使用Google Earth Engine计算ECDI并展示结果的代码(以北京市为例)

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本文提供了使用Google Earth Engine计算北京市Enhanced Built-up and Bareness Index(ECDI)的代码示例。通过导入GEE库、筛选Landsat 8数据,应用云掩膜,计算ECDI并展示结果,帮助理解城市建筑物和裸地覆盖状况,为城市规划提供参考。

Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,用于存储、处理和分析地理空间数据。在这个示例中,我们将使用GEE来计算和展示Enhanced Built-up and Bareness Index(ECDI)在北京市的结果。ECDI是一种用于监测建筑物和裸地覆盖程度的指数。

首先,我们需要在Google Earth Engine中导入必要的库和数据集。以下是代码示例:

// 导入GEE库
var ee = require('users/google/earthengine:ee');

// 导入Landsat 8表面反射数据集
var landsat = ee.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
Google Earth Engine (GEE) 平台上,你可以通过以下几个步骤来获取和分析海口市的水体面积数据: 1. **登录和初始化**: 首先,你需要在GEE官网上创建账号登录到GEE开发者控制台。然后,在Python Notebook或客户端中导入`ee`库,初始化它。 ```python import ee ee.Authenticate() # 登录授权 ee.Initialize() # 初始化GEE API ``` 2. **选择遥感数据源**: 使用GEE提供的卫星影像数据,如Sentinel-2或Landsat系列,它们包含对地表覆盖的详细信息。可以搜索特定时间范围内的水面反射率(如,NDWI - 水体指数)来识别水体。 ```python # 查询海口市附近的时间窗口和数据集合 date_range = ee.DateRange('2020-01-01', '2020-12-31') landsat_dataset = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR").filterDate(date_range) ``` 3. **计算水体面积**: 利用遥感数据中的水面指标,比如NDWI,结合阈值来提取水体区域。可以使用`select`和`reduceRegion`函数来计算每个像元的水体面积。 ```python def water_index(image): ndwi = image.select(['B4', 'B3']).normalizedDifference() return ndwi water_image = landsat_dataset.map(water_index).mosaic() water_mask = water_image.gt(0.25) # 这里是一个示阈值,实际可能需要调整 water_area = water_mask.reduce(ee.Reducer.sum()) ``` 4. **分析数据**: 分析提取的水体面积时间序列,可能包括趋势分析、季节变化等。你可以使用统计方法或者可视化工具来呈现结果。 ```python # 计算平均每月水体面积 monthly_water_area = water_area.resample('month').mean().getInfo() ``` 5. **可视化**: 最后,你可以利用GEE的绘图功能展示海口市水体面积的变化情况。 ```python ee.Image(monthly_water_area).visualize(min=0, max=monthly_water_area.max(), palette=['blue']) ```
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