Google Earth Engine中的影像像素在不同时间滞后下的相关性

最新推荐文章于 2025-07-30 09:35:14 发布
最新推荐文章于 2025-07-30 09:35:14 发布
阅读量99 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： GEE
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UoEmacs_Lisp/article/details/133220415
GEE 专栏收录该内容
33 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍如何利用Google Earth Engine (GEE)进行影像像素的相关性分析，特别是探讨不同时间滞后下的相关性。通过示例代码，展示了从Copernicus Sentinel-2数据集中选取特定地区和时间点，计算B2波段的像素相关性，以理解遥感数据的时空变化和地表监测。

在遥感数据分析中，了解影像像素之间的相关性是十分重要的。Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的云计算平台，提供了丰富的地理空间数据和分析工具。在GEE中，我们可以通过编写JavaScript代码来获取和处理遥感影像数据，并进行相关性分析。

下面是一个示例代码，演示了如何在GEE中计算不同时间滞后下的影像像素相关性：

// 选择一个地区和时间范围
var region = ee.Geometry.Rectangle(-122.45, 37.75, -
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Google Earth Engine（GEE）——影像像素在各种时间滞后的相关性
此星光明博客
04-03 522
我想计算每个像素在各种时间滞后的相关性，让该像素保持时间滞后，从而导致该像素的最大相关性，而其他像素可能在不同的时间滞后具有更高的相关性。我将如何着手获得图像集合，其中各个像素根据导致最大相关性的滞后具有不同的时间滞后？此代码会出现以下的问题：这里解决方法：选择一：通过在脚本中硬编码来尝试不同的时间延迟：复制并粘贴必要的代码行以重复该过程在不同的时间滞后并打印出相关性的平均值每个时间滞后的输出。缓存数据应该有助于执行。选择2：这里有一个函数需要注意：classBandregion。
Google Earth Engine(GEE)——两个数据集之间沿时间维度的相关性斯皮尔曼和皮尔逊相关性分析
此星光明博客
07-17 674
其中一个数据集数据缺失太多，因此插值和消除缺失并不合理，相反，我希望忽略缺失值。）这是一个很好的解决方案，它利用了NumPy中的矢量化运算，并经过一些小的调整，可以考虑沿时间轴的NaNs。虽然这里有一个为xarray写的很好的例子，但即使使用这段代码，我也很难计算出pearson相关性而不是spearman相关性。可以为任一数据分配滞后值，lagx 移动 x，lagy 移动 y，并分配一定的滞后值。因此，输入数据可以是一维时间序列，也可以是三维时间序列（时间、纬度、经度）。对齐时间维度的回归标准误差。
Google Earth Engine（GEE）——计算两个影像集合间的相关性（MODIS中蒸散发数据和降水数据相关性）内涵统一两个影像之间的重分类和重投影以及影像的联合功能。
此星光明博客
04-21 990
本实验的主要目的是实现两个影像集合波段之间的相关性分析，这里主要的用到的是MODIS影像的蒸散发数据和降水数据之间的对比，期间几个关键技术点是要统一两个影像集合之间的坐标，这里以MODIS影像的坐标为准，在进行相关性分析过程中会涉及两个影像的链接，此外在计算相关性分析过程并没有使用GEE当中的函数，而是通过分别获取两个影像集合的方差进行计算。scale。
63、利用谷歌地球引擎云对印度奥迪沙邦西米利帕尔老虎保护区森林健康动态进行空间分析
h3i4j的博客
07-30 58
