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Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于在云端分析和处理地理空间数据。它提供了丰富的卫星和地理数据集，以及一套强大的分析工具，可以用于从遥感数据中提取有用的信息。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine平台在线计算归一化植被指数（NDVI）和覆盖度（FVC），并批量下载结果。
首先，您需要访问Google Earth Engine网站（https://earthengine.google.com/ ↗）并使用您的Google账号登录。如果您没有Google账号，您需要先创建一个。
登录后，点击页面左上方的"代码编辑器"按钮进入代码编辑器。在代码编辑器中，您可以编写和运行JavaScript代码。
在代码编辑器中，首先导入需要的图像数据。假设我们要计算NDVI和FVC的图像是Landsat 8遥感影像。以下是导入Landsat 8图像数据的示例代码：
var imageCollection = ee.基于 Google Earth Engine 的北京市中心区域地表温度反演
有些话说在前面，我看到现在有很多类似的GEE资源是收费的，但是实际上这些内容都很简单，大家可以自己试一试，没必要为这些简单的内容付费。如果有一些更为复杂的部分或者比较完整费时费力的内容项目，再去付费学习更为合理。本文将详细介绍如何使用 GEE 对北京市中心区域的地表温度进行反演，并将结果导出保存。
Google Earth Engine（GEE）——MODIS/061/MOD09A1数据计算逐月FVC并获取逐月的直方图分布和影像下载
我发现大家现在衣来伸手饭来张口的习惯太厉害了，有粉丝尽然问如何进行MODIS影像计算FVC，我之前已经有博客谢过了逐月的ndvi计算和FVC计算，只不过使用的是Landsat数据，最有我还是不忍心写了这篇博客，大家又可以白嫖了，不过希望大家以后能自己动手实现代码的改编，否则是无法提升自己的GEE应用能力的。上次的代码链接如下：在代码开始之前，我们首先要熟悉你要使用的数据中影像波段，这样才能计算植被指数进而计算植被覆盖和归一化并导出影像：//MOD09地表反射率产品都已针对气溶胶和大气影像进行了校正。
GEE：计算FVC代码详解
本文通过详细解释了在GEE平台上计算FVC的步骤，并提供了相应的源代码。通过使用GEE，我们可以轻松地处理大范围的遥感数据，并计算出特定区域的植被覆盖率。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台来计算FVC（Fractional Vegetation Cover，植被覆盖率）。通过对以上步骤的解释和代码实现，相信您已经对GEE平台上计算FVC有了一定的了解。GEE是一个非常适合进行大范围遥感数据处理和分析的平台，因此使用GEE来计算FVC是一种常见的方法。
Google Earth Engine（GEE）——Landsat8影像逐月NDVI_FVC计算内含直方图和下载——以北京市为例
本文通过逐年逐月遍历影像，计算NDVI影像计算和FVC计算，并且统计其逐月的直方图和下载，但是本文为了减少GEE网页崩溃，所以直接就用一年的影像进行了实验。 本文中用到的函数两个： ee.Image(args) An object to represent an Earth Engine image. This constructor accepts a variety of arguments: - A string: an EarthEngine asset id, - A string an
Google Earth Engine MODIS MOD09A1 数据计算逐月 FVC 并获取逐月的直方图分布和影像下载 GEE
Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云端平台，提供了丰富的遥感数据集和分析工具，可以用于地球科学研究、环境监测等领域。本文将介绍如何使用 Google Earth Engine 计算 MOD09A1 数据集中的植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC），并生成逐月的直方图分布，并演示如何下载相关的影像。通过上述代码，我们成功计算了 MOD09A1 数据集中植被覆盖度（FVC）的逐月直方图分布，并将逐月的 FVC 影像下载到本地。
Google Earth Engine（GEE）——如何在线计算NDVI（归一化植被指数）和FVC（植被覆盖度）并批量下载
刚开始我们就是要定义一些函数，去云函数，我们的矢量边界，因为要用到长时序的下载，那我们得用Landsat5/7/8三者的结合，如果要用modis数据那么就另当别论。 数据准备和函数准备 //定义我们的研究区或者我们上传的矢量边界 var hh= ee.FeatureCollection("users/bqt2000204051/BRXL_BIANJIE") //Landsat5/7/8 SR数据去云 function rmCloud(image) { var cloudShad...
