Google Earth Engine 年度 RSEI 分析：以黄河流域为例

最新推荐文章于 2024-11-14 22:25:31 发布
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本文展示了如何利用Google Earth Engine平台进行年度RSEI分析，以黄河流域为例，通过集成Landsat数据和人口密度数据，识别环境风险热点区域，帮助环保与规划工作。

在本文中，我们将使用 Google Earth Engine 平台进行年度 RSEI（Risk-Screening Environmental Indicators）分析，并以中国的黄河流域为研究对象。RSEI 是一种用于评估区域环境风险的方法，通过整合环境污染和人口暴露数据，可以识别出潜在的环境风险热点区域。

首先，我们需要在 Google Earth Engine 中导入所需的数据集。我们将使用 Landsat 影像数据和人口密度数据。下面是在 Google Earth Engine 中导入数据的源代码：

// 导入 Landsat 影像数据
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
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Google Earth Engine（GEE）——2000-2020年RSEI分析（MODIS数据）以黄河流域为例
此星光明博客
03-14 7234
文中使用的数据：MOD09A1、MOD11A2和MOD13A1 代码： var MOD09A1 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD09A1"), MOD11A2 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD11A2"), MOD13A1 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13A1"), table = ee.FeatureCollection("users/..
Google Earth Engine（GEE）——获取RSEI各组成指数（ndvi\lst\wet\ndbsi）的各部分的逐年影像下载
此星光明博客
04-12 5273
上一次写了关于RSEI的文章: (331条消息) Google Earth Engine（GEE）——2000-2020年RSEI分析（MODIS数据）以黄河流域为例_此星光明2021年博客之星云计算Top3的博客-优快云博客_rsei 但是有的朋友想要获取逐个指数的影像，所以此次我们就将原有的各个指数进行了拆分，然后分别获取逐个年份的影像数据，以此来完成以下参考文献的图：其实整体流程是比较简单的但就是需要画一些时间进行函数的修改和代码的重新组合： 代码： var MOD09A1 = ee.
Python+GEE遥感开发之计算遥感生态指数RSEI
等待着冬天的风的博客
05-19 4368
前言：遥感生态指数RSEI， 是一种使用卫星遥感影像数据通过反演计算得到的数据，可以用来对城市的生态状况进行快速监测和评价，该指数主要利用主成分分析方法，对植被指数、湿度、地表温度以及建筑指数四项指数指标进行集成。这个指数是由徐涵秋发明的，更多详细信息还请参考阅读：徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用[J].生态学报,2013,33(24):7853-7862.
GEE：查找黄河流域2020年“最绿”的空间分布及对应时间【逐像元分析】
GEE水生态空间
02-08 761
利用GEE，如何找到黄河流域2020年“最绿”的空间以及相应的时间【逐像元分析】？本文使用python与GEE，实现了黄河流域“最绿”空间和时间分布的逐像元分析
Google Earth Engine（GEE）计算湿度（WET）
guaicaicexu的博客
06-29 4097
今天分享一下在GEE中如何计算湿度分量（wet）
如何在Google Earth Engine (GEE) 完成RSEI计算后分析各指标对结果的贡献率
03-08
好的，用户的问题是在Google Earth Engine中完成RSEI计算后，如何分析各个指标对结果的贡献率。我需要先理解RSEI是什么，以及通常如何计算它。RSEI是遥感生态指数，通常由多个生态指标如NDVI、湿度、热度、干度等...
GEE案例：Landsat 5、7、8影像构建1985-2023年rsei生态遥感指数详细代码
此星光明博客
07-30 2963
rsei（Regional Silviculture Ecological Index，地区林业生态指数）是一种生态遥感指标，用于评估森林生态系统的健康状况和生态服务。构建1985-2023年的rsei生态遥感指，主要需要使用Landsat 5、7和8的遥感影像数据。以下是一种可能的构建方法：1. 数据获取：从美国地质调查局（USGS）或其他可靠数据提供商处获取Landsat 5、7和8的遥感影像数据。确保选择的影像具有适当的空间和时间分辨率，以覆盖所需的时间段。
Google Earth Engine Landsat 年生态遥感指数计算方法
VwajAlgorithm的博客
09-24 1239
然后，我们加载了Landsat 8卫星的表面反射率数据，并根据时间范围和地理范围进行了筛选。接下来，我们选择了计算NDVI和NDWI所需的波段，并通过normalizedDifference函数计算了相应的指标。RESI指数的计算方法涉及多个遥感波段和指标，但常用的方法是基于归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）和归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index，简称NDWI）。
基于GEE使用Landsat 8和Landsat 5影像计算RSEI
zq2025的博客
10-25 5826
使用2018年landsat 8和2009年 landsat 5影像数据计算遥感生态指数RSEI
探索Google Earth Engine：利用MODIS数据和R语言进行2000-2021年遥感生态指数（RSEI）的时空趋势分析
Promising_GEO的博客
11-14 856
本文分享了基于Google Earth Engine（GEE）和R语言的遥感生态指数（RSEI）分析方法。文章详细介绍了利用MODIS数据（2000-2021年）计算内蒙古地区RSEI的技术流程，包括数据预处理、指标计算（NDVI、LST、WET、NDBSI）、主成分分析和结果导出。在R语言部分，展示了均值计算、分级处理、趋势分析（Sen+MK）、变异系数和Hurst指数等后续分析方法，并提供了完整的代码示例。该方法为长时间序列生态环境监测提供了高效的技术解决方案，相关代码可在GEE平台（https://c
