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RSS订阅原创 好的科研和程序真的会让人开心（以GOOGLE_Dynamic world数据调用代码分析为例）
反思到自己的工作，包括我们自己的文章，很多时候并没有把一些很好的东西讲清楚，甚至有时候把简单的事情复杂化了。举个例子，我了解到的很多科研工作者在实现了一个idea后，就没有完善相关的代码，更没有做好优化，导致最后的工作只是一些零零散散的片段，实际上要真的实现可靠工程方案的时候，距离还很远，维护成本很高。这个功能虽说不复杂，其主要功能实现的是一种GEE中经常遇到的操作，有人可能听说过，叫Join的操作，也就是把数据集根据有些属性组合到一起。在常用的Join中，是需要定义过滤条件，涉及到一些繁琐的步骤。
2025-02-18 16:41:06
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原创 一文说清楚大尺度长时序高精度土地利用数据集及GEE的调用方式
昨天在分享了两个大尺度长时序土地利用数据集，今天在此基础再次分享几个土地利用数据集，希望对当前能够获取的大尺度长时序高精度土地利用数据集进行一个系统总结，希望有助于大家开展有关研究。这些数据集都非常棒。大家可以比较使用。
2025-02-17 22:53:48
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原创 全球2000年—2015年30 m分辨率逐年土地覆盖制图产品
随着众多对地观测卫星的出现以及计算机技术的发展，遥感为大范围地表覆盖分布及变化信息的获取提供了重要的技术手段。基于NOAA/AVHRR、MODIS、ENXISAT/MERIS等卫星传感器影像数据，国际学者相继开展了全球尺度的地表覆盖制图工作，研制出了一系列300—1000 m空间分辨率的数据产品。例如，美国地质调查局USGS（United States Geological Survey）研制了全球1 km分辨率的土地覆盖数据集IGBP-DISCover（Loveland等，2000）；
2025-02-17 13:53:54
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原创 大尺度长时序的土地利用数据集最全总结及GEE的调用方式（其一）
最近要利用到土地利用数据集，就对当前的大尺度长时序土地利用数据集进行了适当总结，并总结了如何在Google Earth Engine中的调用方式。这里，我只总结了多年的土地利用数据集，也有很多文章提供了单独年份的土地利用数据，这些数据我们此次没有涵盖。
2025-02-17 13:45:10
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原创 Google Earth Engine中30米土地利用数据CLCD数据集已经更新，时间跨度为1985-2023
CLCD数据集是30米分辨率中国区域土地利用数据集，涵盖了1985、1990-2023年份。本次分享是通过在Google Earth Engine云平台调用CLCD数据集，方便大家开展科学研究
2024-10-23 12:00:43
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原创 学会这一招，研究论文的流程图示意图就会十分“高大上”，论文就会源源不断地accept
其实整个步骤是这样的，首先准备素材，这个可以去Google上搜索（一般Google搜的图片比bd要好）；GEE学习室是一群由认真学习和使用GEE等遥感大数据平台的高校博士生（含在读和已毕业）组建的团队，致力于GEE等大数据原创和优质算法开发，希冀通过团队的努力为遥感大数据智能处理普及和广大学子科研之路提供。:geeAI学习室创建了多个学习交流群，交流群成员来自各地高校和研究所，涵盖本科、硕士、博士和老师群体，可以在交流群交流讨论、积极碰撞、找到共同研究兴趣的“科研搭子”以及下载各种学术论文等。
2024-10-08 11:31:12
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原创 一文帮你搞懂Google Earth Engine上到底如何使用Tile-based的模型做分类并发表期刊论文
截至目前，已经有好几千人参加了本平台的学习课程等，其中报名的会员人数已经超过400+，协助学员发表SCI一区/二区高级别论文20篇以上。科研搭子:geeAI学习室创建了多个学习交流群，交流群成员来自各地高校和研究所，涵盖本科、硕士、博士和老师群体，可以在交流群交流讨论、积极碰撞、找到共同研究兴趣的“科研搭子”以及下载各种学术论文等。章同学在论文中开展了基于主被动遥感数据的云南省高度非均质区土地覆盖制图，并采用了我们之前反复强调的Tile-based的分类方式进行土地分类。，如下图所示，下图来自文下面文章。
2024-10-08 10:11:13
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原创 Google Earth Engine采样函数，可以考虑弃用sampleRegions函数了
