晚秋的专栏

GEE学习笔记7：矢量数据导出

// get one imagevar image = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_RT").first();// calculate the min and max value of an imagevar minMax = image.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.minMax(), geometry: image.geometry(), scale: 30, maxPixels: 10e.

GEE中利用NDVI创建纹理特征时，报错：“Image.glcmTexture: Only 32-bit or smaller integer types are currently supported”代码如下：//Agregar bandas var addVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(nd

在GEE中，随机森林的介绍如下图：/***********************已分好训练样本和实验样本******************************/print("sam1_trainingPartition:",sam1_trainingPartition);print("sam1_testingPartition:",sam1_testingPartition);// 通过选取样本，把landcover属性赋予样本//bands为数据集中波段组合var training

打开GEE code 编辑器，选择你想拾取样本的图形（点，线，面），这时会出现一个数据集，点击该数据集的设置按钮，弹出数据集属性对话框。修改该样本的name,数据格式，给该数据集添加属性字段，方便在监督分类时识别。做好设置后，就可在地图上拾取样本点了。记住随时做好保存啊！！！！当样本拾取完成了，就可以把样本数据导出了。遇到的问题：当样本量太大时，点击保存会弹出错误，这是因为js文件大小有限制，目前拾取样本其实就是往脚本添加代码，当样本太多，就造成脚本过...

一、Sentinel 2 植被指数计算从GEE数据集导入的数据//2. RVIfunction s2_rvi(image){ var rvi = image.expression('NIR / RED', { 'NIR' : image.select('B8'), 'RED' : image.select('B4') }).float(); return image.addBands(rvi.rename("S2_RVI"));}​//3. ...

一、Landsat8 植被指数计算从GEE数据集导入的数据// NDVIfunction L8_ndvi(image){ return image.addBands(image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename("L8_NDVI"));}// RVIfunction L8_rvi(image){ var rvi = image.expression('NIR / Red', { 'NIR': image.selec

从GEE数据集导入的数据边界加载//hlj1为导入的shp数据var roi = hlj1;Map.centerObject(roi,5);var empty = ee.Image().toByte();var outline = empty.paint({ featureCollection:roi, // 筛选的colletion color:0, //颜色透明 width:3 //边界宽度});//绘制红色边界Map.addLayer(outline, {pale

目录简介DatasetsFAQTimelapseCaseStudiesplatformBlogSign Up1.简介Google Earth Engine(GEE)是谷歌提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算分析处理的平台，利用GEE ，可以实现以前需要跑一天的实验，几分钟就搞定，不要太爽……，完全是科研人员的大福音。当然，在国内上GEE还是需要费电功夫，具体怎么操作大家都懂得，这里就不在赘述。言归正传，接下来就像大家简单介.