本文详细介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）和Python进行Sentinel图像变化检测。通过最大似然检验和P值评估，确定图像中的显著差异。首先，导入geemap、numpy和matplotlib库，然后初始化GEE，选择感兴趣的区域，并获取Sentinel图像。接着，计算NDVI，执行变化检测，并将结果转换为NumPy数组。之后，利用numpy计算最大似然检验和P值，最后进行可视化，以理解变化的空间分布。
在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）和Python来检测Sentinel图像中的变化，使用最大似然检验和P值。最大似然检验是一种常用的统计方法，用于评估两个或多个样本之间是否存在显著差异。P值是用于衡量检验的显著性水平的指标，通常用于判断结果是否具有统计学意义。
首先，我们需要导入所需的库和模块。在Python中，我们可以使用geemap库来与GEE进行交互，并使用numpy和matplotlib库进行数据处理和可视化。
import geemap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们需要初始化GEE并选择感兴趣的区域。我们可以使用geemap库中的Map()函数创建一个交互式地图，并使用draw_rectangle()函数在地图上选择一个矩形区域。
# 初始化GEE
geemap
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
