GEE Download Data——10mESA土地覆盖数据

最新推荐文章于 2024-12-25 08:51:28 发布
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#前端 #空间分析 #GEE #遥感

GEE下载数据第三弹，今天我们来看看土地覆盖数据的下载。

一、数据介绍

高精度的土地覆盖数据类型不多，欧洲航天局（ESA）的WorldCover 10 m 2020产品基于Sentinel-1和Sentinel-2数据，以10 m分辨率提供了2020年的全球土地覆盖图。WorldCover产品包含11个土地覆盖类别，是在欧空局WorldCover项目的框架内生成的，该项目是欧洲航天局第五个地球观测包络计划（EOEP-5）的一部分。

土地覆盖类型的波段如下，采用波段值进行存储

 二、数据下载

了解完了数据之后，我们来看看怎么下载数据。

Ⅰ.加载数据

// 1. 加载ESA/WorldCover影像集
var worldCoverCollection = ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100");

Ⅱ.筛选研究区域时间范围


                

        

         

    



  


        

                

                  

                  

                  了解本专栏
                  
                  
                    
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全国土地利用数据10米分辨率

				
			

			

				

					J_Giser的博客
				

				

					02-08
					
					773
					
				

			

		

		

			
				
该项目的关键成果是于2021年10月发布了2020年可免费获取的10米分辨率全球土地覆盖产品，该产品基于Sentinel-1和Sentinel-2数据，包含11个土地覆盖类别，并独立验证，全球总体准确率为74.4%。该数据源于Sentinel-1/2的10m分辨率图像制作而成，本次分享我国区域土地利用数据。链接：https://pan.baidu.com/s/1dUix3DG8Nyq6E1YZ-lgSyw。共分为11类: 林地、灌木、草地、耕地、建筑、荒漠、雪\冰、水体、湿地、红树林、苔藓\地衣.

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
GEE Download Data——降雨数据的下载

				
			

			

				

					Promising_GEO的博客
				

				

					12-03
					
					577
					
				

			

		

		

			
				
该数据的空间分辨率为5km，在时间范围上，为1981至今，当我们研究区域较大时，选用该数据不失为一种可行的选择。在进行长时间序列分析时，我们往往需要的年度数据，此处我们选择最大值合成，合成2013-2023年的年度数据进行导出。感兴趣的朋友们也可以选择中值合成，均值合成等方式进行数据的合成，对比一下，取得最后的结果。上述代码定义了研究的结果如上，我们点击RUN ALL便可以下载合成的年度降水数据了。降雨数据想必大家在研究中用的比较多，今天我们在GEE上面看看如何实现降雨数据的使用。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
数据资源-GEE代码免费分享自动下载任意地区土地覆盖数据LUCC

				
			

			

				

					bzy90299的博客
				

				

					05-19
					
					765
					
				

			

		

		

			
				
/在窗口展示一下classification图像。//将显示的图层缩放到研究区中心。//只保留roi的几何形状。

			
		

	





	

		

			

				
					
Google Earth Engine（GEE）——欧空局WorldCover 10 m分辨率土地利用/土地覆盖数据集 2020 V100

				
			

			

				

					此星光明博客
				

				

					03-13
					
					2105
					
				

			

		

		

			
				
ESA WorldCover 10 m 2020 V100产品是以EPSG:4326投影（地理经纬度CRS）的云优化GeoTIFFs（COG）形式，以3x3度瓦片形式交付。结合频段2和频段3，可以得出分类工作流程中使用的有效Sentinel-2 L2A观测值的总绝对数。- 频段3 在分类工作流程中丢弃的无效S2观测值的百分比（0-100）（经过云和云影过滤）。- 波段1：分类工作流程中使用的Sentinel-1 GAMMA0观测值的数量。- 波段2：分类工作流程中使用的哨兵-2 L2A观测值的数量。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
【土地利用数据集】10米分辨率全国范围内土地利用分类数据集

				
			

			

				

					sinat_15137105的博客
				

				

					09-22
					
					1956
					
				

			

		

		

			
				
全球地图是通过将此模型应用于微软行星​​计算机上的 Sentinel-2 Level-2A 图像集而生成的，每年处理超过 400,000 个地球观测数据。2018 年至 2022 年基于一套更完整的图像。因此，2017 年的土地覆盖类别分配可能不如 2018-2022 年准确。该图层显示源自 ESA Sentinel-2 图像（分辨率为 10m）的全球土地利用/土地覆盖 (LULC) 地图。映射变量：2017、2018、2019、2020、2021、2022 年土地利用/土地覆盖 源。

