都是对象。一个简单的“Hello World!” 用 JavaScript 编写的程序如下。可以在此处找到有关 JavaScript 基础知识的更多文档。
TensorFlow是一个开源机器学习平台,支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的,但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入/导出图像的方法。有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息,请参阅 TensorFlow 示例页面。请参阅 TFRecord 页面以了解有关 Earth Engine 如何将数据写入 TFRecord 文件的更多信息。
TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)是搭载在Copernicus Sentinel-5 Precursor(S5P)卫星上用于大气成分观测的仪器,于2017年10月13日发射,预计服役期为7年。
本文主要对GEE中栅格图像的地理配准(空间坐标位置校正)操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十四篇。
谷歌地球引擎是一个计算平台,允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种:
本文主要对GEE中的投影信息与参考坐标系及其空间转换参数获取加以介绍;本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十二篇。
利用遥感卫星影像来研究边缘变化是环境过程和地球表面驱动因素的定量化指标,例如冰川边缘消退或海平面上升导致的沿海变化。这里介绍了三种新的、可免费使用的工具,它们可以一起用于处理和可视化,Landsat 4-8和Sentinel 1-2卫星存档数据,能够在很短的时间内实现高效的绘图(通过手动数字化)和自动量化边缘变化。这些工具对各种遥感专家的用户都是高度可访问的,在访问方面几乎没有计算、许可和知识方面的障碍。谷歌地球引擎数字化工具(GEEDiT)允许用户定义地球上任何地方的一个点,并通过一个简单的图形用户界面(GUI)对每个卫星的数据进行过滤,以获得用户定义的时间框架、最大可接受的云量,以及预定义或自定义图像波段组合的选项。GEEDiT允许从每个图像快速地绘制地理参考向量,图像元数据和用户注释自动追加到每个向量,然后可以导出用于后续分析。GEEDiT Reviewer工具允许用户对自己/他人的数据进行质量控制,并根据其特定研究问题的空间/时间要求过滤现有的数据集。边缘变化量化工具(MaQiT)是GEEDiT和GEEDiT Reviewer的补充,允许通过使用两种已建立的方法(以前用于测量冰川边缘变化)和两种新的方法,通过类似的简单GUI快速量化这些边缘变化。MaQiT的开发初衷是量化潮汐冰川末端的变化,尽管工具中包含的方法有可能广泛应用于地球表面科学的多个领域(例如,沿海和植被范围的变化)。这些工具将使地球科学领域的广泛研究人员和学生能够有效地绘制、分析和访问大量数据。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟第4版,专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术,用于遥感图像的数字图像分析。 遥感图像分析、分类和变化检测:With Algorithms for Python,第4版,专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术,用于遥感图像的数字图像分析,它的特点是算法的统计和机器学习理论与计算机代码紧密交织。它开发了用于光学/红外和合成孔径雷达(SAR)图像分析的统计方法,包括小波变换、非线性分类的核方法,以及前馈神经网络背景下的深度学习介绍。 https://www.ro
Earth Engine 不同于用于地理空间数据分析的传统图像处理、GIS 或其他桌面软件。您在 Earth Engine 中创建的算法在 Google 云中运行,分布在多台计算机上。调试可能具有挑战性,因为错误可能发生在客户端 JavaScript 代码或编码指令的服务器端执行中,并且是由扩展问题以及语法或逻辑错误引起的。除非您要求,否则无法检查在云中某处运行的程序部分。本文档介绍了调试策略、工具和解决方案,以帮助您解决常见错误和调试 Earth Engine 脚本。
Google Earth Engine (GEE)是一个基于云计算的遥感大数据处理平台,能够在全球尺度下进行地理空间数据分析和交互免费的计算平台。GEE主要面向研究人员,GEE已广泛应用于各个学科,包括全球森林变化、全球地表水变化、作物产量估算、稻田制图、城市制图、洪水制图、火灾恢复和疟疾风险图谱等。它也已集成到许多第三方应用程序中,例如分析物种栖息地范围、监测气候和评估土地利用变化等。
要上传和管理地理空间数据集,请使用代码编辑器中的资产管理器。资产管理器位于代码编辑器左侧的资产选项卡上(图 1)。有关上传栅格(图像)数据的说明,请参阅导入栅格数据,有关上传表格数据的说明,请参阅导入表数据。您的资产最初是私有的,但可能会与他人共享。有关详细信息,请参阅 共享资产部分。
在这个过程中发现一个好用的轻量级的出版级地图可视化图表绘制工具-「cartoee」,下面就给大家介绍一下:
Planet公司是世界上在轨卫星最多的公司,共有近200颗在轨卫星,使全球对地观测进入“每日”时代,有着其他公司无法比拟每天覆盖全球一次的超高频时间分辨率。PlanetScope小卫星星座现有在轨卫星共170余颗,是全球最大的卫星星座,可实现每天监测全球一次。PlanetScope遥感影像PlanetScope( PS)数据是由Planet公司发射的PlanetScope(PS)小卫星星座的卫星数据产品,PS现有在轨卫星共132颗,是全球最大的卫星星座,可实现每天监测全球1次。在Planet官网(https://www.planet.com)注册申请可免费下载L1B的Analytic级别产品数据。相较于当下众多高空间分辨率卫星数据,PS卫星数据有高频次重访的独特优势。PS卫星产品有4个多光谱波段,波段范围为455-860nm,空间分辨率达3 m。Planet数据3B影像处理级别为:经过传感器、辐射定标和正射校正的正射级产品,文件说明如下:
Gustau Camps-Valls小组开设的视觉科学、机器学习和图像处理课程资料学的学习与分享。这些课程与他的研究密切相关,课程适合大学(遥感、电子工程和神经科学硕士),以及视觉科学(IOBA)博士和硕士课程和计算机视觉硕士课程。课程的详细介绍如下(包含:详细的PPT讲义和Matlab代码):
本教程的主要目的是实现影像转化为数组,然后我们需要直到其转化为的数组的轴,然后根据轴的信息进行切片,切片后完成时间属性的标准转化,这里一定要对影像结果提取完成后再对矢量集合进行操作,最后就可以提取指定的属性信息。
本教程主要的目的是实现影像加载并且获取影像的最新日期,并按照指定的格式将影像时间打印到控制台中。其实这里最基本的操作步骤就是影像数据预处理,将我们影像的时间进行筛选,然后将百万毫秒单位转化为指定的时间格式,这样方便我们查询数据集的日期。
所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好。
本文主要对GEE中的各类外部数据导入、下载与管理以及数据与代码分享等操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第七篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
★由于之前学习笔记(四)有对于图像三种插值的理论讲解,这里就不再赘余; 可参照此文阅读学习☞图像的三种内插法
谷歌地球引擎,在RSE(Remote Sensing of Environment)的热门版上有一篇文章有大致的介绍。
本文主要对GEE中的栅格图层像元条件筛选与掩膜操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第五篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
Remote Sensing 专刊“谷歌地球引擎:基于云的地球观测数据和分析平台"
rgee是不是像JavaScript或Python客户端本地地球引擎API。从头开始开发地球引擎 API 将很难维护,尤其是考虑到 API 正在积极开发中。那么,如何使用 R 运行 Earth Engine?答案是网状的。reticulate是一个 R 包,旨在实现 R 和 Python 之间的无缝互操作。当在 R 中创建Earth Engine请求时,reticulate会将这部分转换为 Python。一旦生成了 Python 代码,就会Earth Engine Python API将请求转换为一种JSON格式。最后,GEE 平台通过 Web REST API 接收请求。该反应将遵循同样的路径。
