绘制乌干达2015年MODIS LST时序图的Google Earth Engine代码与分析

最新推荐文章于 2025-05-27 10:00:00 发布

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本文详细介绍了如何利用Google Earth Engine加载和分析2015年乌干达的MODIS陆地表面温度数据，通过绘制时序图来展示该地区不同日期的平均LST变化。步骤包括导入数据、定义区域、裁剪数据、创建图表并最终在控制台显示时序图。

在这篇文章中，我们将使用Google Earth Engine平台加载乌干达2015年的MODIS陆地表面温度（LST）数据，并绘制出该地区的时序图。Google Earth Engine提供了一个强大的工具集，用于处理和分析遥感数据，使我们能够轻松地获取、处理和可视化各种地理空间数据。

首先，我们需要在Google Earth Engine代码编辑器中导入所需的库和数据集。以下是用于加载MODIS LST数据集的代码：

// 导入MODIS LST数据集
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD11A2')
  .filterDate('2015-

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Google Earth Engine (GEE) ——加载2015年乌干达MODIS的LST并绘制时序图

此星光明博客

10-06

1112

本次我们首先要加载一个公共数据集，也就是全球各个国家的矢量图，然后加载MODIS影像数据，进行时间和波段筛选，期间建立一个函数，用来将其卡尔文值转化为摄氏度温度。从一个ImageCollection生成一个图表。绘制一个区域内每个波段在不同图像中的衍生值。用于生成Y轴数值的还原器。必须返回一个单一的值。作为X轴上每个图像的标签的属性。一个包含数据的ImageCollection，将被包含在图表中。图像，用xProperty值标记。与还原器一起使用的刻度，单位是米。reducer（还原器，可选）。

GEE教程：使用 Google Earth Engine (GEE) 进行白天和夜间地表温度（LST）的分析和可视化

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今天来简单分享下如何在GEE合成长时序的月NDVI与LST，并进行分析目标：利用MODIS为数据源，在GEE计算某一地区对月NDVI与LST，并制作统计图

Google Earth Engine —— MODIS影像数据集分析

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10-31

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本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。

【Google Earth Engine加载MODIS数据集】

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09-12

1179

要使用Google Earth Engine（GEE）加载MODIS数据集，你可以遵循以下步骤。这里将提供一个基于GEE的JavaScript API的一般性指导，因为GEE的Python API在流程上类似，但语法会有所不同。

Google Earth Engine（GEE）——MODIS 影像LST地表温度随时间变化的趋势案例分析

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01-05

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GEE教程：加载和处理MODIS每日地表温度数据（LST），并分析特定区域（ROI）的温度变化时序趋势

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04-16

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通过以上步骤，我们成功地加载了MODIS每日地表温度数据，将每日数据聚合为16天间隔，计算了ROI区域的平均温度，并绘制了温度变化趋势图。这种方法可以应用于其他区域和数据集，帮助我们更好地理解和分析地表温度的变化趋势。如果你对GEE感兴趣，可以尝试运行以上代码，并根据需要调整参数和区域。希望这篇博客对你有所帮助！

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Lua非空判断方法[源码]

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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。

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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。

图片转bin文件存储[项目代码]

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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。

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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。

Anaconda安装与使用指南[项目源码]

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本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。

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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。

Lua中loadstring应用[源码]