GEE：计算FVC（Fraction of Vegetation Cover）代码详解
本文介绍了一种使用Google Earth Engine(GEE)平台进行遥感影像处理的方法，该方法可以将一幅遥感影像转换成植被覆盖度（Fraction of Vegetation Cover，FVC）影像，同时去除云和阴影干扰。结果如下图所示，
Google Earth Engine（GEE）——利用GEE在线计算Landsat 4、5、7和8的LST地表温度
然而，由于模型的粗略分辨率，TCWV值在所选区域内几乎是恒定的，因此，没有显示。在选定的地区，FVC和发射率值是相当均匀的。由此产生的裸地辐射率图显示了大约0.96-0.97的数值，这与11微米区域的光谱库中通常发现的数值一致[53]。Landsat图像的FVC值也是由各自的NDVI得出的（图4e）。此外，河流最西边的稻田具有非常低的NDVI值，通常与水有关，因此，被掩盖了。植被密度低的地区的数值接近0.97，而植被茂密地区的发射率数值达到接近0.99，都与光谱库中的典型数值一致[53]。
Google Earth Engine（GEE）——逐月影像缺失后利用插值方法弥补，并循环下载（北京市为例）
本次主要尝试了两个重要的结合，一个是NDVI、FVC的逐月计算并下载，另外就是将逐月影像存在的去云后影像空缺的方法进行弥补，将两者结合在一起，因为数据较大，建议在使用本代码的过程中尽量少打印出来结果，或者使用.limit()来限制输出的个数，我们可直接可以下载到本地进行影像查看。 以前单独的插值文章： (469条消息) Google Earth Engine（GEE）——NDVI时序线性插值补缺和导出视频结果案例分析（北京奥森公园为例）_此星光明2021年博客之星云计算Top3的博客-优快云博客 (
探索Google Earth Engine：超级全的NDVI时间序列分析
基于GEE的NDVI时间序列分析
Google Earth Engine（GEE）——以MODIS影像为例计算植被指数批量统计北京市各区逐年EVI/NDVI均值、标准差、方差统计分析和CSV下载
本次用到的数据： MOD13Q1.006 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 250m Resolution 250 meters Bands Table Name Description Min Max Units Wavelength Scale NDVI Normalized Difference Vegetation Index -2000 10000 0.0001
全国250米植被覆盖度(FVC)栅格数据集（2000-2024年）
植被覆盖度（FVC，Fractional Vegetation Cover） 是指地表植被（包括叶、枝、茎）的垂直投影面积占研究区总面积的比例，是衡量生态系统生长状态和植被健康的重要指标。植被覆盖度是生态学、地理学、气候学等多个学科领域的基础数据，广泛应用于生态监测、植被变化分析、气候模型输入等方面。本期我们分享的是2000–2024年中国250米分辨率逐月植被覆盖度（FVC）栅格数据集。数据来源于国家青藏高原科学数据中心，通过基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型生成，计算得到植被覆盖度，并根据土地利用数据去除湖泊、河流、冰川等无植被区域，得到最终的植被覆盖度产品。数据的空间分辨率为250米，数据格式为TIFF。数据来源：国家青藏高原科学数据中心数据范围：中国数据单位：[0，1]数据格式：栅格(TIF)格式数据坐标：GCS_WGS_1984时间分辨率：2022年– 2024年（逐月）空间分辨率：250米高吉喜, 史园莉, 张宏伟, 陈绪慧, 张文国, 申文明, 肖桐, 张玉环. (2022). 中国区域250米植被覆盖度数据集（2000-2024）. 国家青藏高原科学数据中心. https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300330. https://cstr.cn/18406.11.Terre.tpdc.300330.Gao, J., Shi, Y., Zhang, H., Chen, X., Zhang, W., Shen, W., Xiao, T., Zhang, Y. (2022). China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2024). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data
