GEE必须会教程—矢量数据集合的访问、上传、与分析

已于 2024-03-14 12:05:21 修改
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分类专栏： GEE基础教程 文章标签： javascript GEE遥感 GEE googlecloud
于 2024-02-27 16:41:59 首次发布
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Feature相较于Geometry而言，多了属性信息，一个一个的feature组合在一起，就产生了feature集合的说法。比如我们手上有每个省的一级河流水系，他们都是相互独立的，有RIVERNAME，省区代码等独一无二的信息，当它们组合在一起时，就形成了中国一级河流水系数据集，也就是我们所说的FeatureCollection。

1.GEE上访问矢量数据集合

GEE的数据库有丰富的数据资料，用户能够通过GEE平台自主访问调用。比如小编想访问全球的矢量边界数据（FAO），我们可以这样做在搜索框输入FAO，即可检索到该数据，点击进入后可以查看数据集的介绍，再点击右下方的import按钮，即可完成该数据集的导入。最后使用几行代码就搞定了数据集的调用和在地图上的显示。

2.用户自主上传矢量数据

为了方便后续进行自

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Google Earth Engine 交互式界面的矢量数据上传
UoEmacs_Lisp的博客
09-24 666
本文将介绍如何在GEE交互式界面中上传矢量数据，并提供相应的源代码。的函数，用于实现矢量数据的上传和显示。在函数中，我们首先创建了一个文件上传组件，并将其显示在对话框中。然后，我们监听文件上传事件，读取上传的文件内容，并将其解析为矢量数据。准备矢量数据文件：将您的矢量数据保存为常见的地理空间数据格式，如Shapefile（.shp）、GeoJSON（.json）或KML（.kml）。创建一个新的GEE脚本：点击GEE界面左上角的"Scripts"按钮，然后点击"New Script"创建一个新的脚本。
GEE必须会教程—矢量数据类型
Promising_GEO的博客
02-26 1105
本系列是对于GEE数据类型的全面解读，对初学者比较友好，通过分享，希望能够帮助大家快速入门GEE
GEE学习笔记1
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GEE学习笔记
GEE数据集：全球行政区划图层（GAUL）2024
最新发布
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04-15 1119
全球行政区划层（GAUL）数据集由联合国粮食及农业组织（FAO）开发和拥有。它提供了一个全面的全球各国次国家级行政单元空间数据集，与国际边界划分的联合国（UN）标准一致。GAUL 2024 包含两个数据集：GAUL 2024 下级行政区划级别 1（GAUL_2024_L1）和 GAUL 2024 下级行政区划级别 2（GAUL_2024_L2）。该数据集通过整合来自相关来源的国家级数据而编制，涉及编辑几何形状、将属性标准化到统一的表格结构中，并为每个国家准备元数据。您可以在以下链接找到技术文档。
GEE上传矢量数据注意事项（个人经验）
sdsdzj的博客
05-16 593
2.属性表包含面积字段，面积字段没有被禁用且面积正确（没有必要的话，可以直接删了）5.上传数据压缩为zip(不要压缩为rar,然后修改后缀为zip)4.矢量数据坐标系为WGS84(不是该坐标系，先进行投影转换)3.矢量数据名称为英文。1.属性表内容为英文。
GEE学习——导入并加载矢量数据
jiekeheiguanglan的博客
04-14 8306
导入并加载矢量数据
GEE创建文件夹、加载矢量数据
qq_43421190的博客
07-27 2102
在Assets里点击ADD A PROJECT，就是新建了一个CLOUD ASSETS，应该就是刚进入GEE的时候让你选的那个project；待TASK的状态为Complete之后，在左侧ASSETS里刷新，就会看到上传的矢量已经添加到我的个人文件夹里了。关于代码里的"users/shanhe960108/XG"，不是矢量文件在你电脑里的路径，而是在左侧的存放路径！我理解的GEE的两个ASSETS一个是云文件，一个是用户的个人文件。然后下方就出现矢量位置了。
GEE数据集——DynQual 全球地表水水质数据集
此星光明博客
08-30 2208
DynQual 全球地表水水质数据集保持最佳地表水质对保护生态系统和确保人类安全用水至关重要。然而，我们对地表水质的了解主要依赖于监测站的数据，而这些数据在空间上是有限的，在时间上也是支离破碎的。针对这些局限性，我们引入了地表水质动态模型（DynQual）。该模型可模拟水温（Tw）以及总溶解固体（TDS）、生物需氧量（BOD）和粪大肠菌群（FC）的浓度。DynQual 以日为时间步长，空间分辨率为 5 弧分（∼ 10 千米）。
GEE遥感云计算案例分析30+含详细的代码接卸.pdf
01-25
谷歌地球引擎（GEE）是一个强大的云计算平台，专为地理空间数据处理而设计，支持矢量和栅格数据的分析。本教程详细介绍了GEE在遥感影像大数据处理中的应用，通过30多个实例，涵盖了多种地球科学领域的分析任务。 ...
【GEE云端计算】：揭秘GEE在大规模地理数据分析中的秘密武器
![GEE代码编程gee方法-公共库的定义和使用案例...文中深入解析了GEE的工作原理、数据流、用户界面交互操作以及遥感影像分析和空间数据分析等关键领域。此外，本文还分享了GEE编程的高级技巧和优化方法，并探讨了GEE平台
GEE_API3.pdf
06-22
综上所述，这些内容展示了GEE平台及其API在处理矢量数据、利用Fusion Tables管理和分享数据、将GIS数据转换为KML格式进行分析和可视化方面的能力。这对于地球科学和地理空间分析的研究人员以及GIS专业人士来说是非常...
GEE数据集——全球保护价值的地区数据集
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02-08 1904
自然地图项目提供了一系列。这些地图是通过共同优化生物多样性和碳和/或水等国家保护目标绘制的。它们以连续的比例描述了对扩大保护工作具有最大潜在价值的土地面积。
