Google Earth Engine geemap：筛选和获取影像集合属性信息

最新推荐文章于 2025-11-23 18:41:31 发布

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本文介绍了如何利用geemap Python库在Google Earth Engine平台上筛选和获取影像集合的属性信息。通过连接到GEE，搜索影像集合，获取属性如ID、提供者、时间范围，并能聚合属性、计数以及在Jupyter Notebook中进行地图可视化。

Google Earth Engine是一个强大的云计算平台，用于分析和可视化地理空间数据。geemap是Google Earth Engine的Python包，提供了一系列简单易用的工具，用于在Jupyter Notebook中进行地理空间数据分析和可视化。本文将介绍如何使用geemap库筛选和获取Google Earth Engine中的影像集合属性信息。

首先，确保已经安装了geemap库，并导入所需的库和模块：

import geemap.eefolium as geemap

接下来，我们需要连接到Google Earth Engine，并创建一个地图实例：

Map = geemap.Map()

然后，我们可以使用geemap.ee_search()函数来搜索并选择我们感兴趣的影像集合。该函数接受一个关键字参数keywords，

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使用Google Earth Engine查询数据集信息和使用

VwajAlgorithm的博客

09-24

367

在本文中，我们将介绍如何正确地查询GEE数据集的信息，并展示如何使用这些数据集进行分析。通过查询数据集信息，您可以了解数据集的属性和波段信息。然后，您可以使用这些数据集进行各种分析和可视化操作，以满足您的研究和应用需求。替换为您要使用的实际数据集的ID。另外，您还需要定义一个区域感兴趣（ROI），指定一个时间范围，并选择一个特定的波段进行可视化。一旦您了解了数据集的信息，就可以使用它们进行分析和可视化。运行代码后，您将获得有关数据集的基本信息，包括名称、ID、描述和波段信息。在上面的代码中，您需要将。

区域筛选、时间过滤和云量排序：基于Google Earth Engine实现的影像操作

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09-20

332

通过定义几何图形来筛选特定区域的影像数据，使用日期范围来过滤特定时间范围的影像数据，并利用云遮罩信息估计影像中的云量，并按照云量大小对影像数据进行排序。这些操作可以帮助我们从海量的遥感影像数据中获取特定条件下的目标影像数据，为后续的分析和应用提供基础。在GEE中，我们可以进行区域筛选、时间过滤和云量排序等操作，以获取特定区域、时间范围和云量条件下的影像数据。在GEE中，影像数据通常包含云遮罩（Cloud Mask），我们可以利用云遮罩信息来估计影像中的云量。在代码中，我们首先获取了影像数据集，然后使用。

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GEE中数据类型详解

u011315466的博客

02-26

726

在以上实例中，我们全面使用了 GEE 中的不同数据类型，展示了如何将它们组合在一起构建复杂的地理空间分析工作流。| ImageCollection | <-- 多时相影像数据每张影像均为 Image| Image | <-- 内含多波段数据与属性| 可计算 NDVI 等指标v[ 数学运算与统计 ]^ || v用于定义感兴趣区域 +---------------+| FeatureCollection | <-- 行政区、道路网等。

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weixin_41159856的博客

08-05

1069

gee学习2

Google Earth Engine（GEE）—geemap Image collection影像集合筛选和属性信息获取

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08-31

1731

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GEE：遥感影像数据集的多个属性获取分析

GEE水生态空间

02-03

2961

使用GEE，查看影像数据集的各个属性，如影像数量、影像时间范围、各个影像的时间、影像某属性的统计量等

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此星光明博客

05-02

2269

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此星光明博客

07-21

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本次是加载一个折线图在地图上，主要是展现波段的平均值，重点是如何放在地图上，先看重点： ui.Chart.image.series(imageCollection,region,reducer,scale,xProperty) Generates a Chart from an ImageCollection. Plots derived values of each band in a region across images. Usually a time series. - X-axis...

从0开始学GEE python——如何在 Google Earth Engine (GEE) 中处理 Landsat 8 图像集合并生成复合图像，具体的筛选分析和为筛选影像对比

此星光明博客

12-31

802

这段代码展示了如何在 Google Earth Engine 中创建和处理 Landsat 8 图像集合，包括过滤条件、计算复合图像以及可视化结果。通过比较含云和无云的复合图像，用户可以更好地分析和理解地理空间数据的变化。

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csbysj2020

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Perl Socket 编程是一种强大的网络编程方法，可以帮助开发者轻松实现网络通信。通过本文的介绍，相信读者已经对 Perl Socket 编程有了基本的了解。在实际开发过程中，还需要不断学习和实践，提高编程技能。

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本资源提供MATLAB多个发行版本（2014/2019a/2024a）的技术支持，并配套完整的案例数据集，确保程序可直接执行。代码架构采用模块化设计理念，具备以下技术特性：参数变量均通过独立配置模块实现灵活调整；程序逻辑采用分层结构，确保执行流程清晰可溯；关键算法段均配有标准化注释说明。本资源适用于计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发等学术场景。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

LUA loadstring用法[项目代码]