(完整数据)中国区域250米植被覆盖度数据集2000-2023
，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。该数据集能够为全国区域生态质量评价、重要生态空间调查评估等工作提供数据参考。 数据信息 文件命名：HXPT_FVC_MONTH_MAX_250m_YYYYMM_全国_yyyymmddhhmmss.tif，其中： HXPT代表国家生态保护红线监管平台生产， FVC代表植被覆盖度， MONTH代表月度， MAX代表最大值合成， 250m代表空间分辨率250米， 全国代表覆盖范围全国， YYYYMM代表数据时间年月， yyyymmddhhmmss代表数据生产时间年月日时分秒 数据读取方式：文件采用.tif格式存储，可用ArcGIS等软件打开
详解Unity中的粒子系统Particle System (三)
上一篇我们详细讲解了有关主模块的全部内容，已经对粒子系统的基本运作有了足够的了解，本篇就来讲一下被粒子系统默认启用的Emission、Shape、Renderer模块又在粒子系统中扮演着怎么样的作用吧。
RV1126开发板性能实测：网络、温度与功耗全解析
本文对RV1126开发板进行了全面的性能实测，重点分析了网络性能、温度表现与功耗特性。测试发现UDP带宽可达500Mbps，但TCP性能受限于协议栈；散热设计对持续性能至关重要，大板子在AI推理和视频推流中表现更稳定。为嵌入式开发者提供了真实的选型参考和优化建议。
SUMO从入门到精通：手把手教你用开源工具完成智能网联车仿真（附Python接口教程）
本文提供了一份SUMO开源交通仿真工具的完整实战指南，从环境搭建、基础仿真到Python接口TraCI的深度应用。重点讲解了如何利用SUMO的高度可定制性进行智能网联车仿真，包括实现动态信号优先等核心算法，并介绍了与网络仿真器集成以构建高保真车联网通信环境的方法。
opencv简单小项目
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像和视频处理功能。要开始一个OpenCV项目，你需要安装OpenCV库，这通常可以通过Python的pip包管理器完成。替换为你要加载的图像的实际路径。这个例子展示了OpenCV项目的基本结构，你可以在此基础上添加更多的图像处理功能。如果你需要更详细的指导或代码示例，请告诉我你的具体需求。
lvgl 9虚拟键盘控件 (lv_keyboard) 使用指南
是 LittlevGL 提供的一个虚拟键盘控件，适用于在图形界面中输入文本。与按钮矩阵类似，虚拟键盘预定义了多个键位布局，支持多种模式和自定义键位映射，能够满足各种文本输入需求。通过与文本区域 (Text Area) 的结合，键盘能够自动将输入的字符传送到指定区域。控件是 LittlevGL 提供的强大虚拟键盘解决方案，适用于任何需要文本输入的界面。通过预定义的键盘模式、自定义键位映射和文本区域自动填充功能，可以大大提升用户输入体验。无论是在嵌入式系统的用户界面中，还是在其他需要虚拟键盘的应用中，
微信小程序 - 最新详细实现调起手机摄像头拍摄身份证人像面和国徽面取景框功能，在拍照相机上增加身份证证件照的轮廓或自定义文字，支持替换扫描拍摄辅助线图片及文本，小程序实现拍照身份证时带取景轮廓框拍摄！
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IEEE S&P 2026 大模型安全论文整理
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启动整合了flowable的项目，初始化时报错。flowable没有自动建表， 原因 测试数据库版本是MySQL5.7。经过查询和尝试，原因是：在这个数据库里面，已经有一个数据库里面有activiti的这些表了，它检索的时候全库检索查到它了，所以flowable不去建表了，但是我们指定的这个schema里卖弄还是空的，所以它报了找不到表。解决方法：mysql的链接上加上参数如下，让本schema成为默认的schema。...
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STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
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