温度差异和影像展示在Google Earth Engine中的应用

最新推荐文章于 2024-11-12 09:30:00 发布
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本文介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE)进行温度差异分析和遥感影像展示。通过获取MODIS和Landsat数据，计算温度差异，并通过GEE的可视化工具进行图像合成和展示，以辅助环境监测和气候变化研究。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于进行地理空间数据分析和可视化。它提供了许多功能强大的工具和函数，可以帮助用户在全球范围内处理和分析遥感影像数据。其中，温度差异和影像展示是GEE中常见的应用之一。本文将介绍如何使用GEE进行温度差异分析，并展示分析结果。

首先，我们需要获取用于温度差异分析的遥感影像数据。GEE提供了许多公开可用的遥感数据集，如MODIS和Landsat系列。我们可以使用这些数据集中的温度波段来计算温度差异。以下是一个示例代码，用于获取Landsat 8影像数据并计算温度差异：

// 设置区域和时间范围
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax
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Google Earth Engine（GEE）——影像集合中MAX，min、mean和正常影像的显示差异！
此星光明博客
08-13 1734
通常，合成是指基于聚合函数将空间重叠的图像组合成单个图像的过程。镶嵌是指在空间上组合图像数据集以生成空间连续图像的过程。在 Earth Engine 中，这些术语可互换使用，但同时支持合成和镶嵌。例如，考虑在同一位置合成多个图像的任务。例如，在不同时间使用一个国家农业影像计划 (NAIP) 数字正射影像四分之一四边形 (DOQQ)，以下示例演示了如何制作最大值、最小值和正常影像合成：下面是本次用到的数据，主要是已经成型的影像，波段主要是为了显示影像，当然也可以计算NDVI。 max() 通过计算所有匹
Google Earth Engine（GEE）——利用reduceRegion统计两年的人口、夜间灯光、温度差异和影像展示（危地马拉）
此星光明博客
07-11 1127
我们如何去查看任意两年的树的插值统计和影像，这是一个基本的额案例分析，一个通过影像的减法获得两年的差异，另外一个就是通过区域统计来获得相应的统计值，本次我们使用ee.Reduce.mean()本次用到的数据（人口、夜间灯光、温度差异）：CIESIN/GPWv4/population-count/2000NOAA/DMSP-OLS/CALIBRATED_LIGHTS_V4/F12-F15_20000103-20001229_V4MODIS/MOD11A2实验的对象是国家：危地马拉本次用到的函数：reduceR
利用Google Earth Engine 下载遥感影像
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
09-02 4130
文章目录IntroductionWhat is the Google Earth Engine?Pre-processing and download dataConclusionReference Introduction 使用 Google Earth Engine Python API 和 FireHR 实用程序函数，您可以轻松下载地球上任何选定区域的时间序列或无云合成。在 Google Colab 上试用！ Sentinel-2 俯瞰里斯本和特茹河。作者使用从 Google Earth Engin
Google Earth Engine 教程——影像聚合分析（最大值、最小值、平均值、中位数和高质量合成）
此星光明博客
11-02 1621
本文提供了一个工作流程，从美国科罗拉多州洛基山国家公园的夏季图像集合中创建复合图像。计算两个频段之间的归一化差异。如果没有指定要使用的频段，则使用前两个频段。归一化差值的计算方法是（第一-第二）/（第一+第二）。注意，返回的图像波段名称是'nd'，输入的图像属性不会保留在输出的图像中，任何一个输入波段的负像素值都会导致输出的像素被屏蔽。为了避免屏蔽负的输入值，请使用ee.Image.expression()来计算归一化的差异。参数。this:输入（图像）。输入的图像。
Google Earth Engine（GEE）——影像的认识和加载和使用
此星光明博客
08-27 407
问题 1： 将下面的代码复制到地球引擎代码编辑器中并点击运行 // import image var image = ee.Image("COPERNICUS/S2/20160416T031602_20160416T032714_T48PVT"); // center on image Map.centerObject(image); // add image to layer Map.addLayer(image,{min:0,max:3000,bands:"B4,B3,B2"},"image".
探索雷达视界：Sentinel-1 SAR在Google Earth Engine中的智能数据准备工具
gitblog_00310的博客
08-18 427
探索雷达视界：Sentinel-1 SAR在Google Earth Engine中的智能数据准备工具 项目简介 随着 Sentinel-1 卫星提供的高时空密度合成孔径雷达（SAR）图像，地球观测进入了新纪元。其开放的数据政策和全球覆盖特性，使得这一数据源成为多种SAR应用的宝藏。本文将聚焦于一个创新框架，它在Google Earth Engine (GEE)平台上运行，专注于将原始的Senti...
Google Earth Engine ——影像的定性变化检测和图层加载
此星光明博客
11-02 561
地球上有近90亿人，我们有大量的机会来研究人为的变化以及与自然地表过程有关的变化。Landsat计划近40年的记录以及美国国家航空航天局（NASA）地球观测系统（EOS）中分辨率成像分光仪（MODIS）平台和欧洲航天局（ESA）哨兵平台不断增加的收集，为发现地球表面发生长期变化的地方提供了巨大的机会。高分辨率图像，如国家农业图像计划（NAIP）的GEE系列中的图像，可以用来帮助解释差异图像。如同方程（1），一个日期从另一个日期中减去，并在方程中加入一个常数，这样，你最终在你的差异图像中得到一个正值范围。
GEE训练教程—— Google Earth Engine 中分析马耳他的植被指数（NDVI 和 EVI）
此星光明博客
11-12 341
在 Google Earth Engine 中分析马耳他的植被指数（NDVI 和 EVI）### 代码说明1. **边界数据集**：从 `USDOS/LSIB_SIMPLE/2017` 中提取马耳他的边界。2. **MODIS 数据集**：导入 MODIS Terra 植被指数图像集，分别计算 NDVI 和 EVI 的最大值。3. **可视化设置**：定义 NDVI 和 EVI 的可视化参数，包括颜色调色板和数据范围。4. **图层添加和导出**：- 添加马耳他的边界图层。
Google Earth Engine——高程数据入门和山体阴影和坡度的使用
此星光明博客
09-07 463
