使用Google Earth Engine Julia和EarthEngine.jl进行地理数据分析

最新推荐文章于 2025-11-25 14:03:37 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 14:03:37 发布
阅读量101 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： julia 数据分析 java 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/VwajAlgorithm/article/details/133164370
GEE 专栏收录该内容
82 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何结合Julia编程语言和EarthEngine.jl包来利用Google Earth Engine进行地理数据分析。从安装设置、身份验证到加载数据、处理分析以及数据可视化，文章提供了详细的步骤和代码示例，展示了使用GEE和EarthEngine.jl进行高效地理数据分析的方法。

Google Earth Engine Julia（GEE）是一个强大的平台，可以用于处理和分析地理空间数据。通过结合Julia编程语言和EarthEngine.jl软件包，用户可以利用GEE的丰富功能和数据集进行高效的地理数据分析。本文将介绍如何使用GEE和EarthEngine.jl进行地理数据分析，并提供相应的源代码示例。

安装和设置

在开始之前，首先需要安装Julia编程语言和EarthEngine.jl软件包。请按照官方文档的说明进行安装和设置。

安装完成后，可以使用以下代码导入EarthEngine.jl包：

using EarthEngine

接下来，需要进行身份验证以访问Google Earth Engine平台。可以使用以下代码进行身份验证：

authenticate()

