使用Google Earth Engine创建柱状条形图

最新推荐文章于 2025-08-02 15:19:21 发布

IxtProgramming

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IxtProgramming/article/details/133181512

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本文介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE)创建柱状条形图，包括选择区域、加载数据、数据处理及图表定制。示例中展示了加载MODIS NDVI数据集，计算平均值并生成时间序列图表，帮助理解地球观测数据的变化趋势。

Google Earth Engine (GEE)是一个强大的云平台，用于对地球观测数据进行分析和可视化。其中之一的功能是创建各种类型的图表，包括柱状条形图。在本文中，我们将介绍如何使用GEE创建柱状条形图，并提供相应的源代码。

首先，我们需要选择一个感兴趣的区域和一个时间范围。我们可以使用GEE提供的全球数据集，也可以上传自己的数据。假设我们选择了一个全球数据集，我们可以使用以下代码加载数据：

var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1')
                .filter(ee.Filter.<

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GEE：绘制土地利用类型面积分布柱状图

养乐多的博客

10-19

1361

本文记录了，在 Google Earth Engine （GEE）中进行随机森林分类后绘制不同类型面积分布柱状图的代码片段。完整代码请看博客《柱状图效果如下所示，

Google Earth Engine（GEE）——柱状条形图

此星光明博客

10-30

837

例子先看具体的展示图结果让我们绘制四种贵金属的密度图：上面，所有颜色都是默认的蓝色。那是因为它们都是同一个系列的一部分；如果有第二个系列，那会是红色的。我们可以使用style 角色自定义这些颜色：有三种不同的颜色选择方式，我们的数据表展示了它们：RGB 值、英文颜色名称和类似 CSS 的声明： var data = google.visualization.arrayToDataTable([ ['Element'...

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Google Earth Engine（GEE）——条形图、堆积柱形图

此星光明博客

08-21

541

特征沿 y 轴绘制，由选定属性的值标记。系列由由属性名称列表定义的相邻条表示，其值沿 x 轴绘制。代码： // 导入案例数据 var ecoregions = ee.FeatureCollection('projects/google/charts_feature_example'); // 打印结果 var chart = ui.Chart.feature .byFeature({ features: ecoregions.select('[0-9][

Google Earth Engine（GEE）——特征和特征集合图表概述和柱状图

此星光明博客

08-21

1199

该ui.Chart.feature模块包含从渲染图的一组功能Feature和FeatureCollection对象。函数的选择决定了图表中数据的排列方式，即定义 x 轴和 y 轴值的内容以及定义系列的内容。使用以下函数描述和示例来确定最适合您的函数和图表类型。图表功能总体概述使用以下绘图作为视觉指南，了解每个函数如何在图表中排列特征及其属性；即，哪些元素定义了 x 值、y 值和系列。 ui.Chart.feature.byFeature 要素按选定属性的值沿 x 轴绘制。系列由属性名称列表定义，

Google Earth Engine（GEE）——Python干旱严重程度案例分析

此星光明博客

08-29

1652

在本节中，我们将把干旱严重程度的时间序列视为日历热图和条形图。导入数据将网格化的帕尔默干旱严重程度指数 (PDSI) 数据加载为ee.ImageCollection. 将 EPA 3 级生态区边界加载为ee.FeatureCollection并对其进行过滤以仅包括内华达山脉区域，该区域定义了感兴趣的区域 (AOI)。 #加载影像筛选波段，加载感兴趣的区域然后进行矢量边界筛选 pdsi = ee.ImageCollection('GRIDMET/DROUGHT').select('pdsi')

第十一章：Earth Engine 应用（终章）

韩天放

05-27

1380

在本章中，我们将探索 Earth Engine 的一些实际应用。

GEE AI：基于GEE、AI和LLM生成的交互式环境分析程序（Streamlit包）

此星光明博客

08-02

1187

本文介绍了一个创新型AI地理空间分析系统，用于监测2015-2025年间的环境变化。该系统整合了Mistral和Gemini等大型语言模型与Google Earth Engine，支持自然语言查询环境指标(NDVI、NBR、土地覆盖等)，并自动生成专业报告、交互式图表和地理空间地图。基于Streamlit的Web界面使非专业人士也能便捷获取地理空间洞察。系统采用模块化架构，包含UI层、解析层、数据层、分析层和展示层，通过预训练模型实现高效分析。该系统已通过多项测试验证，能有效支持环境监测、决策制定和科研教育

关于矢量数据集图表

u011315466的博客

03-10

794

包含三个特征，每个特征代表一个对象，具有属性 ‘name’（名称）、‘value1’ 和 ‘value2’（两个数值指标）。这个函数非常适合用于比较多个特征之间的不同属性或指标，例如在不同区域、点或多边形之间比较多个数值属性（如人口、GDP、温度等）。这个图表直观地展示了每个特征的 ‘value1’ 和 ‘value2’ 的对比情况。创建一个分组柱状图，比较每个特征的 ‘value1’ 和 ‘value2’。生成的是分组柱状图（grouped bar chart），但可以通过。

【AI中数学-数理统计】统计可视化：数据故事的画师

人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享

01-29

846

统计可视化不仅是数据分析的核心组成部分，也是数据讲述故事的艺术形式。在信息时代，数据的巨大增长给决策者、研究者和一般观众带来了前所未有的挑战与机遇。通过有效的统计可视化，复杂的数据可以转化为易于理解的图形，让潜在的洞察力跃然纸上。统计可视化不仅仅是美学的呈现，它同时肩负着揭示数据中内在结构、分布、趋势与异常的重任

头歌Bar：柱状图/条形图（一）

04-02

当处理地理空间数据时，Google Earth Engine 提供了一种便捷的方式来生成柱状图或条形图。例如，您可以计算某地区的植被指数并将其作为输入数据进行可视化。 ```javascript var dataset = ee.ImageCollection('...

Chart二维多数据柱状图

10-31

- 引用[1]: 讨论在Google Earth Engine中使用ui.Chart.ColumnChart()绘制柱状图，需要将二维列表转换为Earth Engine表格对象。 - 引用[2]: 展示了使用pyecharts绘制柱状图的基本代码，包括添加x轴和y轴数据。 - 引用...

基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现

11-25

五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。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！

lv_0_20251125195629.mp4

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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧

中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip

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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）

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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。

DriverBooster12pro

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本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。

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11-25

本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。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！

Google Earth Engine新手教程：图形化数据处理详解

- `chart.Chart(oldArrayOrTable, chartType, chartStyle, dataTableView)`：通过指定二维数组或Google Visualization DataTable，创建一个新的图表，可以定制类型（如线图、柱状图等）和样式，以及视图设置。...