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。
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)。
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)。
发布者数据目录 发布者数据目录由数据集发布者策划,供更大范围的 Google 地球引擎社区使用,并作为地球引擎资产集公开共享。这些目录并非由 Google 编制。这里是GEE团队简政放权的一个过程,也就是说这些数据集的后续更新和维护并不由GEE团队负责。也就是后续这个数据集是否更新和运营都不和GEE有什么瓜葛。前言 – 人工智能教程
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。
Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作,例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如:
谷歌地球(Google Earth)是一款Google公司开发的虚拟地球仪软件,它把卫星图像、地图、百科全书和飞行模拟器整合在一起,布置在一个地球的三维模型上。通过它我们可以找到你想找到的地方,当你定位到一个具体的地方的时候,再点击的时候,你都能看清那个地方的建筑,特别真实,有种身临其境的感觉。当你打开谷歌地球(Google Earth),首先映入眼帘的是地球在宇宙中的画面,画面特别好看,使用起来特别舒服。喜欢的小伙伴们快点下载吧~
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。
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。
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:
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。
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
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。
本文主要对GEE中的数据图层可视化代码嵌入操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第四篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
Amani, M., Ghorbanian, A., Ahmadi, S. A., Kakooei, M., Moghimi, A., Mirmazloumi, S. M., … Brisco, B. (2020). Google Earth Engine Cloud Computing Platform for Remote Sensing Big Data Applications: A Comprehensive Review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 1–1. doi:10.1109/jstars.2020.3021052
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。
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:
迄今为止,全球烧毁面积(BA)产品只有较高的空间分辨率,因为目前大多数全球烧毁面积产品都是在主动火灾探测或密集时间序列变化分析的帮助下生成的,这需要非常高的时间分辨率。不过,在本研究中,我们将重点放在基于陆地卫星图像的全球烧毁面积自动测绘方法上。通过利用庞大的卫星图像目录以及谷歌地球引擎的高性能计算能力,我们提出了一种自动流水线,从时间序列的陆地卫星图像中生成 30 米分辨率的全球尺度年度烧毁面积地图,并发布了新颖的 30 米分辨率 2015 年全球年度烧毁面积地图(GABAM 2015)。前言 – 人工智能教程
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。
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)。
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:
基于遥感数据的地表温度(LST)反演目前得到了广泛的应用,尤其是面向大尺度、长时间范围的温度数据需求,遥感方法更是可以凸显其优势。目前,基于各类遥感数据源的地表温度反演方法不断得以改进,精度亦不断提升。之前的两篇推文,也分别基于不同角度对遥感数据温度反演的方法、原理以及具体操作加以详细介绍:基于ENVI的Landsat 7地表温度(LST)大气校正方法反演与地物温度分析、基于ENVI与ERDAS的Landsat 7 ETM+单窗算法地表温度(LST)反演。
本文主要对GEE中的JavaScript代码基础规则与语句、函数等加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第九篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
作为分布式的机器学习范式,联邦学习能够有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,挖掘数据价值。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。 Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺 转载自http://www.cnblogs.com/yinxiangpei/articles/2574502.html,仅用作资料保存
The Iran-wide land cover map was generated by processing Sentinel imagery within the Google Earth Engine Cloud platform. For this purpose, over 2,500 Sentinel-1 and over 11,000 Sentinel-2 images were processed to produce a single mosaic dataset for the year 2017. Then, an object-based Random Forest classification method was trained by a large number of reference samples for 13 classes to generate the Iran-wide land cover map.
在您探索如何将 Google 地球引擎和遥感数据集成到您的研究中时,视觉解释图像的能力是一项重要的技能。虽然许多算法旨在自动提取和分类图像,但在模式和特征识别方面,计算机根本不如人脑先进。这意味着您经常需要手动识别图像中的要素,不仅是为您自己,而且为您的顾问、项目合作伙伴或其他利益相关者。在 Google 地球引擎中有效传达这些信息的能力最终取决于您可视化和解释栅格数据集的能力。尽管您在这些系列的学习单元中的学习环境是 Google Earth Engine 界面,
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)。
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
Google Earth Pro是一款功能强大的三维地图软件,它可以为用户提供全球范围内的卫星影像、地形数据、建筑物模型等信息。通过3d地图定位技术在Google Map上显示了最新的卫星图片,你还可以在3d地图上搜索指定区域,支持显示道路、海洋、3d建筑等,功能十分强大。
什么是预处理? 您将在 Google 地球引擎 (GEE) 中找到的大部分数据都经过了一定程度的预处理。这涉及几种不同的质量控制方法,以确保栅格集合内的最高准确性和一致性。根据收集的不同,可能有各种可用的预处理级别,了解差异以将遥感数据成功整合到生态研究中非常重要。在 GEE 中提供数据之前,出版商一致解决了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)。
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)。
本文主要对GEE中地理坐标系与投影坐标系的转换、重投影等操作加以介绍;本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十三篇。
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。
本文主要对GEE自带各类遥感、高程等数据加以导入,并进行时间范围筛选、求取平均与可视化显示。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第二篇,更多GEE文章请参考博客专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
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)。
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。
本文主要对GEE中依据矢量数据裁剪栅格数据的操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第三篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
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。
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。
图像分类 人类自然倾向于将空间信息组织成组。从上面,我们识别出常见的地貌,如湖泊和河流、建筑物和道路、森林和沙漠。我们将这种具有相似特征的对象分组称为“图像分类”。但在全球范围内手动对对象进行分类和赋值将是一项无休止的任务。值得庆幸的是,使用遥感数据将不同的景观特征划分为分类类别已成为过去 40 年生态研究的主要内容。从农业发展和土地覆盖变化,到造林实践和污染监测,所有领域都进行了分类。
code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器 是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素(如图 1 所示):
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求,但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外,很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中,我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
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。
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:
本文主要对GEE的网页界面式应用程序接口Google Earth Engine Explorer加以详细介绍与地物监督分类这一具体应用。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第一篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用[1](https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
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