统计影像值、影像集合统计与时间序列展示

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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本文介绍了如何在地球引擎（GEE）上计算影像的统计值，生成影像集合统计值列表，并绘制时间序列折线图。提供示例代码展示计算影像的最小值、最大值、平均值，以及绘制影像集合最大值时间序列图的过程。

统计影像值、影像集合统计与时间序列展示

在地球引擎（GEE）平台上，我们可以通过编程的方式计算影像的统计值、生成影像集合的统计值列表，并绘制影像集合统计值的时间序列折线图。本文将详细介绍如何完成这些任务，并提供相应的源代码。

  1. 计算影像的统计值

在GEE中，可以使用reduceRegion()函数来计算影像的统计值。下面是一个示例代码，用于计算指定区域内遥感影像的最小值、最大值和平均值。

// 在此处填入影像的ID和区域的几何图形
var imageID = '影像ID';
var geometry = ee.Geometry.Rectangle(
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GEE：计算每个斑块（超像素、对象）内的特征/统计值
养乐多的博客
05-19 1505
斑块（或对象）是指具有相似像素值的区域，通常代表地物或景观要素。通过计算斑块的特征，我们可以获得关于这些区域的有用信息，从而进行更深入的分析和研究。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台计算每个斑块的特征/统计值，并将这些特征赋值给相应的对象。
基于Landsat影像的长时间序列分析及构建
QromMatlab的博客
09-24 717
在上述代码中，假设Landsat影像数据已经保存在名为’landsat_data.csv’的CSV文件中，并包含了红光、近红外和绿光波段的反射率值。综上所述，基于Landsat影像的长时间序列分析可以为地表变化的研究提供有力的工具和方法。通过获取Landsat影像数据、预处理数据、选择适当的指标并使用相应的代码进行分析，我们可以揭示地表变化的趋势和模式，为环境监测、资源管理和灾害评估等领域提供科学依据。根据实际需求，我们可以进一步分析时间序列的趋势、周期性和突变等特征，以揭示地表变化的模式和驱动因素。
Google Earth Engine(GEE)实例代码学习七——影像区域信息统计
little00bee的博客
04-19 4862
本文分享如何统计一个地区的信息 //得到数字高程数据 var image = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4'); var poly = ee.Geometry.Rectangle([-109.05, 41, -102.05, 37]);//绘制一个矩形区域 //统计这个矩形区域高程最大值，设置分辨率Wie200 var max = image.reduceRegion({ ...
GEEer成长日记五：Sentinel-2计算NDVI并逐月时间序列分析
微信公众号：GEEer成长日记
01-28 1万+
Sentinel哨兵数据计算NDVI时间序列
Google Earth Engine（GEE）——1985-2021年长时间序列NDVI影像CSV单点提取为表格（随机样本点进行分析）
此星光明博客
09-07 3059
每个输出的特征将在输入图像的每个波段有一个属性，以及从输入特征中复制的任何指定属性。CRS变换值的列表。减速器的输入数必须与输入图像的波段数相同，或者它必须有一个单一的输入，并将对每个波段进行重复。如果多边形在给定的比例下包含太多的像素，计算并使用一个更大的比例，这样可以使操作成功。年"、"月"、"周"、"日"、"小时"、"分钟 "或 "秒 "中的一个。年"、"月"、"周"、"日"、"小时"、"分钟 "或 "秒 "中的一个。对一个集合中的对象的给定属性进行聚合，计算出一个所选属性的所有值的列表。
【遥感数据处理】基于Google Earth Engine的Sentinel-2影像集合构建：云 masking与时间序列分析工具设计
11-10
②实现自动化的时间序列Sentinel-2影像下载与预处理；③支持去云处理后的高质量影像用于后续分类、变化检测等分析任务； 阅读建议：使用前需配置好Earth Engine账户认证环境，建议结合geemap等工具进行调试，并理解...
【遥感云计算】基于Google Earth Engine的图像集合处理：多时相遥感影像时间序列分析与应用系统设计
11-06
本文介绍了Google Earth Engine中图像集合（ImageCollection）的核心概念及其应用，涵盖图像集合的定义、过滤方法（空间、时间、属性）、时间序列的统计缩减（如中值、最大值、均值等）、集合的可视化限制与操作技巧...
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的区域裁剪与可视化：长时间序列卫星图像分析系统实现
10-28
随后对影像集合进行裁剪操作，使其仅覆盖目标区域，并提取第一幅影像用于地图展示；最后设置了可视化参数，包括像素值的显示范围和颜色调色板，并将结果影像叠加到地图上进行可视化呈现。; 适合人群：具备基本遥感...
【地理信息系统】基于Google Earth Engine的影像时间序列分析：Hyperion卫星数据获取与统计
07-07
内容概要：本文档展示了如何使用...阅读建议：读者应先熟悉Google Earth Engine的基本概念与界面操作，同时建议结合实际研究需求调整示例代码中的参数设置，如地理位置、影像集合类型等，以便更好地应用于个人项目中。
GEE联合多源时序遥感数据下载：以Landsat-8和Sentinel-2为例（含去云异常影像的识别和删除）
m0_71243797的博客
08-21 6935
本文提供联合多源时序遥感数据完整的GEE数据预处理和下载流程，包括数值变换、去云异常影像的识别和删除、时间序列遥感影像的合成、多产品的数据融合、空白数据的插值补充、批量显示和批量下载等
按不同时间合成影像集合函数总结
TechPulseZ的博客
08-13 160
在遥感图像处理中，合成影像集合是将多个影像按照一定的规则和算法进行组合，以得到具有更高质量、更丰富信息的影像。合成影像集合函数是实现这一目的的重要工具之一。本文将总结几个常用的按不同时间合成影像集合的函数，并给出相应的源代码。以上就是几个常用的按不同时间合成影像集合的函数总结，并给出了相应的源代码。根据实际需求和数据特点，可以选择适合的函数来获得高质量的合成影像。按不同时间合成影像集合函数总结。
GEE：计算影像的统计值（像素数量、像素和、最大值、最小值、均值、方差、标准差、众数），影像集合的统计值列表，绘制影像集合统计值时间序列折线图
养乐多的博客
01-04 4251
Google Earth Engine（GEE）平台上计算一副影像的统计值，包括像素数量、像素和、最大值、最小值、均值、方差、标准差、众数的代码。进一步，将这些方法应用到影像集合中，打印影像集合中每一副影像的统计值，打印到列表，并绘制统计值的时间序列图。
遥感影像数据解译基本步骤
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前言：因论文数据需要，所以开始解译遥感影像数据，整个解译过程都是参考ESRI China的遥感事业部整理的Envi学习教程实现的，非常感谢该公司的学习资料，受益匪浅。同时，在这个过程中遇到了很多问题，幸得老师、师兄和同学的帮助得以解决，个人认为有必要记录各个流程以及问题的解决办法。趁着今天解译数据选样本快吐了，换个口味，整理一下。 （一）数据下载 我是在地理空间数据云(http://www.g...
GEE（Google Earth Engine）如何获取影像像素均值和栅格计算？
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文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
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【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
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