GEE学习笔记(一)简介+账号申请+教程推荐

大四小菜鸡毕设要做GEE相关内容,从零开始学起,目前进展还算顺利,开一个帖子记录这个过程,也希望能与大家多多交流,第一次写博客,不对的地方还请大家多多指正。

GEE简介

GEE(Google Earth Engine)是由谷歌、卡内基梅隆大学、美国地质调查局(USGS)共同开发的用以处理卫星遥感影像数据和其他地球观测数据的云端运算平台。GEE平台融合了谷歌服务器提供的强大计算能力或者以及大范围的云计算资源,平台数据集提供了对地观测卫星大量完整的影像数据如Sentinel, MODIS,Landsat等,也提供了植被、地表温度和社会经济等数据集,并能做到数据库每天更新。

GEE提供了Python和JavaScript版的API,使用基于Web的代码编辑器进行快速、交互式算法开发。就我目前的理解,GEE有以下优点:

  1. 内置多种数据源 ,免去下载、处理大量数据的繁琐,(动辄几十G的数据跑起来简直是对电脑的酷刑);
  2. 谷歌大数据计算能力,平时ENVI运行很久的影像处理,GEE短时间内就可以完成。

在我用的过程中,GEE的缺点有:

  1. 需要科学上网 ,尤其是这段时间google不太稳定,好在经过大量尝试,也找到了比较好用的VPN(后续会再写);
  2. 需要代码基础,GEE所有影像调用处理都是通过代码进行,有一些独特的变量类型,需要学习一段时间才能上手,尤其是像我这种编程困难户,但是办法总比困难多嘛。

GEE申请

先讲一个常规的申请流程。
参考教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/336463485

1.申请谷歌账号和gmail邮箱
https://mail.google.com/
2.进入GEE官网
网址:https://developers.google.cn/earth-e

### GEE (Google Earth Engine) 学习教程与笔记 #### 关于 Google Earth Engine 的简介 Google Earth Engine 是个基于云计算的地球观测数据处理平台,提供了丰富的卫星影像和其他地理空间数据集。它允许用户通过编程接口执行大规模的空间数据分析和可视化操作[^1]。 #### 初学者入门资源 对于初学者来说,可以从官方文档入手,这是最权威的信息来源之。同时,结合些第三方制作的教学视频可以更直观地理解其基本概念和功能[^4]。例如,在哔哩哔哩网站上存在由特定 UP 主发布的教学视频《带你入门 Google Earth Engine》,这些内容能够帮助新手快速掌握基础技能。 #### 文字版学习笔记推荐 两篇详细的博客文章分别从不同角度介绍了如何开始使用该工具: - **沐风-Google Earth Engine 系列学习笔记()** 提供了个全面概述,涵盖了从认识这个平台到实际动手尝试各个阶段所需知道的内容; - 另篇名为“Google Earth Engine 学习笔记——介绍和入门”的博文则强调了其实用价值以及简单易学的特点,并指出这是个完全免费向公众开放使用的强大云端GIS解决方案[^2]。 #### 实践练习材料获取途径 如果倾向于实践型学习方式,则可考虑利用现成的例子来进行模仿训练。“EarthEngine-Py-Notebooks”是个包含超过三百六十份Jupyter Notebook样例文件集合的开源项目,位于GitCode平台上可供下载查阅。该项目不仅展示了多种应用场景下的具体实现方法,还支持交互式地图绘制等功能特性展示[^3]。 ```python import ee ee.Authenticate() ee.Initialize() # 加载 Landsat8 图像集合 dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR') \ .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') \ .filterBounds(ee.Geometry.Point(-73.995, 40.75)) def cloudMask(image): qa = image.select('pixel_qa') mask = qa.bitwiseAnd(1 << 3).eq(0) and qa.bitwiseAnd(1 << 5).eq(0) return image.updateMask(mask) composite = dataset.map(cloudMask).median().clip(ee.Geometry.Point(-73.995, 40.75)) print(composite.getInfo()) ``` 上述代码片段演示了如何加载Landsat 8图像并创建无云合成图的过程。 ---
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