Google Earth Engine（GEE）中数组的基本计算练习

最新推荐文章于 2025-08-22 09:00:00 发布
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本文介绍了GEE中数组的创建、访问、计算、重塑和切片操作，包括数学运算、逻辑运算、统计运算及形状调整，适用于地理空间数据分析和处理。

在Google Earth Engine（GEE）中，数组是一种常用的数据结构，用于存储和处理多维数据。数组在地理空间分析中非常有用，可以进行各种基本的计算操作。本文将介绍一些常见的数组计算操作，并提供相应的源代码示例。

  1. 数组的创建和访问

首先，我们需要了解如何创建和访问数组。在GEE中，可以使用ee.Array()函数创建一个数组，并使用get()方法访问数组中的元素。下面是一个创建数组并访问元素的示例代码：

// 创建一个2x2的数组
var array = ee.Array([[1, 2]
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重新映射一个集合中的特定属性的值。接受两个平行的列表，将其中一个列表中的值映射到另一个列表中的值。任何具有未在第一个列表中指定的值的元素将从输出集合中删除。从一个集合中删除重复的属性。注意，重复的属性是通过对所选属性的序列化形式进行强散列来确定的。本文我们通过简单的矢量集合，来转化为数组，和区分矢量集合中的相同和不同。一个属性名称或一个用于比较的属性名称的列表。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。要从集合的每个元素中使用的属性。要重新映射的属性的名称。
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【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
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内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
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基于MATLAB的脑电信号分析资源下载
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提供了一个基于MATLAB的脑电信号分析资源文件，旨在帮助用户理解和处理脑电信号数据。该资源文件包含了脑电信号的波形分析、消噪处理以及频域变换等内容，最终能够生成脑电信号的功率谱图。 资源内容 脑电信号波形分析：展示了脑电信号的原始波形，帮助用户直观了解信号的基本特征。 消噪处理：提供了多种消噪方法，有效去除脑电信号中的噪声，提高信号质量。 频域变换：将时域的脑电信号转换到频域，便于进一步分析信号的频率成分。 功率谱图：生成了脑电信号的功率谱图，直观展示信号在不同频率下的能量分布。 使用说明 环境要求：确保您的计算机上已安装MATLAB软件，版本建议为R2016a及以上。 文件结构：下载并解压资源文件后，您将看到多个MATLAB脚本文件和数据文件。 运行步骤： 打开MATLAB软件，将解压后的文件夹添加到MATLAB的工作路径中。 运行主脚本文件，按照提示逐步进行脑电信号的分析和处理。 最终，您将获得脑电信号的功率谱图，并可以保存或进一步分析。 注意事项 本资源文件仅供学习和研究使用
如何在Google Earth Engine (GEE) 中计算NPP
02-24
### 使用 Google Earth Engine API 计算净初级生产力 (NPP) #### 加载必要的库和初始化 为了使用 Python 客户端与 GEE 进行交互，首先需要安装并导入 `earthengine-api` 库： ```python import ee ee.Initialize() ``` #### 获取 MODIS NPP 数据集 可以利用 GEE 平台上的 MODIS 集合来获取 NPP 的数据。这里选择 MODIS/006/MOD17A3HGF 这一集合，它提供了全球范围内的年均 NPP 值。 ```python npp_collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD17A3HGF') ``` #### 设置研究区域 定义一个地理边界作为感兴趣区（AOI），比如中国地区可以通过如下方式设置： ```python aoi = ee.Geometry.Polygon( [[[80, 54], [80, 19], [135, 19], [135, 54]]]) ``` #### 提取指定时间范围内 AOI 上的 NPP 统计信息 对于特定时间段内某地区的统计数据提取，可采用 `.filterDate()` 方法筛选日期区间，并应用 `.mean().clip(aoi)` 来裁剪到目标区域内求平均值。 ```python start_date = '2020-01-01' end_date = '2020-12-31' filtered_npp = npp_collection \ .select('Npp') \ .filterDate(start_date, end_date) \ .mean() \ .clip(aoi) ``` #### 可视化显示结果图层 最后一步是在地图上展示处理后的图像，在 Jupyter Notebook 中可以直接调用 folium 或 geemap 工具包辅助完成这一步骤[^1]。 ```python map_center = aoi.centroid(1).coordinates().reverse().getInfo() Map = geemap.Map(center=map_center, zoom=4) vis_params = { 'min': 0, 'max': 2e3, 'palette': ['blue', 'green', 'red'] } Map.addLayer(filtered_npp, vis_params, "Mean Annual NPP") Map ``` 上述过程展示了如何基于 GEE 和其 Python API 实现对给定区域内多年度 NPP 数值的空间分析及可视化操作。
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