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook,使用Google的算力,甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
The ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (P&RS) is the official journal of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS). The Journal provides a channel of communication for scientists and professionals in all countries working in the many disciplines that employ photogrammetry, remote sensing, spatial information systems, computer vision, and related fields. The Journal is designed to serve as a source reference and archive of advancements in these disciplines. The P&RS objective is to publish high quality, peer-reviewed, preferably previously unpublished papers of a scientific/research, technological development or application/practical nature. P&RS will publish papers, including those based on ISPRS meeting presentations*, which are regarded as significant contributions in the above-mentioned fields. We especially encourage papers: of broad scientific interest; on innovative applications, particularly in new fields; of an interdisciplinary nature; on topics that have not been dealt with (or to a small degree) by P&RS or related journals; and on topics related to new possible scientific/professional directions. Preferably, theoretical papers should include applications, and papers dealing with systems and applications should include theoretical background. The scope of the journal is extensive and covers sensors, theory and algorithms, systems, experiments, developments and applications. Topics of interest include but are not limited to: Sensors: • Airborne and spaceborne multispectral and hyperspectral imaging systems • Airborne and terrestrial cameras • Airborne, terrestrial and mobile laser scanning • Range imaging • Active and passive imaging sensor characterisation • Sensor calibration and standardisation • Geosensor networks • Internet of Things Methods and procedures: • Spatial data handling technologies • Integrated sensor calibration and orientation • Surface and object reconstruction, modelling and interpretation • GIS data modelling, representation and structur
01.Gainers and losers of surface and terrestrial water resources in China during 1989-2016 (2020)
地球引擎有一个用户界面API,允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用,但还有更多的界面功能可用。特别是,用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面(GUI)。GUI可以包括简单的部件(如标签、按钮、复选框、滑块、文本框)以及更复杂的部件(如图表、地图、面板)来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成,用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮,从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
什么是预处理? 您将在 Google Earth Engine (GEE) 中找到的大部分数据都经过一定程度的预处理。这涉及多种不同的质量控制方法,以确保栅格集合中的最高级别的准确性和一致性。根据收集的不同,可能有多种可用的预处理级别,了解差异以成功地将遥感数据集成到生态研究中是很重要的。在 GEE 中提供数据之前,出版商一致解决图像产品的三个常见错误来源:大气(即空气化学)、地形(即高程)和几何(即像素一致性)。
本期分享如何Google Earth Engine实现地区年度最大NDVI值的影像合成,相比于传统方法,GEE方法简单、高效且对电脑硬件要求较低!
经过前面两个对谷歌地球引擎(GEE)介绍和简单入门的文章之后(下附文章链接)。终于想起来该更新一些内容了。这期就白嫖一份稍微靠谱一些的GEE_python的函数说明吧,毕竟GEE入门帖有了以后,如果没有一套完整的用户手册,是永远无法很好的使用GEE这套系统,更别提做很好的项目啦。
title: GEE python本地环境配置"[WinError 10060]"错误 date: 2018-12-10 categories: GEE tags: python
尽管脚本可能是有效的 JavaScript,没有逻辑错误,并且代表服务器的一组有效指令,但在并行化和执行计算时,生成的对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下,您将收到一条错误消息,表明该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括:
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文主要对GEE中的栅格代数与波段计算操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第六篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
安装地球引擎API和geemap 安装地球引擎的Python API和geemap。geemap Python包是建立在ipyleaflet和folium包之上的,它实现了几个与地球引擎数据层交互的方法,比如Map.addLayer()、Map.setCenter()和Map.centerObject()。下面的脚本检查geemap包是否已经安装。如果没有,它将安装geemap,它会自动安装其依赖项,包括earthengine-api、folium和ipyleaflet。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云