连接到Google Earth Engine

成功进行身份验证后，可以使用以下代码连接到Google Earth Engine：

ee = EarthEngine

加载地理空间数据

使用GEE和EarthEngine.jl，可以轻松加载各种地理空间数据集。下面是一个加载Landsat 8影像

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Google Earth Engine（GEE）—Julia+EarthEngine.jl 用法
此星光明博客
09-01 526
本文档用于说明和讨论使用EarthEngine.jlJulia API时的一些内部结构和有趣的部分。 Julia API 从 Python API 导入了大部分函数（如果有任何缺失，请记录问题）。函数失去了ee.Type语法，因此可以简单地按名称调用方法，而没有那么多代码。例如ee.Reducer.histogram()只是histogram()在 Julia API 中。某些方法有多个版本，具体取决于 ee.Type（如mean()），差异由 Julia 的多分派处理，有关详细信息，请参阅利用 Juli
Google Earth Engine（GEE）—Julia+Earth Engine快速入门！
此星光明博客
09-01 836
Google Earth Engine in Julia! EarthEngine.jl 朱莉娅的谷歌地球引擎！ EarthEngine.jl用于与令人惊叹的基于云的地理空间处理平台Google Earth Engine交互，使用Julia编程语言作为EE Python API的包装器。 您可以通过EarthEngine.jl以下两种方式使用。 与人人都知道和喜爱的优秀 ole' 面向对象 Python API 的接口（即imagecollection.filterDate(...).mean()
julia安装与使用_与julia一起使用Google Earth引擎
weixin_26705651的博客
08-21 787
julia安装与使用 介绍 (Introduction) Google Earth Engine is a powerful cloud-based geoprocessing platform that allows users access to petabytes of earth observation and model data with collocated compute. The...
从零开始学习空间数据分析：大数据领域的必备技能
AI开发架构师
08-25 624
在这个数据驱动决策的时代，我们每天产生的海量数据中，超过80%都与地理位置相关。从物流配送优化到城市规划，从疫情追踪到精准营销，空间数据分析正成为各行业不可或缺的核心技能。本文将带领您从零开始，一步步探索空间数据分析的奇妙世界。我们将从基础概念讲起，逐步深入到核心技术与工具应用，最终通过实战案例展示如何将空间数据分析应用于解决实际问题。无论您是数据科学领域的新手，还是希望扩展技能边界的专业人士，这篇文章都将为您打开位置智能的大门，助您掌握大数据时代的关键竞争力。
GEE 高阶应用：eeExtra包（Python、R、julia和JavaScript API）
此星光明博客
10-12 140
Google Earth Engine (GEE) 是一个基于云的服务，用于矢量和栅格数据的地理空间处理。Earth Engine 平台具有 JavaScript 和 Python API，提供不同的方法来处理地理空间对象。Google Earth Engine 还提供了一个巨大的 PB 级别的栅格和矢量数据目录，用户可以在线处理这些数据。GitHub 上有很多出色的第三方 GEE 包和项目。
了不起的GIS：GIS相关软件、框架、代码、资源等的合集
张景源的博客
12-20 6054
本文的原文地址是 Awesome GIS，是由 sshuair 同学维护的GIS资源列表。该文件执行 MIT 开源协议，以下是其截至 2020年12月20日 的备份。十分感谢 sshuair 同学整理的资源。 Awesome GIS 是一个地理空间相关资源的集合，包括制图工具、空间分析工具、开发工具、数据、会议和组织、新闻机构、开放课程、一些精美的地图网站。 Please contribute. Let’s make this guide better! Please follow the Contrib
机器学习开源库和项目总结
逆袭的青年的专栏
04-18 4624
A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language). Inspired by awesome-php. Other awesome lists can be found in the awesome-awesomeness list. If you want t
Coding and Paper Letter（八十五）
胖胖雕的GIS博客
12-18 5177
新一期资源整理博客。 文章目录1 Coding:2 Paper: 1 Coding: 1.阿根廷地质协会（AGA）于2020年8月和9月提供的“地理信息学应用于多专题制图”课程的虚拟课程。 AGA Geoinformatica 2020 2.R语言包glmmTMB，基于Template Model Builder拟合广义线性混合效应模型。 glmmTMB 3.Python库rich，是一个Python库，用于在终端中显示富文本和精美格式。 rich 4.Python库Mici，提供了概率模型中近似推论的马
Coding and Paper Letter（八十六）
胖胖雕的GIS博客
01-08 3578
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.R语言包radiant.basics，使用R和shiny的商业分析软件包。 radiant.basics 2.一个用于探索和发布数据的开源多功能工具，Datasette是用于浏览和发布数据的工具。 它可以帮助人们获取任何形状或大小的数据，并将其发布为交互式，可探索的网站和API。 datasette 3.关于作者硕士论文的技术部分，基于Google Earth Engine实现的结合Landsat和Sen
Julia调用Matlab, Python以及R的微分方程求解器
微小冷的学习笔记
12-16 2920