很显然，sampleRegions函数的功能就是：将与一个或多个区域相交的图像中的每个像素（在给定的比例尺下）转换为一个要素，返回一个要素集合（FeatureCollection）。最近在准备gee学习室的暑假课程，在筹备基础课程内容的时候，发现了一个之前没有注意到的问题，其中主要涉及一个函数，这个函数的功能存在一定的缺陷，其主要问题是运行速度慢、效率低，这一缺陷（几乎）影响99%的用户。也就是说，在三个波段情况下，是可以采样得到近13000个样本点的数据的。此外，geeAI前沿哨创建了多个学习交流群，
2024-08-07 22:37:57
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原创 sampleRegions采样的时候，千万千万别有空值
后来，他把代码发给了我们。我们对其进行了检查，发现在对时序数据采样时，经常会出现这样的问题。主要原因是去云后时序数据很容易出现空值，而一旦出现空值，sampleRegions函数得到的featureCollection数据集就会有样本丢失，甚至可能为空集的情况。因此，在使用sampleRegions函数的时候，一定要时刻留意采样影像是否有空值。前一阵子，徐老师问了我们一个问题，说他的样本数据采样后都变成空的了，然而实际是有影像的。下面的代码部分，大家一定要留意，值得细细品味。
2024-08-07 22:36:42
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原创 GRSL好论文|基于SAR-光学影像融合的高效卫星影像云去除网络
混合方法在空间-光谱-时间域中整合至少两种类型的信息，例如基于空间-时间信息的地统计方法、基于光谱-时间信息的低秩方法和基于空间-光谱-时间信息的深度学习方法。设计的端到端云去除网络由两个自下而上的路径组成，即图1中的第一列和第三列，以及一个带有水平连接的自上而下的路径，即图1中的第二列。特征图的底层具有更高的分辨率和低级语义，而特征图的上层则具有较低的分辨率和高级语义。根据用于指导重建的辅助信息，这些方法可以分为四类：基于空间信息的方法、基于时间信息的方法、混合方法和基于合成孔径雷达（SAR）的方法。
2024-08-07 22:35:51
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原创 上海市生态系统服务供给与需求区识别及生态系统服务流模拟
Yuan and Wan, 2019)，如InVEST(生态系统服务和权衡的综合评估)(斯坦福森林环境研究所，2012)，USLE(通用土壤流失方程)，CASA(卡内基-阿姆斯-斯坦福方法)，solutions(生态系统服务的社会价值)，ARIES(生态系统服务的人工智能)。根据各类生态服务功能的特点，采用不同的方法和指标，定量评价了城镇街道生态系统服务功能的供需状况，确定了城镇街道生态系统服务功能的供需区域。天介绍的是GIS研究方向的一篇非常好的研究论文，也是团队熟悉的同学发表的高质量论文。
2024-08-07 22:34:23
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原创 sampleRegions采样的时候，千万千万别有空值
后来，他把代码发给了我们。我们对其进行了检查，发现在对时序数据采样时，经常会出现这样的问题。主要原因是去云后时序数据很容易出现空值，而一旦出现空值，sampleRegions函数得到的featureCollection数据集就会有样本丢失，甚至可能为空集的情况。因此，在使用sampleRegions函数的时候，一定要时刻留意采样影像是否有空值。前一阵子，徐老师问了我们一个问题，说他的样本数据采样后都变成空的了，然而实际是有影像的。下面的代码部分，大家一定要留意，值得细细品味。
2024-07-31 20:17:47
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原创 什么？仅仅花费10秒钟就可以直接利用Google Earth Engine精美的SCI期刊论文插图
我们知道，想发表SCI期刊论文，除了需要非常好的idea以及非常严谨且优美的写作之外，还需要在论文的图表等方面下功夫。很多时候，一张图做好了，审稿人看到了会心情愉悦，论文发表后作者本身也会觉得是一种享受。一直以来，高质量的SCI期刊图表都是在本地做的。为了制作精美的图片，需要把数据都在本地准备好。例如，我们想实现下面的图片，就需要下载DEM数据到本地然后再出图，这种方式还是比较繁琐的。既然Google Earth Engine已经把各类遥感影像数据以及一些高级算法都集成到GEE云平台了，那么有没有可能把作图
2024-04-01 16:10:40
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原创 两天能做什么？两天完成制作全中国10米土地利用分类产品
当然，这只是我们GEE学习室所开展探索和研究的一小方面，希望广大研究工作者能够就这些问题多多交流探索。
2024-04-01 15:05:01
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原创 数据分享|再分享一个中国10米的土地利用数据
