使用Google Earth Engine进行指定研究区的数据筛选和时间段选择

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本文介绍了如何利用Google Earth Engine的Python API进行指定研究区的数据筛选和按时间段选择。首先,通过导入API并进行身份验证,然后定义研究区的几何范围,接着选择如Landsat、Sentinel等数据集,并根据时间范围(例如2019-2020年)筛选数据,再限制数据在研究区范围内,最后进行数据分析和可视化,如计算NDVI指数并可视化。这为地理空间数据分析提供了强大支持。

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Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,用于存储、处理和分析地理空间数据。它提供了大量的卫星图像和地理空间数据集,并提供了丰富的编程接口,以便研究人员可以进行高效的数据分析和可视化。本文将介绍如何使用Google Earth Engine选择指定研究区的数据,并按照不同的时间段进行数据筛选。

首先,我们需要导入Google Earth Engine的Python API包,并进行身份验证。

import ee

# 初始化Google Earth Engine
ee.Initialize()

在选择指定研究区的数据之前,我们需要先定义研究区的几何范围。这可以通过指定研究区的边界坐标来完成。下面是一个示例,展示了如何定义一个矩形研究区。

# 定义研究区的几何范围
study_area 
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