换言之，其提供了一些MATLAB中求解器，包括ode23, ode45, ode113, ode23s, ode23t, ode23tb, ode15s, ode15i。deSolveDiffEq.jl可调用：lsoda ,lsode ,lsodes ,lsodar ,vode ,daspk ,euler ,rk4 ,ode23 ,ode45 ,radau ,bdf ,bdf_d ,adams ,impAdams ,impAdams_d。这三个包需要在github上下载安装。
从数据分析到深度学习！Anaconda3 2025 全流程开发平台，安装步骤
2501_94155965的博客
11-24 253
Anaconda3 2025 是 Anaconda 公司推出的数据科学与机器学习开发平台，简单说就是数据科学家、分析师和开发者的 “瑞士军刀”，它集成了 Python 环境、包管理工具和大量常用库，让数据处理、分析和建模更高效。Anaconda3 2025 是数据科学领域的 “一站式解决方案”，它打包了 Python 环境、包管理工具和常用库，让你无需关心复杂的配置细节，专注于数据处理和建模。无论是新手入门还是专业开发，都是高效且稳定的选择。
基于 Python 的大数据处理项目方案：电商用户行为数据分析平台
weixin_47681855的博客
11-25 27
本文介绍了一个电商用户行为数据分析项目的技术实现方案。项目旨在整合多源异构数据，构建高效的数据处理框架，支持TB级数据的实时和离线分析。技术选型采用PySpark作为核心处理引擎，结合Dask、Pandas等工具实现数据采集、清洗、转换和存储。项目采用分层架构设计，包含数据层、采集层、处理层、存储层和应用层，并通过实例代码展示了基于PySpark的用户行为分析流程，包括数据清洗、核心指标计算（如DAU、商品点击TOP10）和用户特征提取。该方案可有效支撑用户画像构建、精准营销等业务需求。
MySQL数据分析应用
2509_93942660的博客
11-22 444
说实话，MySQL做数据分析确实有些局限，比如机器学习算法支持不够，可视化也得借助其他工具。但在快速产出业务洞察、构建简单数据看板时，直接基于业务数据库做分析还是很高效的。关键是要活用SQL的各种特性，把数据处理逻辑尽量放在数据库层面，这样才能发挥最大效能。数据分析最头疼的就是数据质量，我习惯先用几个语句快速排查问题。这些技巧都是实际项目中总结出来的，希望能帮到大家。数据分析这条路，边做边学最重要，共勉！性能优化方面，有几个特别要注意的点。接下来重点说说窗口函数，这真是数据分析的神器。
如何高效完成科研数据的初步分析？深度体验PaperXie AI科研工具中数据分析模块在统计描述、可视化与方法推荐场景下的实际应用表现
paperxie_xiexuo的博客
11-21 1554
AI数据分析工具的核心价值在于“降本增效”，它可以帮助我们摆脱繁琐的手动计算过程，把精力集中在内容构思与逻辑构建上。但值得注意的是，再强大的AI也无法完全取代人类的判断力与审美力。一份真正打动审稿人与读者的论文，不仅需要精准的数据表达，更离不开严谨的科学内涵与清晰的推导逻辑。因此，在使用这些工具时，建议将其视为“智能辅助”而非“全自动解决方案”，主动参与数据校验与结果解读，才能产出既高效又富有学术价值的作品。t=P9T8。
Pandas 高级教程：解锁数据分析的强大潜能
最新发布
weixin_71363825的博客
11-25 498
本篇博客介绍了 Pandas 的一些高级操作和实际应用场景，包括多级索引、数据透视表、时间序列操作、字符串处理、高级数据合并、数据清洗以及高级分组操作等。通过这些高级功能，我们可以更加灵活地处理复杂的数据任务，从数据中挖掘出更有价值的信息。
【数据分析】AD与CTE纤维结构的联合分析(主成分分析+聚类分析+可视化分析)
专注生信领域
11-22 273
本研究通过对AD和CTE纤维结构的每残基能量贡献进行详细的分析，揭示了这两种疾病相关纤维结构的差异和相似性。通过PCA和聚类分析，我们能够识别出具有不同结构特征的样本组，并确定了对结构差异贡献最大的残基。这些发现为理解AD和CTE的发病机制提供了新的视角，并可能为开发针对这些疾病的治疗方法提供潜在的靶点。未来的研究可以进一步探索这些残基在疾病中的具体作用，并验证它们作为治疗靶点的潜力。
【开题答辩全过程】以 海鲜市场销售数据分析与预测系统为例，包含答辩的问题和答案
shiji7553的博客
11-24 521
本文展示了一位本科生的毕业设计答辩全过程，其选题为"海鲜市场销售数据分析与预测系统"。系统采用Java+MySQL+ECharts技术栈，包含数据清洗、时间序列预测、可视化展示等功能模块。答辩中，学生就选题缘由（家庭背景）、技术选型（Java基础）、数据处理（3万条真实数据）、预测方法（7日MAE指标）等问题进行了详细解答。评委肯定其选题实用性，建议补充水产文献、完善计算公式，并建议在实际店铺试用。该案例为开题阶段的学生提供了选题、技术方案和答辩准备等方面的参考范例，也展示了本科毕
KING大咖直播 | 金仓数据库数据分析技术深度解析
Kingbase_的博客
11-24 269
我们将系统梳理典型OLAP场景，并揭秘金仓数据库如何随需而变，支撑多样化业务诉求。面对PB级数据、高并发查询，金仓数据库基于MPP架构打造的分布式分析引擎，可横向扩展、弹性调度，真正实现“数据越多，跑得越快”。通过SMP等核心技术优化，金仓数据库集中式架构在单机性能极限下仍能高效应对中大规模OLAP负载，兼顾稳定与成本。在当前数据量爆发式增长的时代，企业如何有效应对海量数据分析带来的挑战？直播间还设有抽奖环节，电科金仓定制耳机、定制大礼包等好礼等你来拿！金仓数据库集中式架构分析技术和分布式架构分析技术，
从研究问题到分析初稿：深度解析PaperXie AI科研工具中数据分析模块在学术写作场景下的辅助逻辑与技术实现路径
paperxie_xiexuo的博客
11-22 1204
AI驱动的数据分析工具，其真正价值不在于“算得多快”，而在于“让用户更快进入思考状态”。PaperXie 的这一模块，通过结构化输入、清晰引导与文档整合，有效降低了非专业用户的数据分析门槛。但它无法替代研究者对方法原理的理解、对结果合理性的判断以及对学术伦理的坚守。真正的科研，始于问题意识，成于逻辑严谨。技术的作用，只是让这个过程少一些繁琐，多一些专注。因此，在使用此类工具时，建议将其视为“智能脚手架”，而非“全自动生产线”。主动参与、理性审慎，才能产出既高效又可信的研究成果。t=P9T8。
探索Julia语言的GMT.jl：地理空间数据可视化工具
在使用GMT.jl时，用户可以通过编写Julia代码来调用GMT的各种功能，例如绘制地图、创建地理数据的图表、进行网格数据分析等。这些功能通常涉及到复杂的数学计算和图形处理算法，GMT.jl库通过封装GMT的底层命令，简化...
评论
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