今天，GEE学习室小编再分享一个中国10米的土地利用数据集，是有利用Sentinel-2数据生成的。具体论文信息参考如下。文章给出了数据链接，包括百度云和Google云盘等，但是没有上传到GEE云平台。因此，GEE学习室对这个数据进行了整理并上传到了GEE平台，方便大家调用使用。最后看一下在GEE中调用的效果图。
2024-04-01 15:03:15
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原创 推荐几篇利用Google Earth Engine完成的水稻遥感制图的有趣论文
近日小编在Google Scholar上浏览的时候，无意中发现几篇水稻遥感制图的有趣论文，因此整理出来供大家学习一下。其中，前两篇是最近发表在JAG期刊上的，第1和3篇论文很像，两者的标题在方法缩写上只差一个字，一个取名Spatial domain transfer，另一个则取名Spatial domain bridge transfer，最后一篇则是最容易理解也最容易上手的，同时该篇论文还是高被引和热点论文。全球人口正在增长，导致对粮食资源的需求增加。
2024-04-01 15:00:45
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原创 我们在GEE上实现的深度学习模型用于水体分类别，可直接应用于不同年份和地区
因此，我们最近使用GEE训练了一些深度学习模型用于水体分类，并将其部署到GEE平台上可以直接应用于不同年份和不同地区的研究，去除了繁琐的影像下载，大大提高了实用性。例如，我们将其应用于全中国不同的研究区，里面就可以得到不同的结果，如下所示：东北地区某地的水体识别结果图青海湖的水体识别结果图五大湖地区某地的水体识别结果除了可以应用于局部地区，还可以直接应用于大尺度。例如可以直接应用于东北三省，里面就能够得到水体识别结果。东北三省的水体识别结果。
2024-04-01 14:57:54
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原创 是时候联合使用使用Landsat-5/7/8/9 Collection 2数据集
今天要讲的是GEE中Landsat Collection 2数据集的使用。事情的起因是这样的，GEE中Landsat Collection 1数据集已经不更新了，但是依然可以使用。但是，最近由于研究的原因，开始使用GEE中Landsat Collection 2数据集，通过对比后我发现GEE中Landsat Collection 2可能更好用了，尤其是在预处理等方面变得更加协调一致了。
2024-04-01 14:55:16
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原创 太方便了，在Google Earth Engine上可直接跑的深度学习模型用于不透水面分类
GEE学习室的老师们最近使用GEE训练了深度学习模型用于不透水面分类，可以直接应用于不同年份和不同地区的研究，去除了繁琐的影像下载，大大提高了实用性。以北京市为例，使用Sentinel-2影像数据，然后利用深度学习模型，可以很快就得到不透水面的分类专题图，如下所示：放大结果图看，如下所示，可以发现细节保持的很好。而且，如果对比其他的土地利用分类产品，就会发现使用深度学习得到的结果会好很多。最后，我们给出代码，方便有需要的同学直接调用查看。
2024-04-01 14:47:16
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原创 在Google Earth Engine中实现1米的地表温度降尺度
基于遥感的地表温度(LST)的降尺度对城市供暖、火山监测等多个研究领域具有重要意义。全球卫星的LST数据集最多也仅限于60米。在本研究中，利用Google Earth Engine(GEE)平台的海量计算能力和10个大数据集目录，设计了一个1米的全自动、开源、用户友好的LST降尺度系统，命名为High Spatial Resolution-GEE或HSR-GEE。它具有降低Landsat-8 LST尺度的能力。
2024-04-01 14:43:51
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原创 数据分析|如何在Google Earth Engine中调用Globe Land30等数据集
本次分享的数据集是CLCD数据集和Globe Land 30数据集，都是30米分辨率的。GEE学习室是一群由认真学习和使用GEE等遥感大数据平台的高校博士生（含在读和已毕业）组建的团队，致力于GEE等大数据原创和优质算法开发，希冀通过团队的努力为遥感大数据智能处理普及和广大学子科研之路提供。可以看出，两者的大致趋势还是很相近的，在局部地区则会有差别。虽然土地利用等分类数据集很多，但是如果每个人都整理一份的话还是比较费时费力的，因此我们就整理好了数据集并上传到了GEE平台上，方便大家调用和使用。
2023-12-29 09:34:10