本研究利用谷歌地球引擎（GEE）结合2000-2019年的Landsat卫星数据，对印度奥迪沙邦西米利帕尔老虎保护区的森林健康动态进行了全面的空间分析。通过谐波回归、自协方差、自相关和自回归模型等方法，揭示了不同森林类型（茂密森林、中度茂密森林和开阔森林）与降水水平之间的长期关系，并有效解决了云覆盖导致的数据缺失问题。研究结果表明，森林物候模式对气候变化响应敏感，特别是最强谐波项的振幅比旱季NDVI对降水更为敏感。本研究展示了遥感技术在森林生态系统监测中的重要作用，并为未来森林管理和生态保护提供了科学依据和
AI应用架构师必修课：AI驱动企业战略规划系统的7大核心设计原则
AI天才研究院
07-30 1825
AI驱动战略规划系统是指通过AI技术（机器学习、自然语言处理、知识图谱等）赋能企业战略全生命周期（洞察→规划→执行→监控→调整）的智能化平台。其本质是“战略决策的增强引擎”，而非“替代人类决策者”。传统BI：“描述过去”（What happened），依赖人工分析AI驱动系统：“预测未来”（What will happen）、“解释原因”（Why）、“推荐行动”（What to do）、“模拟结果”（What if）定义：AI系统的设计必须以企业战略目标为起点，而非技术可能性。
卫星图像分析入门：量化价值投资者的必备技能
2501_92132293的博客
05-28 1117
卫星图像分析正在彻底改变量化投资的格局。理解卫星图像分析的基本原理和技术栈掌握从原始卫星图像到投资信号的完整处理流程学习如何将卫星数据与传统财务数据结合进行投资决策构建自己的卫星图像分析系统原型本文范围涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系，特别关注可操作、可复现的技术实现。首先介绍卫星图像分析的基本概念和市场背景然后深入技术细节，包括核心算法和数学模型接着通过实际案例展示完整实现过程最后讨论行业应用和未来趋势NDVI (归一化植被指数): 用于评估植被健康状况的卫星图像指标。
量化价值投资新视角：如何利用卫星图像挖掘隐藏投资机会
2501_92132293的博客
06-07 679
在传统价值投资中，财务报表、行业报告和管理层声明是核心信息源，但这些数据存在滞后性和信息不对称性。随着遥感技术和机器学习的发展，卫星图像作为一种高频、广覆盖的另类数据，正成为量化投资的新前沿。解析卫星图像数据的技术特性及其金融应用逻辑构建从数据获取到投资决策的完整技术链条提供跨行业的实战案例和代码实现指南探讨技术落地的挑战与未来趋势本文从技术原理切入，逐步展开数据处理流程、核心算法实现、数学模型构建、实战案例分析，最后讨论行业应用和未来趋势。
实战指南：用Python处理卫星图像数据辅助量化投资
2501_92132293的博客
06-22 945
随着遥感技术的进步，高分辨率卫星图像已成为量化投资领域的重要数据源。通过分析停车场车辆密度、农田植被指数、港口货物吞吐量等图像特征，投资者能够构建领先于传统财务报表的预测模型。如何处理多源异构的卫星图像数据（如GeoTIFF、JPEG2000格式）如何提取具有经济预测价值的特征指标如何将地理空间数据与时间序列模型结合进行量化分析技术背景与核心概念解析图像预处理与特征工程的核心算法实现数学模型构建与量化分析方法零售和农业领域的实战案例演示行业应用趋势与工具资源推荐。
Coding and Paper Letter（八十七）
胖胖雕的GIS博客
03-09 1616
大家新年好，新一期资源整理博客。 文章目录1 Coding:2 Paper： 1 Coding: 1.针对R语言新手的shiny培训教程。 shiny beginners 2.R语言包tinter，用于获取颜色的色调和阴影。 tinter 3.Power BI的培训研讨会。 pbiworkshops 4.使用C语言的API测试GEOS的性能。 geos performance 5.R语言包exploreRGEE，探索RGEE-Google Earth Engine的包。 exploreRGEE 6.Sh
地球科学基于Python和Google Earth Engine的地表温度与百分比数据的交叉相关性分析：年份分组计算滞后效应和协方差
08-27
内容概要：本文介绍了一个基于Python的脚本，旨在通过Google Earth Engine（GEE）平台获取MODIS卫星数据中的地表温度（LST），并分析其与某时间序列数据（如“percent”字段）之间的滞后关系。脚本首先读取包含周...
