使用Google Earth Engine快速创建10公里的栅格网络

于 2023-09-23 18:37:56 发布
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本文介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE) 创建一个10公里分辨率的栅格网络。通过定义区域范围，设置投影分辨率，生成随机点并转换为网格单元，最终实现栅格网络的可视化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Google Earth Engine（GEE）是一个功能强大的云平台，用于进行地理空间数据分析和可视化。在GEE中，我们可以使用JavaScript编程语言来处理大规模的遥感数据。本文将介绍如何使用GEE创建一个10公里的栅格网络，并提供相应的源代码。

首先，我们需要在GEE中定义一个区域范围，以确定我们要创建栅格网络的空间范围。我们可以使用GEE提供的几何图形对象来定义一个矩形区域。下面是一个示例代码，定义了一个在中国境内的区域范围：

var region = ee.Geometry.Rectangle([73, 18,
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Google Earth Engine（GEE）——快速建立一个10km的格网
此星光明博客
09-14 2040
本文的主要目的是如何快速实现区域的一个网格的建立，主要过程是获取影像的经纬度，然后分别获取经纬度乘以一个数然后转化为整型，并将长宽相乘转化为一个矢量，然后对每一个歌王进行边界的坐标的获取与，最后返回一个多边形geometry，最后还要建立一个可以画图的工具 Map.drawingTools()，将设定好的工具进行遍历，然后添加图层，最后形成一个展示。创建一个有两个带子的图像，名为 "经度 "和 "纬度"，包含每个像素的经度和纬度，单位是度。返回地图的绘图工具，这些工具可以用来在地图上创建和编辑形状。
【GEE学习日记01】Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine
qq_52037636的博客
11-15 630
找到一本据说是最好的GEE入门书籍，打算花几个月系统跟着学习一下，所以在这里打一个卡吧！
Python批量实现栅格影像可视化
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google earth engine随缘学习（六）通过格网导出图像
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12-20 7391
GEE在栅格图像导出方面，限制了导出像素的最大数量。因此如果研究区域很大或者对分辨率要求比较高，就不能一次导出整个栅格图像，而需要拆成多部分单个导出，但是在gee上拆分矢量数据非常的不方便。 可以通过生成格网的方式，来批量、整齐的导出图像数据 比如下图： var generateGrid = function(xmin, ymin, xmax, ymax, dx, dy) { var xx ...
Lab1 - Fundamentals of Google Earth Engine.pdf
08-27
Google Earth Engine（GEE）是一个由Google托管的云计算平台，专为地球表面的大型数据分析而设计。它提供了对多PB规模的卫星图像和地理空间数据目录的直接访问，包括整个EROS（USGS/NASA）Landsat目录、MODIS、NAIP...
Google Earth Engine光谱索引清单：快速访问与应用指南
这些索引集合为“ee-spectral-indices-list”，它们被整理成清单形式，易于在Google Earth Engine的API中调用和使用。 关键词解释: 1. JavaScript: 是一种高级的、解释执行的编程语言。在GEE中，JavaScript API用于...
【地理信息系统】基于Google Earth Engine的多灾害风险评估：水域检测与地形分析综合系统设计
05-24
内容概要：本文档详细介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE) 进行水体检测、距离计算、地形分析以及多灾害风险评估。首先，通过JRC全球地表水数据和Dynamic World数据集，创建了水体掩膜并结合两者的检测结果生成...
基于小型校园的网络规划与设计研究
06-02
在当今数字化教育蓬勃发展的背景下，校园网络作为教学与科研的关键基础设施，其重要性日益凸显。本文旨在探讨小型校园网络的规划与设计，以满足网络实验教学的需求，为相关专业师生提供一个高效、稳定且功能完备的网络实验环境，助力教学活动顺利开展，提升学生的实践能力和创新思维。 网络实验教学要求校园网络具备高度的灵活性与可扩展性。学生需在实验过程中模拟各种网络拓扑结构、配置不同网络设备参数，这就要求网络能够快速调整资源分配，适应多样化的实验场景。同时，为保证实验数据的准确性和实验过程的稳定性，网络的高可靠性与低延迟特性不可或缺。此外，考虑到校园内多用户同时接入的场景，网络还需具备良好的并发处理能力，确保每位用户都能流畅地进行实验操作。 采用层次化结构构建小型校园网络，分为核心层、汇聚层与接入层。核心层选用高性能交换机，负责高速数据转发与关键路由决策，保障网络主干的稳定运行；汇聚层连接不同教学区域，实现数据的汇聚与初步处理，通过划分虚拟局域网（VLAN）对不同专业或班级的实验流量进行隔离，避免相互干扰；接入层则直接连接学生终端设备，提供充足的接入端口，满足大量用户同时接入的需求，并通过端口安全策略限制非法设备接入，保障网络安全。 在设备选型上，核心层交换机需具备高吞吐量、低延迟以及丰富的路由协议支持能力，以满足复杂网络流量的转发需求；汇聚层交换机则注重VLAN划分与管理功能，以及对链路聚合的支持，提升网络的可靠性和带宽利用率；接入层交换机则需具备高密度端口、灵活的端口配置以及完善的用户认证功能。配置方面，通过静态路由与动态路由协议相结合的方式，确保网络路径的最优选择；在汇聚层与接入层设备上启用VLAN Trunk技术，实现不同VLAN间的数据交换；同时，利用网络管理软件对设备进行集中监控与管理，实时掌握网络运行状态，及时发现并解决潜在问题。 网络安全是校园网络规划的关键环节。在接入层设置严
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标题Python基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现AI更换标题第1章引言介绍租房数据分析的重要性，以及Hadoop和Python在数据分析领域的应用优势。1.1研究背景与意义分析租房市场的现状，说明数据分析在租房市场中的重要作用。1.2国内外研究现状概述Hadoop和Python在数据分析领域的应用现状及发展趋势。1.3论文研究内容与方法阐述论文的研究目标、主要研究内容和所采用的技术方法。第2章相关技术理论详细介绍Hadoop和Python的相关技术理论。2.1Hadoop技术概述解释Hadoop的基本概念、核心组件及其工作原理。2.2Python技术概述阐述Python在数据处理和分析方面的优势及相关库函数。2.3Hadoop与Python的结合应用讨论Hadoop与Python在数据处理和分析中的结合方式及优势。第3章租房数据分析系统设计详细描述基于Hadoop的租房数据分析系统的设计思路和实现方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构设计，包括数据采集、存储、处理和分析等模块。3.2数据采集与预处理介绍数据的来源、采集方式和预处理流程。3.3数据存储与管理阐述数据在Hadoop平台上的存储和管理方式。第4章租房数据分析系统实现详细介绍租房数据分析系统的实现过程，包括关键代码和算法。4.1数据分析算法实现给出数据分析算法的具体实现步骤和关键代码。4.2系统界面设计与实现介绍系统界面的设计思路和实现方法，包括前端和后端的交互方式。4.3系统测试与优化对系统进行测试，发现并解决问题，同时对系统进行优化以提高性能。第5章实验结果与分析对租房数据分析系统进行实验验证，并对实验结果进行详细分析。5.1实验环境与数据集介绍实验所采用的环境和数据集，包括数据来源和规模等。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法和步骤，包括数据预处理、模型训练和测试等。5.3实验结果分析从多
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