Google Earth Engine案例：土地分类数据的正确加载

最新推荐文章于 2025-01-09 21:13:33 发布

VwajAlgorithm

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本文展示了如何在Google Earth Engine (GEE) 中加载和分析土地分类数据，如GlobeLand30。通过导入GEE库，选择特定区域（如中国）并设定可视化参数，实现数据的初步探索和可视化。利用GEE的功能，可以有效地处理和分析大规模地球观测数据。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于存储、分析和可视化地球观测数据。在这个案例中，我们将探讨如何正确加载土地分类数据，并使用GEE提供的工具进行分析和可视化。

首先，我们需要导入Google Earth Engine库：

// 导入Google Earth Engine库
var ee = require('users/google/earthengine:ee-api-js')

接下来，我们要加载所需的土地分类数据集。GEE提供了许多全球范围内的土地分类数据集，如USGS的GlobeLand30和MODIS的MCD12Q1。在这个案例中，我们将使用GlobeLand30数据集。

// 加载GlobeLand30数据集
var dataset = ee.ImageCollection('users/globeland30/GLC30');

通过上述代码，我们成功加载了GlobeLand30数据集。接下来，我们可以根据需要选择特定的时间范围和地理区域。

例如，如果我们希望仅分析中国境内的土地分类数据，可以使用以下代码：

// 定义中国的边界
var chinaBoundary = ee.FeatureCollection('users/your_username/china_boundary');

// 过滤中国境内的数据
var chinaLandcover = dataset.filterBounds(chinaBoundary);

在上述代码中，我们首先定义了一个表示中国边界的FeatureCo

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