高程数据 通过从“重置”按钮下拉菜单中选择“清除脚本”来清除脚本。 搜索“elevation”并单击 SRTM Digital Elevation Data 30m 结果以显示数据集描述。 单击导入，将变量移动到脚本顶部的导入部分。将默认变量名称“image”重命名为“srtm”。 使用脚本将图像对象添加到地图： Map.addLayer(srtm); 浏览打印的信息。打开“bands”部分以显示名为“elevation”的一个乐队。请注意，导入部分中的所有变量都可以自动使用所有这些相同的.
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的植被和水体指数计算及可视化：图像筛选与指数分析在Manaus地区的应用
06-30
内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台进行遥感影像处理和指数计算，主要聚焦于植被和水体的识别与分析。首先选取了特定区域（马瑙斯）的Sentinel-2卫星图像集合，并通过云量、时间范围以及...
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的光学影像预处理与指数计算：Landsat和Sentinel数据准备及应用
05-15
其他说明：本脚本适用于Google Earth Engine环境，所有操作均在EE API中完成。用户应确保已经正确配置并初始化了EE API。对于不同传感器的数据，提供了针对性的预处理方法，确保数据的一致性和可用性。
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat 5影像云掩膜与NDMI、LST计算：1990年数据相关性分析及CSV导出系统设计
07-15
内容概要：本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对1990年 Landsat 5卫星数据进行处理和分析的过程。首先定义了研究的时间范围（1990年全年）和感兴趣区域(aoi)，然后创建了一个云掩膜函数用于去除...
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的多源卫星数据融合：土地利用变化监测系统设计
09-20
内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，主要功能是定义一个研究区域（AOI），并基于该区域提取四个不同年份（1994、2004、2014、2024）的遥感影像。脚本分别使用了Landsat 5...
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
最新发布
11-25
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件
11-25
本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。 功能特点 硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。 模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。 注意事项 触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。 硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。 使用说明 下载资源文件：下载并解压本资源文件。 导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。 配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。 编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。 测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。
SGLang核心技术详解[项目源码]
11-25
SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。
FPGA组合逻辑建模[项目源码]
11-25
本文详细介绍了FPGA中组合逻辑电路的三种建模方式：Verilog HDL门级建模、数据流建模和行为级建模。门级建模通过逻辑门实例化描述电路，包括多输入门、多输出门和三态门的使用方法。数据流建模使用assign语句对输出信号进行连续赋值，适用于wire类型信号。行为级建模则从外部行为角度描述电路功能，主要使用always语句结合条件语句、多路分支语句和循环语句实现。文章通过二选一数据选择器的实例展示了三种建模方式的具体实现，并比较了它们的优缺点。
基于FPGA的二维卷积识别系统实现与完整项目资料
11-25
项目名称：基于可编程门阵列的二维卷积运算识别系统 本项目完整呈现了运用现场可编程门阵列技术实现二维卷积识别功能的完整解决方案。系统包含经过验证的硬件设计源码、详尽的技术说明文件、完整实验数据集及深度分析报告。 项目技术特色： 1. 本设计已通过学术导师专业审核，在结题答辩环节获得95分的优异评价 2. 所有硬件描述语言代码均通过功能仿真与板级测试，各项识别功能运行稳定可靠 3. 系统架构采用并行处理机制，通过流水线设计显著提升卷积运算效率 4. 提供完整的项目开发文档，包括设计规范、测试方案和性能分析报告 适用对象： 本资源特别适合电子工程、计算机科学、智能系统、信息处理、自动控制及相关专业领域的在校师生、科研人员及工程技术人员参考使用。既可作为数字电路课程设计、毕业设计的优质案例，也可作为FPGA开发入门到精通的实践教材。具备一定数字电路基础的开发者可基于现有架构进行功能扩展和性能优化，直接应用于科研项目或工程实践。 技术文档包含完整的系统设计思路、接口定义方案、时序分析数据和资源利用率报告，为学习者提供从理论到实践的完整技术路径。 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！
HTML5 Plus图片上传[项目源码]
11-25
本文介绍了如何使用HBuilder、HTML5 Plus和MUI框架实现手机APP拍照或从相册选择图片上传的功能。通过HTML5 Plus的Camera、Gallery、IO、Storage和Uploader模块，开发者可以轻松管理设备的摄像头、系统相册、本地文件系统、应用数据存储以及网络上传任务。Camera模块用于拍照和摄像操作，Gallery模块支持从相册中选择图片或视频文件，IO模块用于文件系统的目录浏览和文件读写，Storage模块用于应用本地数据的保存和读取，而Uploader模块则用于将文件从本地上传到服务器。文章还提供了单张和多张图片上传的demo下载地址，以及后台Java代码的下载链接，方便开发者快速实现相关功能。
Google Earth Engine 中 Landsat MSS 影像的大气校正方法
05-29
在 Google Earth Engine (GEE) 中对 Landsat MSS 影像进行大气校正，需结合数据集特性与 GEE 的功能模块。以下是关键步骤与方法： --- #### 1. **数据预处理与辐射定标** Landsat MSS 数据集以数字数值（DN）形式...
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