使用Google Earth Engine Python识别火灾前后的结果

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本文介绍如何利用Google Earth Engine Python API结合Sentinel遥感数据进行火灾监测。通过计算NDVI并设定阈值识别火灾,实现火灾前后结果的可视化。

近年来,火灾成为全球范围内的重要环境问题之一。利用遥感数据和地理信息系统(GIS)技术,可以对火灾进行监测和分析。Google Earth Engine(GEE)作为一个强大的云计算平台,提供了丰富的遥感数据和分析工具,可以用于火灾监测和研究。本文将介绍如何使用Google Earth Engine Python API来识别火灾前后的结果。

首先,我们需要导入所需的库和模块。在Python中,使用ee库来访问Google Earth Engine平台的功能。

import ee

接下来,我们需要初始化Google Earth Engine。我们需要提供自己的身份验证信息,以便访问GEE平台上的数据和功能。

# 初始化Google Earth Engine
ee.Initialize()

现在,我们可以开始编写代码来识别火灾前后的结果。我们将使用Sentinel遥感数据,因为Sentinel系列卫星提供了高分辨率、频繁的观测,非常适合用于火灾监测。

首先,我们需要定义一个区域(region o

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