【遥感数据分析】基于MODIS的温度数据与百分比序列相关性研究：多滞后模型在时间序列匹配中的应用系统实现
08-27
该脚本首先初始化Google Earth Engine模块，定义了从CSV文件读取数据、获取指定时间范围内的MODIS卫星地表温度数据、计算交叉相关函数（CCF）和协方差的最佳滞后值、以及自回归分布滞后模型（ADL）参数估计的函数。...
数据科学基于Pandas和Earth Engine的流感活动水平时间序列分析与温度关联研究：CSV文件处理及可视化系统设计
08-27
内容概要：该脚本主要实现对CSV文件中ILI（Influenza-Like Illness）活动水平数据的时间序列分析，并结合Earth Engine获取的MODIS地表温度数据，分析ILI活动与温度之间的滞后相关性。脚本支持读取CSV文件、绘制指定...
通过切比雪夫神经网络实现柔性航天器的主动姿态容错跟踪控制.zip
最新发布
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
可用于离线/内网安装docker
12-18
可用于离线/内网安装docker
野火IM PC 客户端，支持Windows、MacOS，Linux，支持国产操作系统和国产CPU
12-18
根据原作 https://pan.quark.cn/s/0ed355622f0f 的源码改编 野火IM解决方案 野火IM是专业级即时通讯和实时音视频整体解决方案，由北京野火无限网络科技有限公司维护和支持。 主要特性有：私有部署安全可靠，性能强大，功能齐全，全平台支持，开源率高，部署运维简单，二次开发友好，方便与第三方系统对接或者嵌入现有系统中。 详细情况请参考在线文档。 主要包括一下项目： 野火IM Vue Electron Demo，演示如何将野火IM的能力集成到Vue Electron项目。 前置说明 本项目所使用的是需要付费的，价格请参考费用详情 支持试用，具体请看试用说明 本项目默认只能连接到官方服务，购买或申请试用之后，替换，即可连到自行部署的服务 分支说明 ：基于开发，是未来的开发重心 ：基于开发，进入维护模式，不再开发新功能，鉴于已经终止支持且不再维护，建议客户升级到版本 环境依赖 mac系统 最新版本的Xcode nodejs v18.19.0 npm v10.2.3 python 2.7.x git npm install -g node-gyp@8.3.0 windows系统 nodejs v18.19.0 python 2.7.x git npm 6.14.15 npm install --global --vs2019 --production windows-build-tools 本步安装windows开发环境的安装内容较多，如果网络情况不好可能需要等较长时间，选择早上网络较好时安装是个好的选择 或参考手动安装 windows-build-tools进行安装 npm install -g node-gyp@8.3.0 linux系统 nodej...
采用薄层法（TLM）的半解析模型预测铁路响应.zip
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
机组组合基于Benders分解算法解决混合整数规划问题-机组组合问题（Matlab代码实现）
12-18
【机组组合】基于Benders分解算法解决混合整数规划问题——机组组合问题（Matlab代码实现）
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名 情绪识别、表情识别、姿态识别和人脸识别结合
12-18
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 智慧教室 课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别结合 推荐使用下方的扩展项目，我们提供了完整的部署流程和权重链接。 PyQt Demo（推荐） Java 版本 前后端系统（推荐） 课堂专注度分析 课堂专注度+表情识别 正面专注度 作弊检测 关键点计算方法 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 正面作弊动作 侧面的传递物品识别 侧面作弊动作 逻辑回归关键点 image-20210620223428871 下载权重 Halpe dataset (136 keypoints) 放到detection_system/checkpoints Human-ReID based tracking (Recommended) Currently the best performance tracking model. Paper coming soon. Getting started Download human reid model and place it into . Then simply run alphapose with additional flag You can try different person reid model by modifing and in . If you want to train your own reid model, please refer to this project Yolo Detector Download the object detection model manua...
利用Google Earth Engine进行Sentinel-2影像统计分析和多光谱波段相关性研究
资源摘要信息:"【遥感图像处理】基于Google Earth Engine的Sentinel-2影像堆叠与统计分析：多光谱波段相关性研究及应用" 知识点概述： 1. Google Earth Engine (GEE) 简介 - Google Earth Engine是一个强大的地理...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值