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空间分析是地理信息系统（GIS）中的重要任务之一，而Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的地理空间数据和强大的计算能力。在GEE中，我们可以利用其丰富的数据集和分析工具来计算最近距离，并从中获得有价值的见解。本文将介绍如何使用GEE进行最近距离计算，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要在GEE中加载所需的数据。GEE提供了各种各样的遥感影像数据、地形数据以及其他空间数据集。我们可以选择合适的数据集来执行最近距离计算。以下是加载Landsat 8卫星影像数据的示例代码：
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515');
接下来，我们需要选择感兴趣的区域来执行最近距离计算。我们可以使用GEE提供的几何图形对象来定义区域。以下是使用矩形框选择区域的示例代码：
GEE：最小距离分类器（minimumDistance）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）
优快云@_养乐多_本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上进行最小距离分类的方法和代码。
Google Earth Engine（GEE)——计算最近距离
Collection.distance的例子。计算与一个集合中最近的特征的距离。 方法： distance(right,maxError,proj) Returns the minimum distance between the geometries of two features. Arguments: this:left (Element): The feature containing the geometry used as the left operand of...
计算JM-GEE
https://code.earthengine.google.com/c2e102fdefae23a3f8395ba5089632c6
Google Earth Engine（GEE）——光谱特征图（土地分类结果后图表分析）
或 (3) 一个 (property, label) 字典，指定要用作 x 轴上的值的属性标签。如果省略，所有属性都将绘制在 x 轴上，并标有它们的名称。我们还可以绘制一个类的所有训练样本的光谱特征，并检查训练数据集的质量。返回 target 在列表中第一次出现的位置，如果列表不包含 target，则返回 -1。按给定输入的值对 reducer 记录进行分组，并使用给定的 reducer 减少每个组。X 轴 = 属性名称，由 xProperties 标记（默认值：所有属性）。绘制一个或多个特征的属性值。
Google Earth Engine（GEE）——用灰度共生矩阵GLCM进行图像处理
最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：前言 – 床长人工智能教程另一种测量纹理的方法是使用灰度共生矩阵 (GLCM)。使用上一个示例中的图像和内核，计算基于 GLCM 的对比度，如下所示： glcmTexture(size, kernel, average)Computes texture metrics from the Gray Level Co-occurrence Matrix around each pixel of every band. The GLCM is a tabula
Google Earth Engine（GEE）——Kmeans聚类快速进行土地分类(双for循环快速调参)
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局
Google Earth Engine（GEE）——利用distance进行道路还原的建立缓冲区（还原老的道路照片）
本教程的主要问题是来源下面的问题：我正在尝试查找或创建到最近道路距离的图像。十年前，美国地质调查局创造了这样一张图片，但它已经过时了。如果不存在这样的图像，我想用 GEE 重新创建它，但我不知道如何编程。-ED 图像的原始新闻的链接 (.)。有没有人想过如何使用最新的 TIGER 道路数据来做到这一点？我们看一下原始图：maxError。
使用Google Earth Engine在道路还原中建立缓冲区
通过使用距离分析和缓冲区操作，我们可以有效地还原道路网络，并在地图上进行可视化。在Google Earth Engine（GEE）平台上，我们可以利用距离分析和缓冲区操作来还原道路网络。在本例中，我们将使用SRTM高程数据集作为基础地图，并计算每个像元到最近道路的距离。在本例中，我们将使用Google的全球地形数据集（SRTM）和OpenStreetMap（OSM）的道路数据。在本例中，我们将创建一个10米宽的道路缓冲区。通过执行以上代码，我们可以在GEE平台上生成道路缓冲区和距离图层的可视化结果。
Google Earth Engine（GEE）——用构建的核函数（Chebyshev, euclidean, or manhattan）计算每个波段中的非零像素的距离
