使用Google Earth Engine进行云和雪的分析和K-Means聚类

LrlDebug

于 2023-09-19 11:59:38 发布

阅读量110

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： kmeans 聚类机器学习

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LrlDebug/article/details/133021740

GEE 专栏收录该内容

79 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何利用Google Earth Engine进行云和雪的分析，以及K-Means聚类处理Sentinel-2遥感影像。首先导入GEE Python API并进行身份验证，接着加载Sentinel-2数据，定义云雪去除函数，应用该函数后进行K-Means聚类，最后导出聚类结果。读者可根据需求调整参数以优化结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，可以用于处理和分析遥感影像数据。在本文中，我们将介绍如何使用GEE来进行云和雪的分析，并将导出K-Means聚类分析后的影像结果。

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

import ee

# 初始化 Earth Engine
ee.Initialize()

接下来，我们将加载Sentinel-2影像数据。Sentinel-2是欧洲空间局（ESA）的一组卫星，提供高分辨率的多光谱遥感影像数据。

# 加载Sentinel-2影像数据
sentinel_collection = ee.ImageCollection(

了解本专栏

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。