按不同时间合成影像集合函数总结

最新推荐文章于 2025-08-18 18:24:19 发布
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本文总结了遥感图像处理中常见的几种时间序列影像合成方法，包括均值合成、中位数合成、拉普拉斯金字塔融合和加权融合函数，详细介绍了各自原理并提供了源代码示例。

按不同时间合成影像集合函数总结

在遥感图像处理中，合成影像集合是将多个影像按照一定的规则和算法进行组合，以得到具有更高质量、更丰富信息的影像。合成影像集合函数是实现这一目的的重要工具之一。本文将总结几个常用的按不同时间合成影像集合的函数，并给出相应的源代码。以下为详细内容：

  1. 均值合成函数（Mean Composite）
    均值合成函数是最简单的合成影像集合方法之一，它通过计算同一地点不同时间的影像像素值的平均数来生成合成影像。这种方法适用于去除季节变化等周期性影响因素。以下是均值合成函数的示例代码：
import numpy as np

def mean_composite(images):
    composite = np.mean(images
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按时间合成影像集合函数总结
DevProZ的博客
09-18 118
影像合成是数字图像处理中的重要任务之一，它涉及将多个影像或图像序列合并为一个单一的影像。其中一种常见的合成方法是按照时间顺序将多个影像叠加在一起，以创建一个具有时间维度信息的合成影像集合。本文将总结几种常见的按时间合成影像集合的函数，并提供相应的源代码示例。这些函数提供了不同的方法来合成按时间顺序的影像集合。根据具体的应用需求，选择合适的合成方法可以得到更好的合成结果。
GEE：根据时间序列的统计值合成影像（标准差、众数、百分位数、最大值、最小值、均值、中值、方差、像素和、像素数）
养乐多的博客
04-09 6722
在地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）平台上，我们可以使用时间序列数据来生成合成影像。时间序列数据是一组按时间排序的数据，可以是遥感影像、气象数据等等。利用时间序列数据，我们可以分析出不同时间点上数据的变化情况，进而合成一张更加全面、准确的影像。下面我们来介绍如何在GEE平台上根据时间序列的统计值合成影像，并介绍各种统计值的计算代码。结果如下图所示，
GEE 时间序列合成、时序线性插值与SG滤波
qq_51636412的博客
08-18 761
本文提出了一种基于时间序列分析的湿地分类方法，通过封装时序处理API实现高效数据处理。针对哨兵影像数据不足问题，开发了S1SeriesComposite和S2SeriesComposite函数，采用线性插值填补缺失数据，支持多时间间隔序列合成。同时封装了Savitzky-Golay滤波算法，优化了波段输出结果。系统整合了NDVI、NDWI等常用遥感指数，提供完整的时序数据处理流程，为湿地动态监测研究提供了便捷工具。实验表明该方法能有效处理时序遥感数据，支持精细化湿地分类研究。
统计影像值、影像集合统计与时间序列展示
YOLO_CODE的博客
08-13 165
本文介绍了在GEE平台上计算影像的统计值、生成影像集合的统计值列表，并绘制影像集合统计值的时间序列折线图的方法。请将代码中的’影像集合ID’替换为实际的影像集合ID，[xmin, ymin, xmax, ymax]替换为感兴趣区域的范围坐标。在地球引擎（GEE）平台上，我们可以通过编程的方式计算影像的统计值、生成影像集合的统计值列表，并绘制影像集合统计值的时间序列折线图。要绘制影像集合统计值的时间序列折线图，首先需要提取统计值列表中的数据，并将其转换成可绘制的格式。统计影像值、影像集合统计与时间序列展示。
基于Landsat影像的长时间序列分析及构建
QromMatlab的博客
09-24 708
在上述代码中，假设Landsat影像数据已经保存在名为’landsat_data.csv’的CSV文件中，并包含了红光、近红外和绿光波段的反射率值。综上所述，基于Landsat影像的长时间序列分析可以为地表变化的研究提供有力的工具和方法。通过获取Landsat影像数据、预处理数据、选择适当的指标并使用相应的代码进行分析，我们可以揭示地表变化的趋势和模式，为环境监测、资源管理和灾害评估等领域提供科学依据。根据实际需求，我们可以进一步分析时间序列的趋势、周期性和突变等特征，以揭示地表变化的模式和驱动因素。
GEEer成长日记五：Sentinel-2计算NDVI并逐月时间序列分析
微信公众号：GEEer成长日记
01-28 1万+
Sentinel哨兵数据计算NDVI时间序列
Google Earth Engine（GEE）——1985-2021年长时间序列NDVI影像CSV单点提取为表格（随机样本点进行分析）
此星光明博客
09-07 3048
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。
GEE：按不同时间合成影像集合（指定日期、按周、按月、按年）函数总结
养乐多的博客
02-09 4450
在处理时间序列影像数据时，按照不同的时间间隔进行合成是常见的需求。比如，从设置的起始日期开始，每隔10天合成1个新影像，最终得到一个新的影像集合；又比如，将1年中的每个月的影像合成，得到12幅新的影像。为了方便代码编写，本文将按指定天数间隔、按周、按月、按年合成影像集合的过程封装成了函数。这样，研究者在实际编写代码时，只需调用相应的函数并提供起始日期、结束日期以及影像集合，就能轻松地获得合成后的影像集合。这种封装提高了代码的可读性和可维护性，使时间序列数据处理更加高效。
