GEE中的坡向和太阳高度角校正

最新推荐文章于 2025-01-15 01:30:00 发布
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本文介绍了如何在Google Earth Engine (GEE)中利用DEM数据和NOAA的CDR数据集进行坡向和太阳高度角的校正，详细阐述了校正过程并提供了源代码。通过校正，可以为遥感影像分析和地表过程模拟提供准确的地理信息。

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

在Google Earth Engine（GEE）中，坡向和太阳高度角是重要的地理信息，对于遥感影像分析和地表过程模拟具有重要影响。坡向指的是地表在垂直于水平面的方向上的倾斜角度，而太阳高度角则是太阳光线与地表垂直线之间的夹角。在进行遥感分析时，准确的坡向和太阳高度角信息对于研究地表的特征、能量平衡和水文过程等具有重要意义。

本文将介绍如何在GEE中进行坡向和太阳高度角校正，并提供相应的源代码。首先，我们需要使用Digital Elevation Model（DEM）数据来获取地表的高程信息，然后利用该信息计算坡向和太阳高度角。

以下是在GEE中进行坡向和太阳高度角校正的源代码：

// 导入DEM数据
var dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003');

// 计算坡度
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Google Earth Engine（GEE）——利用 Google Earth Engine 比较东南亚的 Sentinel-1 地表水测量算法和辐射地形校正处理
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在 Markert 等人的论文中找到该算法的科学描述。(2020)。利用 Google Earth Engine 比较东南亚的 Sentinel-1 地表水测绘算法和辐射地形校正处理 卫星遥感在监测地表水以进行历史分析和近实时应用方面发挥着重要作用。由于其穿透云的能力，许多研究都集中在使用合成孔径雷达 (SAR) 为地表水测绘提供高效和高质量的方法。然而，很少有研究探讨所使用的 SAR 预处理步骤的影响以及随后的结果作为地表水测绘算法的输入。本研究利用 Google Earth Engine 来比较两种.
ENVI 地形校正
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03-02 4592
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【代码】GEE 处理DEM。
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此星光明博客
10-28 1839
在山区，与太阳位置、坡度和方位相关的不同光照条件会导致同一土地覆盖类型内的反射率发生变化，例如，相同类型的森林在阳光照射的斜坡上显示出不同的反射率。可以通过执行地形照明校正来降低此信噪比，该校正可调整与斜率和纵横相关的太阳辐照度差异，从而生成近似反射率值的图像，该值将记录在平坦表面上。 地形光照校正存在不同的方法，它们可以分为三类： 1）经验方法， 2) 物理方法，以及 3）半经验方法。 我们没有在 GEE 图像预处理工具中实施任何经验方法，因为它会降低准确性。另外两种方法还使用数字高..
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使用gee编写minneart地形校正
最新发布
03-31
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今天来分享一下在GEE计算坡度和坡向
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Sentinel-1是一项由欧盟资助并由欧洲航天局 (ESA) 在哥白尼计划内执行的太空任务。Sentinel-1 收集各种极化和分辨率的 C 波段合成孔径雷达 (SAR) 图像。由于雷达数据需要几种专门的算法来获得校准的正射校正图像，因此本文档描述了地球引擎中 Sentinel-1 数据的预处理。 Sentinel-1 数据是在上升和下降轨道期间使用几种不同的仪器配置、分辨率、波段组合收集的。由于这种异质性，通常需要在开始处理之前将数据过滤为同质子集。下面的元数据和过滤部分概述了此过程。 元数据和过.
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Google Earth Engine谷歌地球引擎GEE栅格图像自动地理配准与空间位置校正
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  本文主要对GEE中栅格图像的地理配准（空间坐标位置校正）操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十四篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.youkuaiyun.com/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。   在之前的博客（https://blog.youkuaiyun.com/zhebushibiaoshifu/article/details/118970315）中，我们介绍了基于EN
GEE中计算太阳入射角余旋值和植被指数的R平方
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### 在 Google Earth Engine 中计算太阳入射角的余弦值 为了在 GEE 中获取太阳入射角的余弦值，可以利用影像元数据中的 `SUN_ELEVATION` 字段来表示太阳高度角。通过三角函数库可以直接转换成所需的余弦值。 ```javascript // 定义一个函数用于处理图像并添加cosine solar zenith属性 function addCosSunZenith(image) { var sunElevation = image.get('SUN_ELEVATION'); // 获取太阳高度角 var cosSunZenith = ee.Number(sunElevation).toRadians().cos(); // 转换成弧度再求余弦 return image.set('COS_SUN_ZENITH', cosSunZenith); // 将新属性加入到原图层中 } ``` 此方法适用于大多数卫星传感器的数据集，只要它们提供了相应的太阳角度信息[^1]。 ### 计算植被指数 R² 的过程 对于 NDVI 或其他类型的 VI，在 GEE 上实现其决定系数（即R²），通常涉及两个主要部分：一是构建线性回归模型；二是基于该模型评估拟合优度指标——这里特指解释变量间的关系强度。 ```javascript // 创建样本点集合以训练回归模型 var trainingData = collection.sample({ region: roi, scale: 30, // 设置采样比例尺大小 }); // 执行多元线性回归分析 var fitModel = ee.Reducer.linearFit().forEach(['NDVI'], ['time']); // 应用上述定义好的fitModel至整个时间序列上 var fittedCollection = collection.select(['NDVI']).reduce(fitModel); // 提取rSquared字段作为最终输出结果之一 print(fittedCollection.aggregate_array('linear_fit_0_rSquared')); ``` 这段脚本展示了怎样从多光谱遥感影像集中提取出特定区域内的像素级观测值，并以此为基础建立简单的线性关系预测模型，进而得到关于植被生长状况变化趋势的一个量化描述—也就是所谓的“R平方”。
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