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云是遥感数据处理中常见的干扰因素之一，对于基于遥感数据的分析和应用而言，云去除是一个重要的步骤。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台来进行Sentinel TOA（Top of Atmosphere）反射率数据的云去除，并附上相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的库和数据集。在GEE中，我们可以直接访问Sentinel数据集，并利用其提供的云掩膜进行云去除。
// 导入GEE库
var ee = require('users/google/earthengine:current');
// 选择Sentinel-2数据集
var sentinelCollection = eeGoogle Earth Engine中的Landsat TOA/SR/RT/T1/T数据集
Google Earth Engine（简称GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的遥感数据集和分析工具，用于地球观测和环境监测。其中，Landsat系列数据是GEE中最为常用和广泛应用的遥感数据之一。本文将介绍Landsat TOA/SR/RT/T1/T数据集的不同版本，并提供相应的源代码示例。以上是对Google Earth Engine中Landsat TOA/SR/RT/T1/T数据集的不同版本的简要介绍，并提供了相应的代码示例。
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数（Air Pollution Index，简称API）
空气污染指数（Air Pollution Index，简称API）是用来衡量空气质量的一种指数，它反映了空气中污染物质浓度对人体健康的影响程度。API的计算结果一般以数字表示，数值越高则表示空气质量越差，对人体健康的危害也就越大。各国和地区计算API的标准不尽相同，但常见的污染物质包括颗粒物（PM10和PM2.5）、臭氧、二氧化硫、二氧化氮等主要空气污染物。在中国，API分为六级，从优到劣依次为：优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染。
Google Earth Engine（GEE）—— sentinel 数据的去云详解Cloud Masks
Level-1C 产品嵌入： 矢量掩码（GML 格式） 云遮罩，包括指定云类型的指示器： 密云 卷云 统计信息：云遮罩中多云像素和卷云像素的百分比。 云罩（浓密/卷云） 云遮罩可以识别多云和无云像素。遮罩包括稠密的云和卷云，并带有指定云类型的指示器。 对所有光谱带以 60 m 空间分辨率采样的数据进行处理。 密集云的识别 稠密的云，也称为不透明的云，其特点是在蓝色光谱区域 (B2) 中具有高反射率。 用于识别密集云像素的方法是基于 B2 反射阈值。为了避免错误检测，主要是
Google Earth Engine（GEE)——Sentinel2 TOA反射率数据去云
本例使用Sentinel-2的QA波段进行云遮蔽的收集。 Sentinel-2的云层标志的选择性较小，所以采集的数据也被CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE标志预先过滤，只使用相对无云的颗粒。 代码： // 建立函数使用Sentinel-2 QA波段掩膜云层。 function maskS2clouds(image) { var qa = image.select('QA60') // 获取第10和11位分别是云和卷云。 var cloudBitMask = 1 <
Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算
本实验的目的是介绍 Google Earth Engine 处理环境。在本练习结束时，您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中，我们将重点关注 Sentinel-2 数据，并学习将图像显示为真彩色和假彩色合成。我们还将学习如何从多光谱图像计算 NDVI。 搜索和导入无云 Sentinel-2 图像 Sentinel-2 的背景 SENTINEL-2 是一种宽幅、高分辨率、多光谱成像任务，支持哥白尼土地监测研究，包括监测植被、土壤和水覆盖，以及观察内陆水道和沿海地区。SENTINE
Google Earth Engine（GEE）——COPERNICUS/S2数据（Sentinel-2 MSI）计算归一化植被指数NDVI和影像下载
Sentinel-2 MSI数据介绍 哨兵-2的数据包含13个UINT16光谱带，代表TOA反射率，以10000为尺度。详见Sentinel-2用户手册。此外，还有三个QA波段，其中一个（QA60）是一个带有云层遮蔽信息的比特掩码波段。更多的细节，请看关于云层掩码如何计算的完整解释。 每个Sentinel-2产品（压缩档案）可能包含多个颗粒。每个颗粒成为一个单独的地球引擎资产。Sentinel-2资产的EE资产ID有以下格式。COPERNICUS/S2/20151128T002653_20151128T
Google Earth Engine（GEE）—— 如何直白的获取指定位置影像几何中每一景影像的时间
影像1： Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-1C 哨兵-2是一项宽幅、高分辨率、多光谱成像任务，支持哥白尼土地监测研究，包括监测植被、土壤和水覆盖，以及观测内陆水道和沿海地区。 哨兵-2的数据包含13个UINT16光谱带，代表TOA反射率，以10000为尺度。详见Sentinel-2用户手册。此外，还有三个QA波段，其中一个（QA60）是一个带有云层遮蔽信息的比特掩码波段。更多的细节，请看关于云层掩码如何计算的完整解释。 每个Sentin
Google Earth Engine（GEE）——在线实现Sentinel-2 和 Landsat 8 SWIR1 反射率之间的线性关系（在线出线性图）
假设您想知道 Sentinel-2 和 Landsat 8 SWIR1 反射率之间的线性关系。在此示例中，使用格式化为点的特征集合的随机像素样本来计算关系。生成像素对的散点图以及最佳拟合的最小二乘线。 函数： reduceColumns(reducer,selectors,weightSelectors) 将 reducer 应用于集合的每个元素，使用给定的选择器来确定输入。 返回结果字典，以输出名称为键。 Apply a reducer to each element of a colle..
