使用Google Earth Engine自动化生成30米Landsat影像和土地分类

Google Earth Engine自动化Landsat影像与土地分类

最新推荐文章于 2025-11-25 06:38:30 发布

LhlbPerl

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本文介绍了如何使用Google Earth Engine自动化获取30米分辨率的Landsat影像，进行预处理、影像增强，并利用支持向量机进行土地分类的方法。详细步骤包括数据获取、影像增强、土地分类及结果可视化。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的遥感数据和计算资源，可用于进行地球观测和分析。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine来自动获取并制作30米分辨率的Landsat影像，并进行土地分类。

一、数据获取和预处理
在开始之前，我们需要获取Landsat影像数据并进行预处理。首先，我们需要导入所需的库和数据集：

// 导入Landsat 8 TOA反射率数据集
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA');

// 设置感兴趣区域
var roi =

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Google Earth Engine（GEE）——自动化制作30米Landsat影像和土地分类（只需要输入研究区路径）

此星光明博客

06-04

2321

今天看到一篇文章讲述了对于土地分类的自动化处理的过程，非常实用，而且你只需要将你的研究区进行放图即可，剩下的就是一键run就能获得1986-2020年的影像，当然这里作者去除了2012年因为色差条带产生的影像。如果你想加入2012年的影像需要将代码改一下，整体的改动幅度不会太大，就是加入一个集合，剩下的就是弄到融合所有影像集合就欧克。这个程序住主程序部分不是很复杂，主要是各个校正的部分的函数地形对较多。原始代码中的是将影像导出到我们的assets，如果你想导出的Google硬

GEE训练教程：使用Landsat8卫星影像可视化和展示RGB结果

此星光明博客

07-04

102

本文介绍了使用Google Earth Engine处理Landsat 8影像生成无云RGB合成图像的方法。首先获取埃塞俄比亚国境范围，筛选2017年Landsat 8影像。通过反射率转换、云掩膜处理（利用QA波段剔除云和云影），计算中位数生成合成图像。最终将30米分辨率的结果可视化并导出为GeoTIFF格式。该方法适用于大范围区域的遥感影像处理，为地理空间分析提供高质量基础数据。

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Landsat 8 Landsat8 Collection2大气层顶反射率数据

此星光明博客

03-26

1336

Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。

Landsat 5 遥感数据下载（网站1：EarthExplore）

azhao100的博客

10-19

3624

用EarthExplore下载Landsat 5 遥感影像数据

使用Google Earth下载Landsat 8卫星影像的完整指南

weixin_34945060的博客

09-06

1124

Google Earth是一款由Google开发的虚拟地球仪软件，它将全球范围的卫星图像、航空摄影和地形数据融合，为用户提供三维地理可视化体验。其广泛应用于地理信息系统（GIS）、城市规划、环境监测和教育科研等多个领域。Landsat系列卫星由美国地质调查局（USGS）与NASA联合管理，是全球最悠久的地球观测计划之一。

Google earth engine高阶：Google Earth Engine AI 助手—通过 Gemini API 在代码编辑器中生成、修改和修复 GEE 代码

此星光明博客

06-24

526

);.median();这里我们进行了测试，发现在复杂代码过程中产生的结果效果不好，且在较长代码过程中无法实现错误的有效修复。这里的主要问题是，问题是有限的，但是通过联网搜索却并不一定你们研究的代码相同，所以这里就是问题所在。

使用Google Earth Engine计算NDVI的完整指南

weixin_33375360的博客

06-06

1009

植被指数是一种通过遥感技术定量描述植被生长状况的指标。它利用不同波段的反射率差异，结合植被对可见光和近红外光的吸收和反射特性，为生态学家和农业专家提供了一种评估植被生长密度、健康和分布范围的工具。Google Earth Engine (GEE) 是一个用于处理地理空间信息的强大云端平台，它结合了卫星影像数据、地理信息系统 (GIS) 工具以及计算能力。本章将详细介绍GEE平台的架构、特点、用户界面和功能，为读者提供深入理解和使用GEE的必要知识。

Google Earth Engine：LandTrendr (Landsat Collection 2)全更新使用（代码调用+UI交互）

此星光明博客

07-12

105

本文介绍了使用Landsat Collection 2进行连续变化监测的分析方法，包含代码实现和可视化界面两部分。代码部分通过Google Earth Engine平台运行LandTrendr算法，设置参数包括时间范围、光谱指数、变化检测阈值等，最终生成变化幅度和检测年份的可视化图层，并将结果导出至Google Drive。可视化界面部分展示了基于LandTrendr的土地覆盖变化结果，结合Landsat影像进行分析。整个方法实现了从数据处理到结果展示的完整流程，适用于森林覆盖等环境变化监测。

Google Earth Engine 逐年、逐月或自定义时间区间批量下载数据【以landsat系列批量下载为例】

qq_26654503的博客

03-15

947

开篇之作，笔者标码一枚，GEE开发工作四载有余，涉及项目百来余个。独乐乐不如众乐乐，遂分享之。 /************************************ * 愿诸君：节之鼓而行之,以遂八风。 ************************************/ 言归正传对于GEE批量处理而言，JavaSript中for虽然是循环标配，但其API提及：云计算实现For Loops时，非不得已不能用For，因为使用for调用的是本地资源，而官方标配为map，那么存在以下

【遥感与地理信息系统】基于Google Earth Engine的北克什米尔土地利用分类：多时相Landsat影像与随机森林算法在10类地表覆盖变化监测中的应用

09-15

内容概要：本文是一份基于Google Earth Engine（GEE）平台的北克什米尔土地利用/土地覆盖（LULC）变化分析技术脚本，涵盖从区域定义、影像预处理、分类建模到结果可视化与导出的完整流程。通过整合Landsat系列卫星...

