GEE必须会教程—二进制相关

在了解GEE的Number数值类型的基础上,今天要学习一些特殊的运算符,比如左移运算符和右移运算符,以及编程语言中常见的按位运算。由于按位运算和遥感影像中的去云处理密切相关,因此今天将连带分享GEE中常见的去云处理的方法。

跟着小编,开始今天的学习吧!

一、学习目标

(1)理解左移和右移运算的原理

(2)理解“与”和“或”两种按位运算的原理

(3)掌握GEE中对遥感影像处理的方法

二、代码学习

(1)左移运算符和右移运算符

“<<”即箭头方向向左边为左移,“>>”即箭头方向右边为右移。两者为编程语言中比较特殊的运算符。理解该符号需要从二进制的角度:

现随机给出两个数a、b,其中a=3,b=4,现需求a<<b。

a的二进制表示方式:3 = 1*2^1+0*2^0

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### GEE (Google Earth Engine) Landsat 卫星数据处理教程 #### 获取和加载Landsat图像集合 为了在GEE中处理Landsat卫星数据,首先要导入所需的库,并定义研究区域。接着可以按照特定条件筛选所需的数据集。 ```javascript // 定义感兴趣区(AOI),这里以中国山西省为例 var aoi = ee.Geometry.Polygon( [[[110.5, 37], [114.5, 37], [114.5, 39], [110.5, 39]]]); Map.centerObject(aoi); Map.addLayer(aoi); // 加载Landsat表面反射率(SR)数据 var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') .filterBounds(aoi) .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31'); ``` 上述代码片段展示了如何设置一个地理边界框来限定兴趣范围,并通过日期过滤器选取指定时间段内的影像[^1]。 #### 计算植被指数(NDVI/EVI) 基于已有的Landsat SR产品,可以直接计算诸如归一化差异植被指数(NDVI)或增强型植被指数(EVI)。下面给出的是NDVI的具体实现方法: ```javascript function addNdvi(image){ var ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); } var withNDVI = dataset.map(addNdvi).median(); Map.addLayer(withNDVI.select('NDVI'),{min:-1,max:1,palette:'blue,white,green'},'Median NDVI'); // EVI计算方式略有不同,需引入额外参数 function calculateEVI(image){ var evi = image.expression( '2.5 * ((NIR - RED) / (NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE + 1))', {'NIR':image.select('SR_B5'), 'RED':image.select('SR_B4'), 'BLUE':image.select('SR_B2')}); return image.addBand(evi.rename('EVI')); } ``` 这段脚本说明了怎样创建自定义函数用于批量添加新的光谱波段到原始影像上,从而便于后续分析操作[^2]。 #### 去除云层影响 去除云的影响对于提高遥感数据分析准确性至关重要。针对Landsat系列传感器提供的QA质量评估位图信息,能够有效地识别并剔除非有效观测像素。 ```javascript function maskClouds(image){ var qaMask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11110',2)).eq(0); return image.updateMask(qaMask); } var cleanDataset = dataset.map(maskClouds); ``` 此部分介绍了利用二进制掩码技术清除受云污染严重的像元值,确保最终输出结果更加可靠。
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