Google Earth Engine 全球地表覆盖分类案例分析

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地表覆盖分类是遥感影像处理的重要任务之一,通过对地表影像进行分类可以获得有关地表特征的宝贵信息。Google Earth Engine(简称GEE)是一个强大的云计算平台,提供了丰富的遥感数据集和分析工具,使得地表覆盖分类分析变得更加高效和便捷。本文将介绍如何利用GEE进行全球地表覆盖分类的案例分析,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备GEE环境。在使用GEE之前,我们需要在Python环境中安装ee模块,并进行身份验证。以下是安装和身份验证的代码:

!pip install earthengine-api
import ee
ee.Authenticate()
ee.Initialize()

安装并完成身份验证后,我们可以开始进行全球地表覆盖分类的案例分析。

  1. 数据准备
  2. </
Google Earth Engine笔记-植被覆盖度计算 1 植被覆盖度遥感监测 根据NDVINDVINDVI数据进行像元二分模型计算植被覆盖度 像元二分模型将像元的植被覆盖结构分为纯像元与混合像元两类,纯像元植被完全覆盖覆盖度为1,混合想要由植被与废止被构成,其NDVINDVINDVI是植被覆盖部分的NDVINDVINDVI值与非植被覆盖部分NDVINDVINDVI值的线性加权: NDVI=fv⋅NDVIv+(1−fv)⋅NDVI0 NDVI=f_v\cdot NDVI_v+(1-f_v)\cdot NDVI_0 NDVI=fv​⋅NDVIv​+(1−fv​)⋅ 阅读详情

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