【遥感影像处理】基于Landsat 5的影像集合过滤与云掩膜：植被指数计算及NDVI合成影像导出文档的主要内容
08-01
通过定义多边形区域筛选图像集合，并应用云掩膜函数去除云层干扰。接着，计算并添加了归一化植被指数（NDVI）、归一化差异第七波段指数（NDI7）和燃烧比率指数（NBR），对这些指数进行了阈值处理以排除裸土像素。...
【遥感影像处理】基于Sentinel-2数据的图像拼接与中值合成：地理区域时间序列分析可视化系统构建
04-28
内容概要：本文档介绍了使用Google Earth Engine处理Sentinel-2卫星图像数据的方法，具体包括数据筛选、创建影像镶嵌图和计算中值合成图。首先定义了一个地理坐标点作为研究区域，然后从哨兵2号归一化地表反射率图像...
GEE联合多源时序遥感数据下载：以Landsat-8和Sentinel-2为例（含去云异常影像的识别和删除）
m0_71243797的博客
08-21 6922
本文提供联合多源时序遥感数据完整的GEE数据预处理和下载流程，包括数值变换、去云异常影像的识别和删除、时间序列遥感影像的合成、多产品的数据融合、空白数据的插值补充、批量显示和批量下载等
【图像融合】位置无关的相对辐射校正LIRRN双时相遥感图像融合【含Matlab源码 4278期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-13 1077
位置无关的相对辐射校正LIRRN双时相遥感图像融合 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
Google Earth Engine(GEE)实例代码学习二十九——绘制时间序列影像的折线图(Image Time Series)
little00bee的博客
04-23 6946
本文分享绘制研究区长时间序列数据集的折线图，x轴表示时间，y轴表示各波段的均值。 并以交互的形式当用户在折线图上点击某天数据并显示出该日期的影像。 //绘制感兴趣研究区 var sanFrancisco = ee.Geometry.Rectangle(-122.45, 37.74, -122.4, 37.8); //选择Landsat8大气顶层反射率影像按时间选择影像，选择波段 var l...
时间序列图像信号进行相应感兴趣点的分析（转载）
soga235的博客
12-07 2603
最近正在研究一下，时间序列的图像信号进行的特征提取等操作，有需要相应的转换方式后面补充，但直接的图像处理分析软件Image J很有意义。 ImageJ分析时间序列图像 ImageJ系列最新教程 ImageJ（官网：https://imagej.nih.gov/ij/）是由美国National Institutes of Health（NIH）开发的免费开源的公共图像处理软件，在生物及医学图像分析中起着非常重要的作用。 在我们以往的分享中我们已经给大家分享了使用ImageJ分析荧光共定位、细胞..
Google Earth Engine（GEE）Sentinel2影像特定长时间序列合成，以及导出多幅影像和导出为黑色问题
bless的博客
05-12 7619
本篇主要介绍如何加载单幅Sentinel2影像，以及合成长时间序列感兴趣区域的影像集合，自己在写代码的过程中，出现了一些问题，比如导出的影像会以多幅tif影像出现，导出的影像在Arcgis中加载全为黑色，也看了一些博主的博客，有的解释很简单，在这我会详细解释一下，让大家少走弯路（被我走完了）。 遇到问题的同学可以直接跳转到第三部分。 目录1.单幅影像合成2.特定长时间序列影像合成3.导出为多幅影像以及导出影像为黑色的问题 1.单幅影像合成 此代码只对感兴趣区域，并辅以时间范围进行影像筛选，使用了经典的Sen
GEE中获取Landsat长时间序列影像
热门推荐
qq_38614754的博客
10-23 1万+
GEE中获取Landsat长时间序列影像 例如我们要获取1984到2018年的影像。该时段包含了3个Landsat传感器：Landsat5，Landsat7 ETM和Landsat8。我们需要将他们结合起来。 由于Landsat7 ETM在2013年发生了扫描线故障，所以需要对Landsat7图像进行处理。使用map函数应用焦点均值，使用以下代码对集合中的每个图像进行混合。注：GEE示例中发布了解...
深度学习进行时间序列模式识别
wa2003的博客
03-13 1万+
思路：将时间序列转化为图像类似的格式，然后进行CNN识别。 http://danielnouri.org/notes/2014/01/10/using-deep-learning-to-listen-for-whales/ Using deep learning to listen for whales January 10, 2014 | categorie
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
Earth Engine影像集合和单个影像的操作区别是什么？
05-08
