使用Google Earth Engine (GEE)下载研究区域的所有单景影像

最新推荐文章于 2025-04-21 18:31:55 发布
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本文介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE)下载研究区域内的遥感影像。首先定义研究区域，然后选择如Landsat 8的数据集，通过过滤时间和空间范围获取影像。接着，通过GEE的export功能获取下载链接并保存到文本文件，以便进一步处理。注意大量下载可能受GEE计算资源限制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在地球科学和环境研究中，遥感影像是一种重要的数据源。Google Earth Engine (GEE)是一个强大的平台，可以访问和分析遥感数据。在本文中，我们将介绍如何使用GEE来下载研究区域的所有单景影像，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备好我们的研究区域。在GEE中，我们可以使用几何图形对象来定义我们的区域。例如，我们可以使用一个矩形来定义一个研究区域的范围。下面是一个示例代码，展示如何定义一个矩形区域：

var studyArea = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax
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Google Earth Engine（GEE）——如何批量下载影像？（涵盖javascript和python中所有最全的批量影像下载方案）
此星光明博客
05-02 2144
ee.batch模块也给你控制任务的能力--允许你自动导出。我们使用扩展程序，通过下面的链接进行进行安装即可，安装完成后就当你批量下载的过程中就会出现runall的按钮，这里和方案2是一样的，都需要配合方案1一起使用.方案2是我们需要在控制台中进行代码输入，主要是通过一点代码来实现自动运行所有需要下载的影像，在控制台中进行批量下载，其实代码1+代码2共同使用。这里值得注意的是无论我们在管理等待还是停止任务的时候，我们都必须先进行列表任务的获取，也就是上面的第一行代码，随后根据需求来分别进行分析。
Google Earth Engine(GEE)——一键下载研究区所有单景影像
此星光明博客
10-09 1557
如果对象的时间戳落在日历字段的给定范围内，则返回一个通过的过滤器。月、年中的日、月中的日和周中的日是以1为基础的。当我们要进行单景影像下载的时候我们就需要使用一个函数用来evaluate来进行分析，这里的主要问题就是我们如何进行分析？选项有：年、月、小时、分钟、年中之日、月中之日和周中之日。对一个集合中的对象的给定属性进行聚合，计算出一个所选属性的所有值的列表。异步地从服务器获取此对象的值，并将其传递给提供的回调函数。field（字符串，默认为 "年中的一天"）。要从集合的每个元素中使用的属性。
遥感影像深度学习样本对制作教程3——从GEE下载训练数据
weixin_44785184的博客
05-05 3099
本文结合实例详细讲解了如何使用Python制作遥感影像深度学习样本对，关注公众号，回复20230427获取示例数据和代码。受到计算机内存限制，深度学习算法无法直接对大幅影像和标签图像进行训练，因此需要对影像和标签图像进行再处理，将制作好的城市绿地影像和对应标签图像裁剪成一系列相同尺寸的小图像放入模型训练。常用的裁剪方法有规则格网裁剪和滑动窗口裁剪。规则格网裁剪，也称棋盘裁剪，顾名思义就是将影像裁剪成棋盘形状固定尺寸的小图像，该方法得到的图像比较规则，但是缺点是获取的图像数量较少，如下图a所示；
使用 Google Earth Engine（GEE）批量下载 Landsat 遥感影像教程
最新发布
lestatlu的博客
04-21 1455
在遥感领域，获取大量的卫星影像数据是进行研究和分析的基础。Google Earth Engine（GEE）提供了一个强大的平台，能够方便地访问和处理海量的遥感数据。本文将详细介绍如何使用 GEE 批量下载 Landsat 8 和 Landsat 9 的遥感影像数据，以满足不同的研究需求。
GEE必须会教程—一文教会你GEE下载影像数据的方法
Promising_GEO的博客
04-08 1万+
利用GEE平台，快速下载影像数据
第七篇GEE中使用已分类数据集下载遥感影像
Gee Explorer的博客
02-03 790
使用此数据集下载一个区域（roi）的土地分类遥感影像（注意：1、这里需要自己定义一个感兴趣区域roi。2、使用此数据集不可超出它的可用时间范围。这里roi以赣州市（如图1）为例，运行结果如图2和图3所示。灌木和灌木丛完全覆盖的估计概率。被淹没植被完全覆盖的估计概率。按作物完全覆盖的估计概率。按建筑完全覆盖的估计概率。树木完全覆盖的估计概率。裸露完全覆盖的估计概率。冰雪完全覆盖的估计概率。估计概率最高的波段指数。水完全覆盖的估计概率。草完全覆盖的估计概率。
GEE 影像下载——批量下载多源遥感影像（Landsat 8 C02 SR）光谱波段。光谱指数，缨帽变换和纹理特征以及SAR和地形数据（DEM）
此星光明博客
01-21 1997
本博客的主要目的是实现不同年份多源遥感影像的下载，最终下载的结果是一个单景影像集合的多源遥感波段影像，多波段的影像，不是影像集合。
基于google earth engine(GEE)下载研究区域影像
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使用Google Earth Engine（GEE）的evaluate函数实现批量下载研究区域内的所有单张影像
VwajAlgorithm的博客
09-24 475
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Google Earth Engine（GEE）——evaluate实现一键批量下载研究区内的所有单张影像(上海市部分区域)
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06-25 1129
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基于 GEE 使用已分类数据集下载遥感影像数据
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01-08 318
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本文提供联合多源时序遥感数据完整的GEE数据预处理和下载流程，包括数值变换、去云异常影像的识别和删除、时间序列遥感影像的合成、多产品的数据融合、空白数据的插值补充、批量显示和批量下载等
0基础使用GEE下载去云后的Landsat影像，保姆级教程
热爱分享，热爱记录
07-06 3735
恭喜你，现在你已经能够使用Google Earth Engine下载并处理Landsat影像了！这个过程虽然涉及多个步骤，但每一步都是为了确保我们可以获得高质量的遥感数据。希望这篇详细教程能帮助你顺利完成项目，享受遥感数据分析的乐趣！如有疑问或需进一步学习，欢迎留言交流，或者直接添加作者微信:ictnet1。欢迎关注我的公众号：python与遥感，获取更多更实用的免费教程分享。
【GEE实践应用】GEE按照行列号下载遥感数据
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我们在处理遥感影像时，经常会出现一个问题，就是数据的投影坐标系不是理想的坐标系。然而在ArcGIS中重新转换坐标系，步骤麻烦繁琐，时而伴随莫名其妙的问题。所以，我们可以在下载数据时，直接下载指定坐标系的数据。 主要操作就是在toDrive（）函数里面加入crs:"EPSG:32649" Export.image.toDrive({ image: crude_object_removal,//指定的数据名称 description: 'RF2020', //下载的数据名 scale: 3
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"EE34 Joins.docx 是一个针对Google Earth Engine (GEE) 初学者的基础教程，涵盖了从影像和像素基础知识到时间、数组、列表等高级概念的38个教程。教程内容权威且易于理解，适合新手快速入门GEE的云平台和云计算应用...
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