Google Earth Engine教程：使用Landsat影像集合进行云去除和NDVI计算

最新推荐文章于 2024-04-08 15:22:15 发布
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本教程详细介绍了如何使用Google Earth Engine（GEE）进行Landsat 8影像的云去除和归一化植被指数（NDVI）计算。步骤包括导入影像集合，应用云掩膜，计算NDVI，以及结果的可视化和导出。通过这些步骤，用户可以有效地处理遥感影像数据。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，可以用于处理和分析大规模遥感影像数据。在本教程中，我们将使用GEE平台上的Landsat影像集合来进行云去除和归一化植被指数（NDVI）计算。下面是详细的步骤和相关源代码。

步骤1：导入影像集合
首先，我们需要导入Landsat 8的影像集合。我们可以使用ee.ImageCollection函数来加载影像集合，并使用filter函数根据时间和地理区域进行筛选。

// 导入Landsat 8影像集合
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filterBounds
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使用Google Earth Engine进行Landsat 5影像融合和时序分析并导出影像视频
TpjtRuby的博客
09-18 785
通过执行上述代码，您将能够使用Google Earth Engine进行Landsat 5影像融合和时序分析，并将结果导出为影像视频。请注意，这只是一个简单的例子，您可以根据自己的需求进行更复杂的分析和可视化。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台进行Landsat 5影像融合和时序分析，并将结果导出为影像视频。您可以使用GEE的交互式地图工具来绘制一个区域或使用预定义的边界，这取决于您的需求。接下来，我们将对筛选后的影像执行影像融合操作。
GEE必须会教程—Landsat影像去云处理（旧）
Promising_GEO的博客
02-18 3630
基于GEE的Landsat数据去云处理
Landsat8去云和云影函数
所有专家都曾始于新手
03-10 962
这段代码旨在对Landsat 8表面反射率图像进行云和云影的遮蔽。它利用像素QA（质量评估）波段来识别并遮蔽图像中的云和阴影区域。以下是该函数的功能解释：它定义了两个变量，cloudShadowBitMask 和 cloudsBitMask，分别代表QA波段中云影和云的位位置。使用 select() 函数从输入的Landsat 8图像中选择像素QA波段。通过对QA波段执行位运算，创建一个掩码。具体来说，它检查云影位和云位是否都设置为零，这表示天气晴朗的条件。
Google Earth Engine（GEE）——Landsat数据去云操作（SR）
weixin_48048649的博客
02-07 1816
SR的去云主要是用QA波段来进行操作的，这种去云方法直接使用的是通过和QA质量波段做按位操作实现对像素值的筛选，掩膜掉云。在GEE中，Landsat系列产品主要分为两类：一类是。产品（大气层顶反射率或表观反射率产品），另一类是。云阴影、雪等像素，最终达到去云的目的。产品（地表反射率产品）。
Google Earth Engine（GEE）——Landsat数据去云操作（TOA）
weixin_48048649的博客
02-07 2149
该方法只能用于TOA产品，Landsat的其他产品均不能采用这个算法，并且使用该算法后，会增加一个“cloud”波段，具体数值为0-100（0表示无云，100表示云量为100%），要实现去云操作需要根据“cloud”波段来进行处理。TOA产品去云可以直接调用GEE中已经定义好的去云算法来进行处理，方法是ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore()。产品（大气层顶反射率或表观反射率产品），另一类是。产品（地表反射率产品）。
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat 8植被指数分析：城市区域NDVI计算与地理空间导出系统实现
最新发布
10-08
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【遥感与地理信息系统】基于Google Earth Engine的多光谱Landsat影像处理工具集：支持多时相滤波、云掩膜及光谱指数计算等应用
05-24
内容概要：本文档提供了gee scripts.txt的详细解析，重点介绍了一个名为LandsatCollection的Python类，用于处理来自Google Earth Engine（GEE）的Landsat 5、8和9卫星图像数据。该类支持多种空间和时间过滤器，包括...
Google Earth Engine 教程——Landsat 8 影像集合去云分析QA波段和去云NDVI的影像