			
		

	





	

		

			

				
					
【gee】下载modis土地利用类型

				
			

			

				

					Astronaut的博客
				

				

					01-13
					
					795
					
				

			

		

		

			
				
【代码】【gee】下载modis土地利用类型。

			
		

	





	

		

			

				
					
ESA_2020年_10米土地利用数据介绍与下载教程

					
热门推荐

				
			

			

				

					锐多宝的地理空间
				

				

					12-16
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
1数据介绍
1.1数据简介
World Cover数据集是欧空局联合全球多家科研机构，共同制作的2020年全球10米土地覆盖产品。

该数据产品分辨率为10米，是基于Sentinel-1和Sentinel-2数据进行制作。

1.2地物类别




类别
Name
Code




耕地
cropland
10


林地
forest
20


草地
grasslands
30


灌木
shrublands
40


湿地
wetlands
50


水体
waterbodies
60


高海拔植被
T

			
		

	





	

		

			

				
					
GEE 土地分类——利用Sentinel-2数据进行土地分类

				
			

			

				

					此星光明博客
				

				

					11-12
					
					1488
					
				

			

		

		

			
				
利用Sentinel-2数据进行土地分类的流程大致可分为以下几个步骤：1. 数据获取：从Copernicus Open Access Hub等平台下载Sentinel-2遥感影像数据。选择与研究区域和研究目标相匹配的数据，通常选择多个时期的数据以获得更全面的信息。2. 预处理：对下载的遥感影像数据进行预处理，包括校正、大气校正、几何校正、去云、去影等。这些处理有助于提高数据的质量和可用性。3. 特征提取：从预处理的遥感影像数据中提取特征，如色彩、纹理、形状等。

			
		

	





	

		

			

				
					
GEE——欧洲 10 m 分辨率大尺度土地覆盖数据集

				
			

			

				

					此星光明博客
				

				

					10-26
					
					1333
					
				

			

		

		

			
				
欧洲的土地覆盖分类，分辨率为 10 m，由 Sentinel 光学和雷达卫星图像驱动的机器学习工作流生成。分类模型根据来自 LUCAS（土地利用/覆盖区域框架调查）数据集的土地覆盖参考数据进行训练。该地图代表 2018 年的情况。您可以在此处阅读预印本

像素值、它们的定义和建议的十六进制颜色代码包括：0（未映射 #000000）、1（人工土地，#CC0303）、2（农田、#CDB400）、3（林地、#235123）、4（灌木地、 #B76124)、5（草原、#92AF1F）、6（裸地、#F7E174）、7

			
		

	





	

		

			

				
					
GEE 土地分类——GEE 土地分类的深度学习教程（JavaScript数据处理和python模型构建和上传）模板

				
			

			

				

					此星光明博客
				

				

					11-22
					
					813
					
				

			

		

		

			
				
GEE 土地分类——GEE 土地分类的深度学习教程（JavaScript数据处理和python模型构建和上传）模板。

			
		

	





	

		

			

				
					
GEE下载土地覆被数据

				
			

			

				

					Wxytuq的博客
				

				

					01-02
					
					975
					
				

			

		

		

			
				
GEE下载土地覆被数据。

			
		

	





	

		

			

				
					
GEE下载谷歌10m实时土地利用分类数据

				
			

			

				

					guaicaicexu的博客
				

				

					09-27
					
					5583
					
				

			

		

		

			
				
今日分享：Google Earth Engine（GEE）下载谷歌10m实时土地利用分类数据谷歌基于哨兵二号数据，利用GEE和人工智能（AI）平台技术，制作出Dynamic World数据，能提供接近实时的全球土地利用数据。今天来分享一下如何在GEE中下载吧01—GEE部分实现代码选择研究区var roi = ee.Geometry.Polygon(
        [[[117.12810001...