Google earth engine——主成分分析PCA
此星光明博客
07-21 2582
本次案例分析主要在于利用一景影像当中的多个波段分别求取各个波段的主成分结果，当然后续还可以优化，主要的目的在于展示如何统计每一个波段并且展示图层结果。因为之前已经讲了很多节的基础知识，所以本届只讲流程。 先看下什么是主成分分析： 主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重
Google Earth Engine（GEE）——R 语言图像可视化（内含NDWI指数计算和掩膜镶嵌后的图像展示）
此星光明博客
08-30 1771
改编自Google Earth Engine 文档。 您可以使用Map$addLayer()可视化图像。如果在没有任何附加参数的情况下向地图添加图层，默认情况下rgee将前三个波段分别分配给红色、绿色和蓝色。默认拉伸基于带中数据的类型（例如，浮点数在 [0,1] 中拉伸，16 位数据被拉伸到可能值的完整范围），这可能适合也可能不适合。为了达到理想的可视化效果，您可以为Map$addLayer()提供可视化参数。具体来说，参数是： Visualization parameters forMap$addL.
Google Earth Engine——Landsat 1985-2020年生态遥感指数RESI计算
此星光明博客
07-19 4249
/参数imgcoll影像集类型（imagecollection）需要保证，影像的顺序依据时间进行排列，第一张影像的时间应该为最早的时间。//参数timeBandNames字符串类型（String），其代表第一个参数imgcoll中影像的时间波段的波段名称。每张影像至少有两个波段，除待插值波段外，应有一个时间波段，为Int类型，代表该影像所处的时间，单位可由自己确定，但同一个影像集内应统一时间单位，该波段应在影像全范围内非NULL，且不可位于影像的第一个波段的位置。光谱时序曲线插值函数。...
tree.js实现3D效果[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用tree.js实现3D效果，包括官网demo的展示和代码示例。官网demo展示了一个自动旋转的正方形，通过创建场景、相机、渲染器和立方体，并设置材质和动画效果，实现了3D模型的动态展示。此外，文章还提供了画一条线的代码示例，通过创建几何体、线材质对象和场景，实现了简单的3D线条绘制。这些示例展示了tree.js在3D图形处理方面的强大功能，适合开发者学习和参考。
jQuery.i18n实现中英文切换[项目源码]
11-25
本文详细介绍了如何使用jquery.i18n.js插件实现网页中英文切换功能。首先需要在HTML页面中引入jquery.i18n.js文件，并配置json语言包路径。接着在对应文件夹下创建中英文json语言文件，定义键值对内容。然后在HTML标签中加入自定义属性i18n来标记需要翻译的内容。最后通过调用i18n方法，设置默认语言和文件路径等参数来实现语言切换。文章还提供了完整的代码示例，包括jquery.i18n.js的核心代码、json语言文件编写示例、HTML标签设置以及点击切换语言的实现方法。整个过程清晰明了，适合需要实现多语言切换的开发者参考。
SAP财务凭证校验替换[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SAP财务模块中凭证校验和替换的配置与增强方法。主要内容包括凭证校验的步骤，如使用GGB0打开校验界面、新建有效性、设定公式和增强代码等；以及凭证替代的步骤，如使用GGB1建立替代规则、设定条件和替换动作，并通过OBBH激活替代。文章还强调了使用前的注意事项，如字段可用性检查、程序代码生成和优先权规则等。这些方法适用于处理简单的凭证字段增强需求，帮助用户高效完成财务凭证的校验和替换工作。
基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）
最新发布
11-25
本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
RSEI
04-01
在信息技术领域中，RSEI 并不是一个常见的缩写或术语。然而，在某些特定场景下，“RSEI”可能代表不同的含义，具体取决于上下文环境。 以下是几种可能性： ### 1. **Remote Software Engineering Index (远程软件工程指数)** 如果 RSEI 是指 Remote Software Engineering Index，则它可能是用于衡量分布式团队效率的一个指标体系。这种类型的度量通常涉及评估开发人员之间的协作质量、沟通频率以及项目交付速度等因素[^2]。 ```python def calculate_rsei(communication_efficiency, collaboration_quality, delivery_speed): """ 计算远程软件工程指数(RSEI) 参数: communication_efficiency (float): 沟通效率评分 collaboration_quality (float): 协作质量评分 delivery_speed (float): 交付速度评分 返回: float: 远程软件工程指数 """ rsei = (communication_efficiency * 0.4) + (collaboration_quality * 0.3) + (delivery_speed * 0.3) return round(rsei, 2) ``` --- ### 2. **Risk-Sensitive Expected Improvement (风险敏感期望改进)** 在机器学习优化算法中，特别是贝叶斯优化框架内，RSEI 可能表示 Risk-Sensitive Expected Improvement 方法。这种方法通过引入不确定性来指导模型参数的选择过程，从而提高预测性能并降低潜在的风险影响[^3]。 --- ### 3. **Resource Scheduling Efficiency Indicator (资源调度效率指示器)** 当讨论云计算平台或者数据中心管理时，RSEI 或许用来描述一种量化分析工具，专门针对虚拟机分配策略的有效性进行评测。其核心目标在于平衡负载分布的同时减少能耗成本支出[^4]。 ```bash # 命令行示例：监控服务器集群中的RSEI数值变化趋势 watch -n 5 'curl http://api.cluster-monitoring.com/v1/rsei | jq .' ``` --- 由于当前缺乏更多背景资料支持进一步确认，请提供更多细节以便更精准定位所需解答方向！
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