Google Earth Engine（GEE）——COPERNICUS/S2高清影像去云处理和10米分辨率数据下载（海南岛为例）
Sentinel-2 is a wide-swath, high-resolution, multi-spectral imaging mission supporting Copernicus Land Monitoring studies, including the monitoring of vegetation, soil and water cover, as well as observation of inland waterways and coastal areas. The Sent
GEE 教程——分析特定区域的 Sentinel-2 图像数据，计算并导出中位数反射率
这段代码用于在 Google Earth Engine 中处理 Sentinel-2 卫星图像，主要目标是计算特定区域的中位数反射率，并导出结果。以下是代码的主要功能和步骤：1. **设置地图和区域**：- 将地图设置为混合视图。- 定义感兴趣区域（AOI），可以选择区域 2 或区域 3。2. **设置时间参数**：- 定义年份（2018年）和起始、结束的日历天数（第91天到第258天）。- 设置云覆盖阈值（70%）。
Google Earth Engine（GEE）——S2中3类影像加载去云和投影变化
更多的细节，请看关于云层掩码如何计算的完整解释。这个例子演示了如何使用COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY数据集的使用ee.Algorithms.Sentinel2.CDI()方法，用于计算云层位移指数和方向性距离变换()用于计算云的阴影。警告：欧空局并没有为所有的L1资产制作L2数据，而且早期的L2覆盖范围也不是全球的。使用指定的或自定义的内核，对图像的每个波段应用一个形态学的reducer()过滤器。圆"、"方"、"十字"、"加"、"八角 "和 "钻石"。
GEE 教程——利用sentinel-2数据计算FVC（植被覆盖度）
Sentinel-2（哨兵-2）是欧洲空间局（ESA）的一组卫星，提供高分辨率的地球观测数据。Sentinel-2卫星以多光谱成像的方式捕捉地球的表面特征，包括陆地和海洋区域。Sentinel-2卫星可以提供高空间分辨率（10米至60米）和高光谱分辨率的数据，适用于多种应用领域，例如农业、森林管理、城市规划、环境监测等。Sentinel-2卫星采集的数据以TOA（Top Of Atmosphere）格式存储和传输。TOA数据是指在光线穿过大气层之后，到达地球表面之前的辐射量。
ASPP - 空洞空间金字塔池化
文章目录1 空洞卷积1.1 空洞卷积的理解1.1.1 一维1.1.2 二维1.2 空洞卷积的优劣2. ASPP3. 代码 1 空洞卷积 1.1 空洞卷积的理解 1.1.1 一维 (a) 正常卷积：输入特征 Input feature，kernel = 3，stride = 1，pad = 1，输出特征 Output feature。 (b) 空洞卷积：与图 (a) 不同之处在于 pad = 2，同时引入一个 rate = 2（表示卷积核中参数间间隔的超参）。 还可通过下图进一步理解普通卷积与空洞卷
嵌入式状态机编程-QP状态机框架与常见状态机方法
状态机基本术语 现态：是指当前所处的状态。 条件：又称为“事件”，当一个条件被满足，将会触发一个动作，或者执行一次状态的迁移。 动作：条件满足后执行的动作。动作执行完毕后，可以迁移到新的状态，也可以仍旧保持原状态。动作不是必需的，当条件满足后，也可以不执行任何动作，直接迁移到新状态。 次态：条件满足后要迁往的新状态。“次态”是相对于“现态”而言的，“次态”一旦被激活，就转变成新的“现态”了。 传统有限状态机Fsm实现方法 如图，是一个定时计数器，计数器存在两种状态，一种为设置状态，一种为计时状态 设
Visual Studio 2022与Qt集成实战：解决Qt.props导入错误的完整指南
本文详细解析了在Visual Studio 2022中集成Qt开发时，如何解决因Qt.props文件导入失败导致的编译错误。文章从问题根源入手，深入剖析了Qt.props文件与QtMsBuild环境变量的关系，并提供了从检查文件存在性、配置环境变量到直接修改项目文件路径的完整排查与修复方案，帮助开发者快速恢复项目构建。
医学图像处理入门：如何用Python将CT灰度图转换为伪彩色图像（附代码）
本文详细介绍了如何使用Python将CT灰度图转换为伪彩色图像，提升医学图像的可读性和诊断效率。通过OpenCV和Matplotlib等工具，实现灰度值到彩色空间的映射，特别适用于突出显示特定组织密度差异。文章包含完整代码示例和临床实用技巧，适合医学影像分析初学者和Python开发者。
光谱特征选择之模拟退火算法SA
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200smart 模拟量转换库的建立
模拟量当前值 =（工程值 - 工程量下限）*（模拟量上限 - 模拟量下限）/ （工程量上限 - 工程量下限）+ 模拟量下限2. 建立变量表3. 程序。
CAN轴控制流【6041，6040】
【代码】CAN轴控制流【6041，6040】
详细介绍用MATLAB实现基于A*算法的路径规划（附完整的代码，代码逐行进行解释）（一）--------A*算法简介和环境的创建
本系列文章主要介绍基于A*算法的路径规划的实现，并使用MATLAB进行仿真演示。 一、 A*算法简介 A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。 公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),其中， f(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计，g(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价，h(n) 是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
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SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
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