使用Google Earth Engine提取Sentinel-5P中的NO2数据并导出到Google Drive

最新推荐文章于 2025-07-18 09:47:43 发布
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本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）分析Sentinel-5P卫星数据，提取NO2信息，并将其导出到Google Drive。内容包括导入图像集合，计算时间平均值，以及详细步骤和代码示例来导出NO2数据到Google Drive。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于分析和可视化地球观测数据。在本文中，我们将学习如何使用GEE提取Sentinel-5P卫星传感器中的NO2（二氧化氮）数据，并将其导出到Google Drive。我们将提供相应的源代码，让您可以轻松地复制和运行。

步骤1：导入图像集合
首先，我们需要导入Sentinel-5P的图像集合。以下是导入图像集合的代码：

var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_NO2')
  .select('NO2_column_number_density'
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Google Earth Engine（GEE）——提取sentinel-5p中NO2数据下载导出Google硬盘，可通过链接直接下载到电脑
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09-03 1756
将与一个或多个区域相交的图像的每个像素（以给定比例）转换为特征，并将它们作为 FeatureCollection 返回。每个输出特征将具有输入图像的每个波段的一个属性，以及从输入特征复制的任何指定属性。“csv”、“json”、“geojson”、“kml”、“kmz”（“json”输出 GeoJSON）。如果未指定，则使用图像的第一个波段的投影。要采样的投影的标称比例（以米为单位）。如果未指定，则使用图像的第一个波段的比例。如果为真，结果将包括每个采样像素的点几何。用于选择要下载的属性的特征属性名称。..
使用Google Earth Engine分析人口数据和NO2浓度之间的相关性
UoEmacs_Lisp的博客
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在本案例中，我们将利用GEE平台来添加人口数据和NO2浓度数据图层，并使用这些数据来分析两者之间的相关性。通过执行上述步骤，您将能够在Google Earth Engine中添加人口数据和NO2浓度数据图层，并对两者之间的相关性进行分析。在这里，我们假设我们已经有了这些数据，并且它们分别以人口数据图层和NO2浓度数据图层的形式存在。现在，我们将使用GEE平台的功能来计算人口数据和NO2浓度数据之间的相关性。接下来，我们可以将导入的人口数据和NO2浓度数据图层可视化在地图上，以便更好地理解它们的空间分布。
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Sentinel-5P数据介绍与处理 Sentinel-5P是欧空局于2017年10月13日发射的一颗全球大气污染监测卫星。卫星搭载了对流层观测仪（Tropospheric Monitoring Instrument，TROPOMI），可以有效的观测全球各地大气中痕量气体组分，包括NO2、O3、SO2、 HCHO、CH4和CO等重要的与人类活动密切相关的指标，加强了对气溶胶和云的观测。 本文由三大主要部分组成： TROPOMI数据介绍数据下载数据处理与可视化 Panoply可视化S5Processor包
GEE APP——使用Sentinel-5p数据制作空气质量（气溶胶、甲烷、臭氧和二氧化氮）监测应用程序（北京市为例）
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空气质量是环境健康的一个重要方面，直接影响生态系统和人类的福祉。随着空气污染的后果日益明显，监测和了解大气参数的动态已成为当务之急。通过该项目，我们旨在利用卫星数据的能力，尤其是 2017 年 10 月 13 日发射的哨兵-5P 号卫星的数据，深入了解二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）、甲醛（HCHO）、甲烷（CH4）等关键大气成分，以及云层覆盖率和气溶胶指数。哨兵-5 前兆任务仪器收集的数据有助于评估空气质量。TROPOMI 仪器是一个多光谱传感器，可记录对测量大气中臭
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09-20 806
通过选择感兴趣的区域和时间范围，并利用GEE的导出功能，您可以轻松地获取Sentinel P数据并进行后续分析和应用。通过选择感兴趣的区域和时间范围，并利用GEE的导出功能，您可以轻松地获取Sentinel P数据并进行后续分析和应用。请将"description"替换为您想要为导出文件命名的描述，并将"scale"设置为您希望导出的图像分辨率（以米为单位）。请将"description"替换为您希望为导出文件命名的描述，并将"scale"设置为您希望导出的图像分辨率（以米为单位）。
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地球引擎中的反距离加权（IDW）函数是基于巴索等人（1999 年）所描述的方法。以反向距离衰减因子（gamma）的形式添加了一个额外的控制参数。其他参数包括要内插的属性的平均值和标准偏差，以及要内插的最大范围距离。下面的示例创建了一个甲烷浓度插值表面，以填补原始栅格数据集的空间空白。该特征集合是通过对两周甲烷综合数据采样生成的。这段代码创建一个多边形，用于定义感兴趣的地理区域，使用经纬度坐标。这段代码有效地从 Sentinel-5P 获取、处理和可视化特定时间段和地理区域内的 SO₂ 数据。
GEE：快速下载NO2、O3、SO2、 HCHO、CH4、CO和气溶胶数据（Sentinel-5P数据集）
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GEE训练教程——从Sentinel-5P卫星数据中提取特定区域内的CO浓度（一氧化碳）信息，生成时间序列图表，并将平均浓度可视化为热图并配图例
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geometry: 定义一个点的几何形状，表示特定的经纬度。country: 加载一个国家的边界数据，并根据几何体进行过滤。: 将国家边界添加到地图中。: 将地图中心设置为定义的几何体，并设置缩放级别为8。这段代码的主要目的是从Sentinel-5P卫星数据中提取特定区域内的CO浓度信息，生成时间序列图表，并将平均浓度可视化为热图，同时提供图例以帮助理解可视化结果。
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将数据导入在GEE可视化窗口中，Map.setCenter(120.0, 31.0, 6);为你研究区内的经纬度，6为缩放比例。修改时间，可视化不用改，加载数据（这里是tropospheric_HCHO_column_number_density）分辨率或者说重采样自己选择，目前还不知道怎么输出TROPOMI的原始分辨率，3.5*7.5或者（3.5*5.5）。日数据有很多缺失，GEE在数据说明中说了，他们进行了一定的筛选。导入自己的研究区（导入方法看。效果不佳，我不打算用了。
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通过本文的介绍，我们可以了解到，利用Google Earth Engine对Sentinel-2图像进行区域统计是一个有效且易于操作的过程。通过定义感兴趣区域、选择合适的统计方法和可视化参数，我们可以快速获得关于特定地表区域的...
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