<think>好的，我现在要回答用户关于Google Earth Engine（GEE）中影像集合（ImageCollection）与单个影像（Image）操作区别的问题。首先，我需要明确用户的问题核心，即他们想了解在处理影像集合和单个影像时，GEE提供的不同方法和功能有哪些不同。接下来，我需要回顾相关的引用内容，看看是否有直接相关的信息可以支持回答。 首先，引用[1]和[2]提到了合成和镶嵌的过程，其中影像集合可以通过聚合函数（如最大值、最小值、均值、中位数）来生成合成影像。例如，使用reduce()方法对集合进行统计操作，这明显是影像集合特有的操作，单个影像不需要这些。此外，引用[5]提到使用ee.Join.inner来合并不同的影像集合，生成多波段的影像，这也是集合操作的一部分。 然后，引用[3]讨论了如何为影像集合中的每个影像添加时间属性，这涉及到对集合进行遍历（map()函数），而单个影像可能只需要设置属性一次。引用[4]中的归一化函数虽然可以应用于单个影像，但当处理集合时，可能需要结合区域统计（reduceRegion）来获取均值和标准差，这同样需要集合层面的操作。 接下来，我需要组织这些信息，区分影像集合和单个影像的操作。可能的关键点包括： 1. **数据结构的差异**：影像集合是多个影像的容器，而单个影像是单一的数据单元。 2. **常用方法**：集合需要遍历（map）、过滤（filter）、聚合（reduce），而单个影像更多是波段操作、数学计算等。 3. **处理流程**：集合通常涉及时间序列分析、合成，而单个影像处理如分类、指数计算。 4. **函数应用范围**：例如，reduce()用于集合生成统计结果，而单个影像可能用表达式（expression）生成新波段。 同时，需要注意用户可能的深层需求，比如如何选择合适的方法处理不同数据，或者性能上的考量。例如，引用[2]提到使用reduce生成中位数影像，这可能比逐影像处理更高效。 需要确保回答结构清晰，分点说明，并给出示例代码，如使用ImageCollection.map()处理每个影像，或者Image.select()处理单个波段。同时，引用相关文献支持每个观点，例如引用[1][2]说明合成操作，引用[3]说明属性添加，引用[4]说明统计和归一化的差异。 最后，生成相关问题，可能需要涉及性能优化、具体操作步骤或应用场景，如如何高效处理大型集合，或如何将集合结果导出等。</think>### Earth Engine影像集合与单个影像操作的区别 在Google Earth Engine（GEE）中，影像集合（`ImageCollection`）和单个影像（`Image`）的操作在**数据结构、处理流程和功能方法**上有显著差异。以下是具体区别： --- #### 1. **数据结构差异** - **影像集合**：是多个影像的容器，通常用于时间序列分析或多源数据整合。例如，包含全年MODIS影像的集合[^2]。 - **单个影像**：代表单一数据单元，如某一天的Landsat影像。 --- #### 2. **核心操作方法** **(1) 影像集合的典型操作** - **聚合统计**：通过`reduce()`实现最大值、中位数等合成。例如，生成NDVI的年中位数影像： ```javascript var medianImage = imageCollection.reduce(ee.Reducer.median()); ``` 这会输出一个单景影像，每个像素值为集合中所有影像的中位数[^2]。 - **时间序列处理**：使用`filterDate()`筛选时间范围，或`map()`添加时间属性： ```javascript var datedCollection = collection.map(function(image) { return image.set('system:time_start', ee.Date(image.get('date')).millis()); }); // 为集合中的影像统一时间属性[^3] ``` - **空间镶嵌与合成**：`mosaic()`按加载顺序覆盖像素，`qualityMosaic()`按指定波段值优选像素[^1]。 **(2) 单个影像的典型操作** - **波段运算**：直接进行数学计算或指数计算： ```javascript var ndvi = image.expression('(NIR - RED) / (NIR + RED)', { 'NIR': image.select('B8'), 'RED': image.select('B4') }); ``` - **属性管理**：通过`set()`或`get()`读写元数据： ```javascript var cloudCover = image.get('CLOUD_COVER'); // 获取云量属性 ``` --- #### 3. **处理流程差异** - **影像集合**：需先进行过滤、聚合或映射操作，最终输出可能为单个影像或新集合。例如，归一化处理需先计算全局统计量： ```javascript var normalizedCollection = collection.map(function(img) { return normalization(img, roi, 30); // 引用[4]中的归一化函数 }); ``` - **单个影像**：可直接进行像素级操作或导出，无需遍历。 --- #### 4. **性能考量** - **集合操作**：需注意数据规模和计算负载。例如，对全球影像集合直接`reduce()`可能导致超限，需分区域或缩放尺度处理[^4]。 - **单个影像**：通常计算更快，适合精细化分析（如分类、分割）。 --- #### 5. **应用场景** - **影像集合**：时间序列分析（如植被变化）、多源数据融合（如气象数据叠加）[^5]。 - **单个影像**：单时态分类、目标检测或局部特征提取。 --- ### 总结 影像集合操作侧重于**时空维度的批量处理与统计**，而单个影像操作聚焦于**像素或波段的精细化计算**。选择哪种方式取决于分析目标是否需要时间/空间维度的聚合。
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