GEE数据集——高分辨率全球树冠高度地图（1 米）Meta 公司
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05-11 2810
全球树冠高度地图》数据集提供了对全球树冠高度的全面了解，有助于对森林生态系统、碳固存和气候变化减缓工作进行精确监测。该数据集由 Meta 和世界资源研究所合作开发，是了解森林结构和动态的基石。通过融合最先进的卫星图像和先进的人工智能技术，该数据集达到了无与伦比的详细程度。通过分析 2009 年至 2020 年的卫星图像，重点分析 2018 年至 2020 年的数据，该数据集提供了广泛的时间覆盖范围，可用于跟踪地球上整个陆地的冠层高度随时间的变化。
GEE数据集——全球 VIIRS 蒸散量 (ET) 数据集第 5 版
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USGS MODIS 蒸散发这里呈现的蒸散发（ET）数据集是遥感技术的结果，主要利用 MODIS 热成像以及全球天气数据集。该数据集对应于气候引擎使用的全球 ET 产品的第 5 版。它提供了关于 ET 的时空动态的宝贵见解，涵盖了 2003 年至 2023 年的时期。该数据集的基石是由 Senay 等人（2013）详细描述的操作性简化表面能量平衡（SSEBop）模型。
GEE - 数据集介绍MCD12Q1
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数据集：MCD12Q1,计算面积，列表求和
Google Earth Engine（GEE）——全球风图集数据集
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全球风能地图集是一个免费的、基于网络的应用程序，旨在帮助决策者、规划者和投资者确定世界上几乎任何地方的风能发电高风区，然后进行初步计算。容量因子层是为3个不同的风力发电机计算的，轮毂高度为100米，转子直径为112、126和136米，属于三个IEC等级（IEC1、IEC2和IEC3）。空气密度--空气密度是通过将CFSR再分析的空气密度插值到全球风图集中使用的海拔高度，按照WAsP12中描述的方法找到的。功率密度--风的平均功率密度，它与风速的立方有关，可以提供平均风速中没有的关于风的强度的额外信息。
GEE Google Earth Engine 上传矢量shp数据报错
Sanctuary0327_的博客
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GEE上传矢量文件报错
GEE——全球油棕中值分布数据集（1984-2017）数据集
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1）油棕种植园（印度尼西亚、马来西亚、泰国）1984-2017 本文使用 landsat 时间序列方法结合其他数据集来确定首次检测到油棕种植园的年份，此时它们的年龄为 2 至 3 年。由此，生成了 2017 年油棕种植园的大致年龄。 数据记录 该数据集可从国际应用系统分析研究所 (IIASA) (http://dare.iiasa.ac.at/85/)33的永久 DARE 存储库中公开下载。它由分辨率为 30 m 的 16 位 GeoTIFF 组成，具有单个属性值，即首次检测到油棕种植园的年份。此时.
Google Earth Engine（GEE）——国家标识符网格数据集
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06-14 847
GPWv411：国家标识符网格（世界网格人口第 4 . 11 版）世界网格人口第 4 版 (GPWv4) 第 11 版在 30 角秒（约 1 公里）网格单元上模拟了 2000、2005、2010、2015 和 2020 年全球人口的分布。使用人口普查和行政单位的人口按比例分配将人口分配到单元格。人口输入数据以 2005 年至 2014 年间发生的 2010 年人口普查结果中可用的最详细空间分辨率收集。输入数据外推以产生每个模拟年份的人口估计值。国家标识符网格表示用于生成 GPWv4 人口估计的人口普查数据源
GEE使用教程
03-08
### 关于 Google Earth Engine 使用教程 #### 创建账户并访问平台 为了使用 Google Earth Engine (GEE)，用户需先注册账号[^1]。完成注册后，即可登录至 GEE Python API 或 JavaScript Code Editor 进行开发。 #### 数据处理与分析基础 在过去的学习模块中已验证，GEE 是利用遥感数据进行可视化和执行复杂分析的强大工具[^2]。这不仅限于环境科学研究，在农业监测、城市规划等多个领域同样适用。 #### 导出影像资料 当涉及到具体操作时，`Export.image.toDrive()` 函数用于将处理后的图像保存到用户的 Google Drive 中。函数接受多个参数来定义导出行为，例如 `image` 表示要导出的影像对象；`description` 设置任务描述名；而 `scale` 则指定了输出栅格的空间分辨率等细节配置[^3]。 ```python import ee ee.Initialize() # 定义待导出的影像集合 dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR').first() task = ee.batch.Export.image.toDrive( image=dataset, description='Landsat_Example', scale=30, region=polygon.geometry().getInfo(), crs='EPSG:4326' ) task.start() # 开始导出任务 ``` 上述代码片段展示了如何从 Landsat 卫星获取一张图片并通过指定参数将其上传至云端硬盘。 #### 地理空间数据分析实例 借助 GEE 提供的功能库，能够轻松实现多种类型的地理信息系统(GIS) 分析工作流，包括但不限于土地覆盖变化检测、植被健康评估以及气候变化影响研究等方面[^4]。
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