很多时候，我们需要用构建的核函数（Chebyshev, euclidean, or manhattan）计算每个波段中的非零像素的距离，也就是会出现我们的距离热点图。使用指定的距离核，计算每个波段中最近的非零像素的距离。参数：this:image（图像）：输入的图像。kernel (内核，默认：null)：距离核。Chebyshev, euclidean, or manhattan中的一个。skipMasked（布尔值，默认为true）：如果相应的输入像素被屏蔽了，则屏蔽输出像素。
Google Earth Engine（GEE）——给影像添加领域内的像素值卷积工具fastDistanceTransform()的使用
本次实验主要是让我们的影像在指定的区域快速实现指定距离内像素值，具体函数： fastDistanceTransform(neighbourhood, units, metric) 返回由指定的距离度量决定的与输入中最近的非零值像素的距离。输出包含给定邻域大小内所有像素的值，与输入的掩码无关。注意：默认的距离度量返回平方距离。 参数。 this:image（图像）。 输入的图像。 neighborhood (整数，默认：256)。 邻域的大小，以像素为单位。 units（字符串，默认为 "像素"）。
Google Earth Engine（GEE）——累积成本映射（土地覆盖图像中的最低成本路径）
使用image.cumulativeCost()来计算成本的地图，每个像素包含的最低成本路径的最近源位置的总成本。该过程在各种环境中都很有用，例如栖息地分析（Adriaensen 等人，2003 年）、流域划分（Melles 等人，2011 年）和图像分割（Falcao 等人，2004 年）。在图像上调用累积成本函数，其中每个像素表示遍历它的每米成本。路径是通过像素的八个邻居中的任何一个计算的。所需的输入包括一个source图像，其中每个非零像素代表一个潜在的源（或路径的起点），以及一个maxDi...
GEE APP：构建一个海上任何一个点距离海岸线的最近的距离分析工具
本文介绍了一个在Google Earth Engine中计算点到海岸线最短距离的交互工具实现方法。文章首先分析了开发过程中遇到的典型错误（FeatureCollection.distance()方法使用不当），并提出了正确解决方案。核心内容包括：1) 数据准备阶段通过合并海岸线几何体优化计算效率；2) 用户界面设计实现坐标输入和结果显示；3) 关键距离计算函数使用closestPoint()和distance()方法；4) 两种交互方式(地图点击和手动输入)的实现。最终工具能准确计算任意点到海岸线的最短距离
GEE：使用网格搜索法（Grid Search）求机器学习算法的最优参数或者参数组合
优快云@_养乐多_本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台中，计算机器学习分类算法最优参数的代码，其中包括单一参数的最优和不同参数组合的最优。使用的最优参数计算方法是网格搜索法（Grid Search），GEE 平台上并没有现成的网格搜索法 API，因此，本文在 GEE 上手动实现了网格搜索法以求最优参数。并以 kNN 最近邻分类方法为例，分别计算了在不同最近邻数量、搜索方法、距离度量方法和不用参数组合下的分类精度。
GEE：最小距离（minimumDistance）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）
优快云@_养乐多_本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行最小距离回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，训练和应用回归模型，优化回归算法的参数（绘制最优参数分布图）等步骤的方法和代码。
GEE：kNN（k-最近邻）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）
作者：优快云 @ _养乐多_本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行kNN（k-最近邻）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，运行kNN（k-最近邻）分类器教程，并可将分类器模型应用于像素尺度或者超像素（对象/斑块）尺度数据，计算kNN（k-最近邻）分类结果的精度（精度参数以csv格式下载到本地），kNN（k-最近邻）分类算法最优参数分析（绘制最优参数分布图
GEE：使用 ROC 曲线和 AUC 评估分类算法性能
本文将介绍如何使用 GEE 平台和 ROC 曲线来评估分类算法，并通过计算 AUC 来量化分类性能。
geeTools:Google Earth Engine的遥感和空间分析工具
gee工具 Google Earth Engine的遥感和空间分析工具。 目录 用法 要导入模块，请在您的GEE脚本中包含以下代码： var foo = require ( "users/aazuspan/geeTools:{module name}" ) ; foo . bar ( ) ; 例如： var fire = require ( "users/aazuspan/geeTools:fire.js" ) fire . calculateBurnSeverity ( ... ) ; 例子 烧伤严重程度 使用火灾前和火灾后的图像来计算火灾前和火灾后的NBR，dNBR（Key和Benson，2005），RdNBR（Miller和Thode，2007）和基础区域死亡率（Reilly等人，2017）。 var fire = require ( "users/aazuspan/geeT
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