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11-05 2501
计算图像1和图像2中每一对匹配的波段的输入值的比特和。如果图像1或图像2只有一个波段，那么它将与另一个图像中的所有波段进行对比。输出的带子以两个输入中较长的命名，或者如果它们的长度相等，则以图像1的顺序命名。对于特征和特征集合，唯一支持的键是 "color"，是一个CSS 3.0颜色字符串或 "RRGGBB "格式的十六进制字符串。图像的新掩码，是[0, 1]范围内的浮点值（无效=0，有效=1）。输出的图像保留了输入图像的元数据和足迹。该图层的不透明度，用0到1之间的数字表示，默认为1。
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10-08
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，对Landsat 9卫星影像进行云掩膜处理并分析地表植被变化。通过定义云和阴影的像素质量标志位，结合QA波段信息，实现...
Google Earth Engine（GEE）——Landsat SR影像去云函数
此星光明博客
11-08 2415
函数： bitwiseAnd(image2) Calculates the bitwise AND of the input values for each matched pair of bands in image1 and image2. If either image1 or image2 has only 1 band, then it is used against all the bands in the other image. If the images have the s...
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基于GEE平台的Landsat5 SR影像去云及NDVI计算
分类线性回归的Landsat影像去云方法 (2013年)
04-27
首先，对参考影像和待去云影像上的云覆盖区域进行检测和掩膜；然后，对掩膜后的参考影像进行 ISODATA聚类，并建立各个类别参考影像到待去云影像灰度值的线性回归方程；再对待去云影像上的云覆盖区域，依据参考影像上的灰度值进行最小距离方法分类，划分到聚类形成的各个类别之中；最后，依据各个类别回归方程进行灰度值预测。实验结果表明，所提方法能够进行云区的检测和去除，预测精度相比传统方法有较大提高。
【ChatGPT+Python】Landsat卫星图像黑边去云及旋转校正
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06-08 4462
Landsat的遥感影像四个角有黑色区域，这是正常的。但是如果你真的想去掉黑色区域的话，你可以使用重分类，把黑色的区域变成白色，这样和背景就一致了，在发布服务的时候设为白色透明就可以了。旋转正了的话，它的投影信息和位置信息就不正确了，如果感觉不好看，可以直接剪裁出来正方形，或者把相邻的影像进行拼接，然后再剪裁。Prompt: 现有一RGB彩色图像，图像内仅有一个旋转的矩形物体，其周围的像素值全是0，要求裁剪出其中的矩形物体，并将其旋转校正，注意矩形物体的边界也可能有值为0的像素，输出结果保存为彩色图像。
Landsat8（三）- 去云&降尺度&等处理工具
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这相当于this.filter(ee.Filter.metadata(..))。如果提供，如果成功，将调用第一个参数，如果不成功，将调用第二个参数。使用 filter() 与 ee.Filter.eq(), ee.Filter.gte() 等。一个强制性的函数，通过AJAX调用返回关于这个集合的所有已知信息。properties：一个可选的字典，包含该集合的元数据属性。features：一个包含关于集合中特征的元数据的列表。设置选择项的占位符文本，在没有选择值的时候显示。返回一个集合描述，其字段包括。
AI Earth ——开发者模式案例2：Landsat系列影像数据去云
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【GEE】下载研究区的Landsat8去云清晰影像
TwcatL
04-08 2037
/ 设置日期范围 var startDate = ‘2020-06-01’;// 对图像进行融合 var meanImage = landsat.select(‘B4’, ‘B3’,这里我选用的是RGB，如果你需要其他波段的话，请在这里添加。你可以适当的调整时间，来看看哪一张那个融合后的影像效果最好。如果你仅仅是使用影像来可视化的话，追求没有云的效果。如果你要绘制研究区概况或者是做一个产品的比较。需要整个研究区的Landsat8影像的话。
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利用GEE对Landsat8影像进行去云处理并下载数据
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