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原创 如何在Google Earth Engine中实现年际样本动态迁移(附完整代码）
GEE学习室是一群由认真学习和使用GEE等遥感大数据平台的高校博士生（含在读和已毕业）组建的团队，致力于GEE等大数据原创和优质算法开发，希冀通过团队的努力为遥感大数据智能处理普及和广大学子科研之路提供。再次说明，本文只实现了简单的过程，具体效果和原文有偏差可以理解，诸君自行甄别。当然，这种迁移从现有技术标准等角度来看还是一种朴素的方法，但是这篇论文作为样本迁移研究的pioneer，还是很值得学习的。，这些没有变化的数据则可以用于目标年份的分类研究，从而完成了年际迁移任务。
2023-12-29 09:29:14
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原创 数据分享|中国1990-2022逐年30米土地覆盖数据集之GEE调用整理与分享
如果在研究当中有使用论文中的有关数据，请正确引用原文同时，大家也可以去原文提供网址下载有关数据，以下两个网址均可下载。GEE学习室是一群由认真学习和使用GEE等遥感大数据平台的高校博士生（含在读和已毕业）组建的团队，致力于GEE等大数据原创和优质算法开发，希冀通过团队的努力为遥感大数据智能处理普及和广大学子科研之路提供。之前推文中介绍了武汉大学黄昕老师老师团队关于中国1990-2020年30米土地利用覆盖数据集，现在该数据集已经更新到了2022年，所以现在更新一波GEE中调用链接。
2023-12-28 16:56:27
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原创 基于Google Earth Engine和深度学习的城市建筑提取与土地利用分类（其一）
GEE学习室是一群由认真学习和使用GEE等遥感大数据平台的高校博士生（含在读和已毕业）组建的团队，致力于GEE等大数据原创和优质算法开发，希冀通过团队的努力为遥感大数据智能处理普及和广大学子科研之路提供。，比如能够清晰地看清道路等细长等信息，这一结果是CLCD等使用RF等传统模型所不具备的，而且整个过程在GEE中完全实现，去掉了繁琐的影像下载。如果是早些年，作为第一批吃螃蟹的人，使用这些简单的分类器是可以做研究的，例如，假如你是武汉大学的土地利用分类方向的研究生，则可以备注“
2023-12-28 16:50:01
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原创 Google Earth Engine在矩阵转置运算上的一个小bug，使用的时候千万要注意哟
GEE学习室是一群由认真学习和使用GEE等遥感大数据平台的高校博士生（含在读和已毕业）组建的团队，致力于GEE等大数据原创和优质算法开发，希冀通过团队的努力为遥感大数据智能处理普及和广大学子科研之路提供绵薄之力、荧荧之光。那么，有没有办法实现我们通常理解的正确的结果呢？也是有办法的，那就是把原始的transpose(2,0)用三次连续转置替换，也就是使用下面的代码就可以实现了。我们使用下面的代码生成如下的三维矩阵，该矩阵的维度分别是。的方式组织的，当我们把轴1和轴3兑换后，理论上我们是先从原来的。
2023-12-28 16:36:23
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原创 Nature Review Highlight|用于地理空间分析的开源软件
还有，顺手说一句，交流群中经常有同学使用ArcGIS或者ENVI来处理数据，这样太慢了，建议大家都“强迫”使用编程来解决问题，尤其是借着本次推文的契机开始学习Matlab、Python和Google Earth Engine等。提供了更大的可访问性，它包含超过850个功能，跨越21个模块，用于处理地理空间数据，包括光栅(例如，图像)和矢量(例如，shapefile)数据集。，虽然偏工程，但是也很重要。比如，加入你提出了一种新的算法，把之前的算法的复杂度从O(N2)降到了O(N)，那你就很了不起。
2023-12-28 16:26:55
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原创 助力高效科研|45个遥感、计算机视觉（CV）、生态和地学等领域最新期刊分区介绍
GEE学习室是一群由认真学习和使用GEE等遥感大数据平台的高校博士生（含在读和已毕业）组建的团队，致力于GEE等大数据原创和优质算法开发，希冀通过团队的努力为遥感大数据智能处理普及和广大学子科研之路提供。昨天，中科院发布了最新的期刊分区表，这是广大学生党和科研工作者比较关心的事情，毕竟涉及到自己能不能满足要求毕业和科研绩效等。，这些期刊也是小编经常浏览和追踪的，所以大家也可以对应的浏览和追踪起来。假如你是北京大学的生态学方向的研究生，则可以备注“，来自各地高校和研究所，涵盖本科、硕士和博士群体，
2023-12-28 16:18:54
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空空如也
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