【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Sentinel-2与Landsat影像下载及NDVI变化检测系统实现

09-15

内容概要：该文档包含两个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Python函数，用于遥感影像的下载与处理。第一个函数`download_image`根据指定的地理范围、日期和输出路径，自动选择合适的卫星影像数据源（如Sentinel...

【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat时序分析：2024年低云覆盖影像筛选与研究区裁剪方法

09-30

内容概要：本文介绍了基于Google Earth Engine（GEE）平台对Landsat 8卫星影像进行批量处理的技术流程。通过加载Landsat 8地表反射率数据集，首先统计影像总数，随后按研究区域（ROI）进行空间裁剪筛选，接着依据元...

Git在发布流程中的自动化标签

2509_93939125的博客

11-25

234

无论是通过本地的 Git Hook，还是集成到强大的 CI/CD 工具中，都能让我们从繁琐的手工操作中解放出来，让版本发布变得更加优雅和可靠。代码审核：对于重要的发布版本，即使实现了标签自动化，也建议通过 Pull Request 的合并来触发，并确保代码经过审核。这个 Pipeline 在部署成功后，会自动从项目的文件中读取版本号，然后打上对应的标签并推送到 Git 仓库。使用这种方式，开发者只需要在提交发布版本的代码时，写上类似的提交信息，标签就会自动创建并推送，非常便捷。

电动自行车动力电池组生产流程与关键技术解析|深圳比斯特自动化

2509_90252107的博客

11-24

431

BMS与电芯组的结合，构成了电池包的“内核”。根据电池包的设计方案，例如常见的13串4并结构，工装或机械手会将规定数量的电芯按串联和并联的要求进行固定。它围绕着“一致性”、“可靠性”与“安全性”三大原则，通过精细的电芯处理、精密的焊接技术、智能的BMS集成、严谨的结构封装和全方位的最终测试，将数百个微小的化学能单元，转化为驱动电动自行车稳定行驶的强劲动力之源。电动自行车动力电池的生产是一条精密、连贯的自动化流水线，其核心目标是将数百个独立的电芯，整合成一个安全、高效、可靠的动力电池组。

使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例

qq_42746084的博客

11-24

918

摘要本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括：环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等）核心功能：通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能支持批量标定参数写入与验证提供MF4文件离线分析方案典型应用案例：基础数据采集与保存基于信号阈值的触发录制定时批量数据采集批量标定参数验证技术实现：使用win32com操作CA

MongoDB GridFS 历史数据自动化清理实践

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394

本文介绍了MongoDB GridFS系统中历史数据的自动化清理实践。针对GridFS系统中文件数据分散存储在fs.files和fs.chunks两个集合的特点，提出了一套完整的清理方案：首先删除30天前的历史数据，确保元数据和数据块同步清理；然后检查并删除孤立的数据块(chunks)；最后通过compact命令压缩存储空间。这套方法解决了传统清理方式可能导致孤立数据残留和存储空间无法自动回收的问题，有效控制了存储资源的增长和成本。文章提供了详细的MongoDB脚本示例，为实际生产环境中的GridFS数据管

构建面向信创生态的数据中台（十五）：自动化合规与监管接口——把监管做成流水线化检查点

领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！

11-23

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摘要本文提出将合规监管内化为数据中台核心能力的创新方案。通过设计自动化合规接口，将传统"事后补救"模式转变为贯穿开发全流程的"流水线检查"机制。方案包含三大核心模块：契约化合规字段校验、自动化材料包生成、标准化监管接口，实现从人工审查到智能校验的升级。重点解决了材料碎片化、重复测评等行业痛点，支持政务、金融等场景的快速准入。12周落地路线图提供可操作的实施路径，最终实现合规成本降低50%、测评周期缩短70%的目标。关键词智能合规｜监管中台｜材料包自动化｜信创测评

耐达讯自动化PROFIBUS PA分线器：让工业通信更稳定、更高效

bjnykj的博客

11-24

288

系统使用63台PA温度变送器、42台PA压力变送器，通过PROFIBUS-PA通信标准与DP/PA耦合器连接，与S7-416-2 PLC进行通信。工业自动化领域，稳定可靠的通信网络如同人体的神经系统，而PROFIBUS PA分线器正是这个系统中不可或缺的"神经枢纽"。DP/PA链路器既作为上层DP主站的DP从站，又担任下层PA现场设备的代理，形成高效的通信桥梁。这种结构完美结合了DP网络的高速特性和PA网络的安全供电优势。它通过专业的连接技术、稳定的信号传输和灵活的网络扩展能力，为过程自动化提供坚实保障。

Git工作流自动化