Google Earth Engine：从列表中选择所需数字的简单方法

最新推荐文章于 2025-08-11 09:30:00 发布
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本文介绍了在Google Earth Engine (GEE) 中如何从数字列表中选择符合条件的数值，提供了使用for循环和内置函数两种不依赖额外函数的方法。示例代码分别演示了遍历列表和应用条件筛选的功能。

在Google Earth Engine（GEE）中，如果你有一个数字列表，并且想要从中选择特定的数字，你可以使用多种方法来实现，而不仅仅是使用map()函数。下面我将介绍两种简单的方法来实现这一目标。

方法一：使用for循环
使用for循环是一种简单且直接的方法，它允许你遍历列表中的每个元素，并根据特定的条件选择所需的数字。下面是一个示例代码：

// 定义一个包含数字的列表
var numbers = [1, 2, 3, 4, 5,
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Google Earth Engine：如何从字符串中提取所需信息
TpjtRuby的博客
09-22 229
在本文中，我将向您展示如何使用GEE的函数来获取字符串中所需的信息，并提供相应的源代码示例。要提取字符串中的城市名称，我们可以使用正则表达式（Regular Expression）或字符串的内置方法。在Google Earth Engine中，我们可以使用内置的字符串方法和函数来从字符串中提取所需的信息。根据具体的需求，您可以使用其他适当的方法和函数来处理和提取字符串中的其他信息。要提取字符串中的日期信息，我们可以使用字符串的内置方法。在上面的代码中，我们使用正则表达式。在上面的代码中，我们使用字符串的。
Google Earth Engine:如何使用evaluate、forEach函数批量加载sentinel-2的RGB影像
此星光明博客
07-30 44
本文介绍了使用Google Earth Engine (GEE)平台分析Sentinel-2卫星影像的方法。主要内容包括：定义秘鲁研究区域的参考点和地图中心设置；加载Sentinel-2表面反射率协调数据集并进行日期、边界、云量过滤；使用evaluate()和forEach()函数评估影像集合并进行可视化展示。文章详细说明了关键函数的作用和用法，并提供了完整代码实现，展示了如何批量处理Sentinel-2影像数据。
谷歌地球引擎Google Earth Engine下载数字高程模型DEM数据的方法
疯狂学习GIS的博客
04-21 3944
本文介绍在谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）中，批量下载指定时间与空间范围内的数字高程模型（DEM）数据的方法~
谷歌地球引擎Google Earth Engine批量下载遥感影像数据的方法
疯狂学习GIS的博客
01-22 3722
本文介绍在谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）中，批量下载指定时间范围、空间范围的遥感影像数据（包括Landsat、Sentinel等）的方法~
探索Google Earth Engine：随机森林分类及精度评估
Promising_GEO的博客
05-10 3815
一文教会你如何在GEE中实现随机森林分类
样本点选择教程：Google Earth Engine（GEE）中的样本点选择方法
IxtProgramming的博客
09-26 880
在地学和环境科学领域，样本点选择是一项重要的任务，用于从遥感图像或地理空间数据中选择代表性的样本点。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的平台，提供了丰富的地理空间数据和分析工具。本教程将介绍如何使用GEE进行样本点选择，并提供相应的源代码。通过上述步骤，您可以在GEE中进行样本点选择，并通过可视化查看结果。根据您的需求，您可以调整抽样方法和参数，以获得最佳的样本点选择效果。希望本教程对您在GEE中进行样本点选择有所帮助！
Google Earth Engine教程：地理空间数据分析实战
weixin_35835018的博客
06-13 971
GEE（Google Earth Engine）是Google推出的云端地球科学分析平台，它存储了大量的卫星影像数据以及地理空间数据，拥有强大的云计算能力，使得用户无需下载本地数据即可进行复杂的空间分析。GEE为研究者和开发人员提供了一个高度优化的工具集，用于处理和分析地球科学数据。遥感影像数据库是一个存储、管理和提供遥感影像数据的系统。它由遥感影像数据、元数据、数据库管理系统和应用系统等组成。遥感影像数据主要由卫星、飞机等遥感平台获取，包含了丰富的地表信息，是遥感影像数据库的核心内容。
Google Earth Engine:2003年至2019年间全球农田的变化
此星光明博客
08-11 49
该地球引擎脚本分析了2003-2019年全球农田变化情况，使用Potapov等人的农田数据集识别了稳定农田、新增农田和消失农田区域。通过创建三组二进制栅格（稳定、增益、损失）并应用有效农田掩膜，最终生成一个3波段GeoTIFF文件（每波段代表一种变化类型）和RGB可视化图层（红=损失、绿=稳定、蓝=增益）。分析结果以30米分辨率输出，覆盖全球范围，适用于GIS系统进一步处理。该脚本通过对比两个年份的农田数据，清晰地展示了16年间全球农田的时空变化特征。
1. Google Earth Engine 导论——Earth Engine API
weixin_45859847的博客
11-07 1086
这篇文章主要介绍Google Earth Engine（GEE）的API（application programming interface）和使用它所需的JavaScript语法，包括代码编译器环境，输入、运行和保存脚本，此外还包含JavaScript语言基础，例如变量、数据结构和函数。在阅读前需要注册一个Google Earth Engine账号（链接:https://earthengine.google.com/）
【地理信息系统】基于Google Earth Engine的矢量数据导出工具：SHP格式区域要素集合下载方法实现
09-30
内容概要：本文介绍了如何在Google Earth Engine（GEE）平台上创建并导出Shapefile格式的空间数据文件。首先指导用户通过绘制工具创建几何图形（如点、线、面），然后将绘制的几何对象转换为FeatureCollection格式，...
【遥感图像处理】基于Sentinel-1 SAR数据的水体提取与影像切片生成：Google Earth Engine平台下多时相SAR影像预处理及批量导出方法
09-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Python脚本，用于处理Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据并生成图像样本或进行区域推断。脚本实现了SAR数据的预处理（如去噪、地形校正）、多极化波段...
【遥感与地理信息系统】Google Earth Engine平台简介：数据可视化与图像分析工具综述及应用培训
07-21
内容概要：本文概述了Google Earth Engine (GEE)，这是一个免费的、基于网络的图像分析工具，旨在通过交互式开发平台实现大规模且可共享的图像分析。GEE的设计目标是让科学家而非软件工程师能够轻松使用，专注于解决...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
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。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
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]
11-24
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。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
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]
11-24
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。
【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）
11-24
【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]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
Google Earth Engine数据集列表及编程调用解析
例如，开发者可以通过编写脚本读取JSON文件，根据特定条件（如时间范围、地理区域、主题标签等）动态筛选所需数据集，并直接利用其`asset_url`字段在Earth Engine代码中导入对应资源。这实现了真正的“程序化资产...
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