全球陆地数据同化系统:利用卫星和地面观测数据提取温度分析

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本文介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE)全球陆地数据同化系统整合卫星和地面观测数据,进行全球及特定地区的温度分析。通过GEE的Python API,我们可以加载NASA的GISTEMP数据集,筛选时间范围和地区,进行数据分析和可视化,例如计算全球平均温度变化趋势和特定地区的温度变化。

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地球是我们生活的家园,了解全球温度分布对于环境监测、气候研究和农业管理等领域至关重要。为了实现全球范围内的温度分析,Google Earth Engine(GEE)全球陆地数据同化系统成为了一个强大的工具。该系统能够整合卫星和地面观测数据,并提供高效的数据处理和分析能力。本文将介绍如何利用GEE进行全球温度分析,并提供相应的源代码示例。

首先,我们需要准备GEE的Python API环境以及所需的数据。安装好Python API后,我们可以使用以下代码导入所需的库和数据:

import ee
import geemap

# 初始化GEE
ee.Initialize()

# 创建地图
Map = geemap.Map()

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