像素数量和方差分析在 GEE 中的应用

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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本文介绍了如何利用广义估计方程（GEE）中的像素数量分析和方差分析方法，探讨地理环境特征及变化。通过Python和GEE的示例代码，展示了如何进行像素数量统计和方差分析，以理解地理环境的变化趋势和区域差异。

在地理环境的研究和分析中，像素数量和方差分析是重要的概念。广义估计方程（Generalized Estimating Equation，GEE）是一种常用的统计方法，用于分析重复测量数据或者具有空间相关性的数据。本文将探讨在 GEE 中如何使用像素数量和方差分析来解决地理环境中的问题，并提供相应的源代码。

一、像素数量分析

像素数量分析是通过统计图像中的像素数量来研究地理环境的特征和变化。在 GEE 中，我们可以使用遥感影像数据来获取地理环境的像素数量，并进行进一步的分析。

以下是一个使用 Python 和 GEE 进行像素数量分析的示例代码：

# 导入必要的库
import ee
ee.Initialize()

# 定义感兴趣区域
roi = ee.Geometry.Rectangle(
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GEE：计算影像的统计值（像素数量、像素和、最大值、最小值、均值、方差、标准差、众数），影像集合的统计值列表，绘制影像集合统计值时间序列折线图
养乐多的博客
01-04 4248
Google Earth Engine（GEE）平台上计算一副影像的统计值，包括像素数量、像素和、最大值、最小值、均值、方差、标准差、众数的代码。进一步，将这些方法应用到影像集合中，打印影像集合中每一副影像的统计值，打印到列表，并绘制统计值的时间序列图。
GEE训练教程：基于多年Sentinel-1洪水监测分析和可视化
此星光明博客
08-30 136
本文介绍了一种基于Sentinel-1 SAR数据和Google Earth Engine平台的洪水监测方法。该方法利用SAR数据全天候观测优势，通过精炼Lee滤波降噪处理和变化检测技术，实现高效准确的洪水淹没范围提取。技术流程包括数据筛选、预处理、水体识别（VH极化通道阈值<-20dB）和变化检测分析，可自动化计算淹没面积并可视化结果。该方法具有处理高效、成本低廉、近实时监测等优势，为洪水灾害评估、城市规划及气候变化研究提供了可靠的技术支持。
各种像素的图像的数据 结构分析
gisgan2006的专栏
04-25 1428
<br /> 之前一直使用第3方控件来处理图像,所以很少去接触与分析图像数据,以前一直使用dib来做接口,也没有深入的去分析Dib.<br />个人觉得要分析图像数据,首先从DIB开始说起.<br />1.首先讲下Dib, 什么是Dib,window编程里面有章专门讲DIB的内容. DIB是设备无关的位图(DIB)，适用于交换的图像文件格式(保存图像等).<br />首先包含一格位图头.<br />typedef struct tagBITMAPINFOHEADER  // bmih        <br
图像处理-像素点分析
不要錯過才珍惜
11-27 1万+
一张图片放大以后就会呈现一个个的点阵，每一个点就是一个像素点，通过我们对RGB的颜色配比就可以显示出不同的颜色效果了，所以说最终我们想对一个图像进行处理的话就是对一个个像素点进行处理。
邻域平均法
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dongliqiang2006的专栏
06-14 4万+
<br />5.4  图像的平滑<br />图像的平滑方法是一种实用的图像处理技术，能减弱或消除图像中的高频率分量，但不影响低频率分量。因为高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏，使图像变得比较平滑。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声，或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声；在频率域内，由于噪声主要存在
GEE17: 基于Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析方法分析NDVI变化【趋势分析】
amyniez的博客，欢迎交流讨论
10-07 4881
使用GEE实现Sen+Kendall，Theil-Sen Median方法又称为Sen斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。Mann-Kendall(MK)检验是一种非参数的时间序列趋势性检验方法，其不需要测量值服从正太分布，不受缺失值和异常值的影响，适用于长时间序列数据的趋势显著检验。
Google Earth Engine(GEE)——影像集合的按照行列号搜索并且统计影像数量包括时间、云量和最新影像筛选！
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08-12 3318
ImageCollection 信息和元数据 与图像一样，有多种方法可以获取有关ImageCollection.集合可以直接打印到控制台，但控制台打印输出限制为 5000 个元素。超过 5000 张图像的集合需要在打印前过滤。打印大集合会相应地变慢。以下示例显示了以编程方式获取有关图像集合的信息的各种方法：此次需要用到以下几个东西大家先看看：= reduceColumns(reducer,selectors,weightSelectors) 将 reducer 应用于集合的每个元素，使用...
GEE 训练教程——基于sentinel-2的主成分分析（查看不同波段的主成分结果）
此星光明博客
01-09 543
这段代码可以帮助你可视化从 Sentinel-2 图像中提取的主成分，有助于理解数据中的方差，并可用于进一步分析，如分类或变化检测。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取方法。它通过线性变换将原始数据映射到新的坐标系上，使得新的坐标系上数据的方差最大化。在新的坐标系中，各个坐标轴被称为主成分，它们是原始数据中的线性组合。标准化数据：将原始数据进行标准化，使得每个特征的均值为0，方差为1。
GEE 高阶：LandSCaPeN v1.0：一个支持分析景观结构、组成、过程、连通性和网络的Google Earth Engine工具箱
此星光明博客
11-08 351
一个支持分析景观结构、组成、过程、连通性和网络的Google Earth Engine工具箱。请引用为：Theobald, David M. 2023. LandSCaPeN v1.0：一个支持分析景观结构、组成、过程、连通性和网络的Google Earth Engine工具箱。根据CC BY-SA 4.0许可。这些工具被组织为景观组成、结构、过程、网络、实用工具和摘要。要调用LandSCaPeN函数，首先通过require()函数将模块加载到您的脚本中，然后使用lse调用该函数。
GEE学习：Lansat和Modis影像融合，关于四个参数应用（云量，滑动窗口大小，地物类型数量，相似像元提取
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08-29 708
G(x ) i, yi, tp, B 和G(x ) ω 2, yω 2, tp, B 分别代表第i 个像元和中心像元在tp 时相上对应B 波段上高空间分辨率影像的地表反射率；在代码中具体实现只是选一个阈值，然后将中心像素附近的这里称为邻域像素，与中心像素相减取绝对值在与阈值比较。m 是滑动窗口内可能出现的地物类型数量，一般默认为研究区地物类型的数量。需要注意的是这个中心像素也包括在里面，所以滑动窗口大小实际为21*21的像素值也就是441。关于这个滑动窗口大小，在gee处理时是以正方形的形式框选区域。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 213
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
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大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
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人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
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现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
MATLAB在金融数量分析中的应用教程
5. 回归分析和预测模型：在金融分析中，回归分析是一个重要的工具，MATLAB中的统计工具箱提供了多元回归分析、逻辑回归等强大的函数，可以用来分析和预测金融市场中的各种经济变量关系。 6. 蒙特卡洛模拟：由于金融...
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