使用Google Earth Engine遍历提取多年MODIS影像中所有土地分类的面积

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本文介绍了如何使用Google Earth Engine(GEE)遍历多年MODIS影像,提取并计算指定区域内各土地分类的面积。通过导入GEE Python API、numpy和pandas,定义感兴趣区域,筛选MODIS Land Cover数据集,计算每个分类的像素面积,最终得到土地分类面积的数据帧,以便进行进一步分析和可视化。

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Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云端平台,用于分析和可视化地球观测数据。在这篇文章中,我们将探讨如何使用GEE遍历多年的MODIS影像,并提取每个土地分类的面积。

首先,我们需要导入所需的库和模块。这包括Earth Engine的Python API、numpy和pandas。

import ee
import numpy as np
import pandas as pd

# 初始化Earth Engine
ee.Initialize()

接下来,我们需要定义感兴趣区域(ROI)。这可以是一个特定的地理区域,我们将在其中提取土地分类面积。

# 定义感兴趣区域(ROI)
roi 
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