			
		

	





	

		

			

				
					
2021年欧空局10米土地覆盖数据（分省/分市）

				
			

			

				

					weixin_63042008的博客
				

				

					02-16
					
					453
					
				

			

		

		

			
				
【数据分享】2021年欧空局10米土地覆盖数据（分省/分市）！

			
		

	





	

		

			

				
					
欧空局10米土地利用数据下载教程

				
			

			

				

					锐多宝的地理空间
				

				

					10-20
					
					4451
					
				

			

		

		

			
				
1.网站注册
首先进入官网(https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover) ，然后，点击Register:

然后填写真实信息（鼓励大家填写真实信息，以便于数据发布者的统计）:

填好信息后直接跳转到下载界面。
2.数据下载
在Layer界面勾选2020年土地利用数据:

然后点击download，选择需要下载的区域。这里提供了四种方法选择下载区域(下载当前窗口的数据、绘制感兴趣点、感兴趣区域等):

选择好区域之后，会出现一个下载窗口:

勾选需要下载的影像，点

			
		

	





	

		

			

				
					
欧洲航天局WorldCover 10m分辨率土地覆盖数据

					
最新发布

				
			

			

				

					qq_48539301的博客
				

				

					12-25
					
					1657
					
				

			

		

		

			
				
ESA WorldCover 10m 2021 v200 产品将现有的ESA WorldCover 10m 2020 v100产品更新至 2021 年，但与 2020 年地图相比，它使用了改进的算法版本 (v200)。因此，由于2020 年和 2021 年的 WorldCover 地图是使用不同的算法版本（分别为 v100 和 v200）生成的，因此应谨慎对待地图之间的变化，因为它们既包括土地覆盖的实际变化，也包括由于所用算法而导致的变化。

			
		

	





	

		

			

				
					
The European Space Agency (ESA) （欧空局）WorldCover 10m分辨率土地覆盖数据下载

				
			

			

				

					qq_43850821的博客
				

				

					12-15
					
					2449
					
				

			

		

		

			
				
The European Space Agency (ESA) （欧空局）WorldCover 10m分辨率土地覆盖数据下载

			
		

	





	

		

			

				
					
Esri 2020 10m全球土地覆盖数据下载（Land Cover Downloader）

				
			

			

				

					soderayer的博客
				

				

					02-08
					
					6888
					
				

			

		

		

			
				
1.数据源

下载地址：https://www.arcgis.com/apps/instant/media/index.html?appid=fc92d38533d440078f17678ebc20e8e2

打开网页地址后，首页显示如下图​：





全球数据下载​：点击下图中的available here即可下载到全球的数据，共计60G.默认使用浏览器下载，为防止下载中断，建议使用迅雷浏览器下载​。亲测下载速度还行​。



2.分区域数据下载

关闭首页弹出窗口后可以看到底图，数据分割为若干图框，可

			
		

	





	

		

			

				
					
GEE平台收录的MODIS数据产品介绍（一）

				
			

			

				

					weixin_53620375的博客
				

				

					03-30
					
					4963
					
				

			

		

		

			
				
在单个数据层中，将日期编码为燃烧发生的日历年的第几天，将值分配给未燃烧的土地像素，并为丢失的数据和水网单元保留额外的特殊值。国际地圈-生物圈计划(IGBP)、马里兰大学(UMD)和叶面积指数(LAI)分类方案的地图，以0.05度(5600米)的空间分辨率，以每年为间隔提供2001年至2022年全球地图。当这种情况发生时，像素值是所有符合条件的观测值的平均值。它的设计目的是连续地表示地球陆地表面的基本植被特征的比例，它提供了三个表面覆盖成分的等级:树木覆盖百分比、非树木覆盖百分比和光秃秃的百分比。

			
		

	





	

		

			

				
					
全球10米分辨率的土地覆盖数据下载

				
			

			

				

					m0_47164948的博客
				

				

					09-12
					
					611
					
				

			

		

		

			
				
原文
近日，Esri在其arcgis.com网站上分享了一个全球10米分辨率的土地覆盖数据。
来看看这份10米分辨率的土地覆盖数据。
1.数据介绍
显示全球土地利用/土地覆盖图（LULC）。这张地图来自10米分辨率的欧空局哨兵2号图像。它是全年10类LULC预测的综合，以生成2020年的代表性快照。
数据投影：通用横轴墨卡托（UTM）
镶嵌投影：WGS84
范围：全球的
源图像：哨兵-2
单元大小：10米（0.00008983152098239751度）
类型：主题
资料来源：Esri公司。
出版日期：20

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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