提取秋冬季节阔叶林和针叶林随机样本点的NDVI值使用Google Earth Engine（GEE）

LrlDebug

于 2023-09-28 03:50:15 发布

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本文演示如何利用Google Earth Engine（GEE）提取秋冬季节Sentinel-2影像中的阔叶林和针叶林随机样本点的NDVI值。通过加载和筛选Sentinel-2数据，计算NDVI指数，然后进行分层抽样提取样本点，为植被状况分析提供数据。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台来提取秋冬季节阔叶林和针叶林随机样本点的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）值。NDVI是一种常用的遥感指数，用于评估和监测植被的状况和生长情况。

首先，我们需要在GEE中加载Sentinel影像数据。Sentinel系列卫星提供了高分辨率的多光谱影像数据，适用于监测地表植被。我们将使用Sentinel-2影像数据。

以下是在GEE平台上加载Sentinel-2影像数据的代码：

// 设置地理范围
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax

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Google Earth Engine（GEE）——矢量集合中获取随机的样本点！

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要获取指定区域中随机点的集合，您可以使用：这里用到的函数： ee.FeatureCollection.randomPoints(region,points,seed,maxError) 一般情况下只使用前两个参数进行就可以了 Generates points that are uniformly random on the sphere, and within the given region. Arguments: region (Geometry): The reg...

Google Earth Engine（GEE）——巧用值提取至点判断是样本点是否在不透水层，利用cvs表格进行检查

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之前我们写过几篇文章式关于值提取至点的，今天有问题就是如何判断你的样本点是否在不透水层，我就想到了一个方法我们可以用样本点提取去实现是否能提取到值就可以判断点的多少，当然这里数据量很大，大概有9000多个点，所以这里我们只能通过这个方式来进行分别对1985-2019年的数据进行了筛选，而且批量获取每一年样本点是否能提取到值。代码：结果：...

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Google Earth Engine（GEE）——利用1000个随机样本点提取逐年NDVI值（最大值合成）——山东省为例

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本文实验的目的，主要是通过设定随机样本点来获取每一个点的NDVI值或者你想进行其他波段的值都是可以的，只是波段运算不同而已。本文实验所需要用到的函数： ee.FeatureCollection.randomPoints(region,points,seed,maxError) Generates points that are uniformly random on the sphere, and within the given region. 在给定的区域内生成球面上均匀随机的点。 A...

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09-07

3059

每个输出的特征将在输入图像的每个波段有一个属性，以及从输入特征中复制的任何指定属性。CRS变换值的列表。减速器的输入数必须与输入图像的波段数相同，或者它必须有一个单一的输入，并将对每个波段进行重复。如果多边形在给定的比例下包含太多的像素，计算并使用一个更大的比例，这样可以使操作成功。年"、"月"、"周"、"日"、"小时"、"分钟 "或 "秒 "中的一个。年"、"月"、"周"、"日"、"小时"、"分钟 "或 "秒 "中的一个。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。

NDVI植被指数

xiongpengbo的博客

12-28

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Google Earth Engine（GEE）——用sentinel 2影像提取秋冬季节阔叶林和针叶林随机样本点的NDVI值

此星光明博客

09-16

1112

大家可以通过以上案例，提取其它区域的点的数据或者研究区的数据。

Google Earth Engine（GEE）——研究区随机样本点值提取到点分析（15000字长文）

此星光明博客

12-30

3461

1简介 2背景 2.1关于数据 3开发自己的采样位置 3.1感兴趣的区域 3.2加载 NAIP 3.3Aspen Exclosures 3.4确定采样的相似区域 3.5加载数据集 3.6生成随机点 3.7提取值到点 3.8创建自己的函数 4生成您自己的训练数据集。 4.1眼部采样 4.2添加存在和不存在点 4.3导出积分 5结论 5.1完整代码 1简介在本模块中，我们将讨论以下概念：如何使用高分辨率图像生成存在和不存在数据..

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针叶林和阔叶林ndvi哪个高

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