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

最新推荐文章于 2025-06-15 21:34:15 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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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geem

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Google Earth Engine（GEE）—geemap Image collection影像集合筛选和属性信息获取
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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
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此星光明博客
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怎样使用gee下载哨兵一和二的寿光市影像数据
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### 使用Google Earth Engine (GEE) 下载哨兵一号和二号的寿光市影像数据 #### 1. **注册并登录 GEE** 首先，你需要访问 [Google Earth Engine](https://earthengine.google.com/) 并使用谷歌账号进行注册和登录。 #### 2. **安装 Python 客户端库（可选）** 如果你希望通过Python脚本来自动化下载任务，可以先安装 `geemap` 和 `ee` 库： ```bash pip install geemap ee ``` 然后初始化Earth Engine API: ```python import ee ee.Authenticate() ee.Initialize() ``` #### 3. **选择区域——寿光市** 你可以通过指定地理坐标范围来限定“寿光市”的边界框。例如，使用经纬度坐标表示该地区的大致位置。 - 经纬度范围示例： ```json var aoi = ee.Geometry.Rectangle([ [118.5647, 36.907], [119.1258, 36.48] ]); ``` 也可以导入Shapefile文件或手动绘制感兴趣的区域(AOI)，以便更精确地定位到具体的行政边界内。 #### 4. **加载哨兵系列卫星图像集合** 对于**哨兵一号(Sentinel-1)** ，我们通常处理的是合成孔径雷达(SAR) 数据；而对于**哨兵二号(Sentinel-2)** 则是多光谱光学传感器的数据集。 ##### Sentinel-1 SAR Data Collection ```javascript var sentinel1Collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filterBounds(aoi) .filterDate('2022-01-01', '2022-12-31'); // 根据需要调整时间窗口 ``` ##### Sentinel-2 MSI Data Collection ```javascript var sentinel2Collection = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2") .filterBounds(aoi) .filterDate('2022-01-01', '2022-12-31') // 同样可以根据需求更改日期区间 .map(function(image){ return image.clip(aoi); }); ``` #### 5. **预览与导出图像** 完成上述步骤之后，在浏览器控制台中可以直接查看结果，并进一步利用 `export.image.toDrive()` 函数将选定的时间段内的所有符合条件的照片批量保存至个人Google Drive账户下。 ```javascript // Example for exporting one single mosaic from the collection to Google Drive. Export.image.toDrive({ image: sentinel2Collection.median(), // You can choose other reducers like mean(). description: "Sentinel2_Median_Yearly", scale: 10, region: aoi, folder: "sentinel_data", // Specify your own folder name in Google Drive here. maxPixels: 1e13 // Set this parameter if you encounter too many pixels error. }); ``` --- 请注意，由于地球观测平台上的数据量巨大以及涉及复杂的云遮挡、大气校正等因素的影响，在实际操作过程中你可能还需要结合更多的过滤条件如云掩膜等来进行精细化筛选以获取最佳质量的结果。
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