GEE上传image collection

最新推荐文章于 2024-08-08 14:49:42 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jintian119/article/details/120747093
本文指导如何在Google Earth Engine (GEE) 中上传TIFF图像并建立Image Collection。首先，通过GEE界面的assets部分创建新资源；确保文件名不含点号('.');接着，成功上传TIFF文件后，建立新的Image Collection；然后，在Image Collection内添加图像，并输入相应的image ID；最后，填写数据集的基本信息，完成整个过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

①打开GEE，点击assets，点击new，上传tif

 ②上传tif，文件名不能含有.

 ③上传完毕后新建image collection

 ④在image collection里添加图像

⑤输入image ID

⑥输入数据集的基本信息

 

完成！ 

 

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Google Earth Engine(GEE)——影像集合创建、添加多波段影像和合成
此星光明博客
08-09 3611
上一篇文章讲了关于影像的创建和波段添加，今天说一下关于影像集合的添加整体的思路是一样的下面这段话大家自己看下我就不翻译了。 In addition to loading anImageCollectionusing an Earth Engine collection ID, Earth Engine has methods to create image collections. The constructoree.ImageCollection()or the convenience meth...
Google Earth Engine（GEE）—geemap Image collection影像集合筛选和属性信息获取
此星光明博客
08-31 1694
Earth Engine ImageCollection 入门 如入门部分和ImageCollection 信息部分所示，Earth Engine 提供了多种方便的方法来过滤图像集合。具体来说，许多常见用例由imageCollection.filterDate()、 和处理imageCollection.filterBounds()。对于通用过滤，使用imageCollection.filter()ee.Filter 作为参数。以下示例演示了两种便捷方法以及filter()从 中识别和删除配准不良的图像I
GEE批量上传本地TIF到ImageCollection
wlh2067的博客
03-24 3022
高效性：GEE平台基于云计算技术，可以在分布式的计算资源上同时处理多个任务，大大提高了数据处理的效率。多种算法：GEE平台支持多种常见的遥感影像处理算法，包括影像分类、变化检测、图像重建等等，用户可以根据自己的需求选择适合的算法进行处理。大规模数据处理：GEE平台具有强大的分布式数据处理能力，支持处理海量数据，可以轻松地处理大规模的遥感影像数据，提高了数据处理的效率。总的来说，GEE平台上传本地TIF进行处理可以大大提高数据处理的效率和精度，让用户更加方便地进行遥感数据分析和应用。
Google Earth Engine（GEE）批量上传tif文件
seibert的博客
01-17 4723
第一步：使用GIS工具，如ArcGIS的“波段合成”工具，将待上传的tif文件合成一个单独的栅格数据 第二步：将合成的多波段tif文件转成栅格数据集（ImageCollection） GEE代码如下： //image为上传的tif文件 var imageYear = image.slice(0,1) var imageSyear = ee.ImageCollection(imageYear.div...
GEE学习笔记ImageCollection
qq_44717133的博客
04-18 1334
文章目录1.ee.ImageCollection()2.ImageCollection.filterBounds/filterDate/filterMetadata()3.ImageCollection.limit() 可以限制条数4.ImageCollection.select()挑选波段5.ImageCollection.distinct() 去重复字段6.ImageCollection.combine() 两个数据集合并7.ImageCollection.mosaic() 镶嵌8.ImageColle
GEE入门篇|栅格数据集概述（一）：Image Collections（一组有组织的图像）
qq_46689623的博客
01-28 1081
GEE入门篇|栅格数据集概述（一）：Image Collections（一组有组织的图像）
Google Earth Engine 本地批量上传影像和表格
qq_49285480的博客
08-08 1798
上面代码中，“GEE的Asset目标路径”，为GEE Asset中imagecollection或者folder的地址，如下图所示。是因为有可能有人会误选了下面的选项，如果勾选了下面的选项，会导致geeup的部分功能受限。运行之后，你会发现，csv文件夹中出现了一个新的文件，它就是源文件，包含这些文件的文件名、波段信息等。后面跟着的是 你自定义命名的csv格式的源数据的路径，最好放在同一个文件夹中。这边注意，如果之前有过认证，在本地的认证会保持一段时间。后面跟着的是需要上传的文件夹的路径，
第 07 节 GEE 的数据类型 (Image,Image Collection).pdf
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Chapter 11_ Image Collection Iteration with GEE.pdf
11-04
在本章中，我们将探讨如何使用Google Earth Engine（GEE）迭代地处理图像集合，并计算科罗拉多州落基山国家公园（Rocky Mountain National Park）中影像的累积归一化植被指数（NDVI）差异。我们将通过一系列步骤，从...
GEE：将年度NDVI时间序列影像集合（Image Collection）转变为多波段影像，并下载
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本文将重点介绍如何使用 Google Earth Engine （GEE） 将多波段影像堆叠并导出，并探讨其应用场景和好处。通过使用 GEE 的多波段影像堆叠功能，我们可以将不同波段的遥感影像整合成一个多波段影像，以支持各种地理空间分析任务。这种方法适用于遥感影像分析、时间序列分析、数据导出与共享等多个应用场景。多波段影像堆叠的好处包括数据整合、数据处理效率、数据共享与合作、可视化与展示以及多尺度分析。
geemap学习笔记014：加载本地的tif文件
主要是关于代码方面的内容，包括但不限于Python、MATLAB、ENVI、ArcGIS
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加载本地的tif文件
google earth engine随缘学习（十八）批量上传图像到Assets
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之前做本地图像的批量上传，一直用的是按键精灵的挂机脚本，但是该方法有不少缺点，最明显的缺点就是频繁上传图像时浏览器会卡顿导致脚本出错，因此还是需要有人在旁边随时调整脚本。 今天尝试的利用python的geebam包来批量上传图像 1. geebam安装 geebam的GitHub链接 https://github.com/tracek/gee_asset_manager 先下载后用cmd命令行安装 （注：中间提示缺什么包直接用pip安装上就好了）（pip install 包名==包的版本号） 2. 修改设
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此处小编想找出覆盖2023年长白山天池云量小于10%的所有影像的索引号，使用reduceColumns方法，在计算上选择toList的形式，意图将索引号以列表的形式进行存储，采用get方法提取处列表，这样便能够单独得到一张表格，里头存储了符合目标要求的所有影像索引号。除了map方法，遍历循环还有什么方法？此处我们使用Landsat8的大气层顶反射率数据集合进行案例示范，该数据包含多张影像，我们使用limit方法，重新建立了新的影像集合，改集合包含10张影像，因此结果输出的时候size的大小自然就是10啦。
GEE笔记-2.自学笔记 -2.1：文件IO/文件上传与输出
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会输出collection的基本信息，因此可以把想输出的东西保存在image/feature的properties中。（imageCollection），如果我们想要导出一个影像集合，那么具体的思路路可以是。到合适位置，压缩为zip格式压缩包。在Assets中点击new，用于上传栅格文件（tif），
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这样，在渲染矢量地图的所有缩放级别上都能获得一致的渲染效果，但在较低的缩放级别上（即放大），几何图形不会被简化，这可能会影响性能。请注意，返回的图像波段名称是 “nd”，输出图像中不会保留输入图像属性，而且任一输入波段中的负像素值都会导致输出像素被屏蔽。输出波段以两个输入波段中较长的一个命名，如果两个输入波段长度相等，则按图像 1 的顺序命名。这样，相乘后，原始图像中的云部分就被设置为0，即被遮蔽，而其他部分保留。输出波段以两个输入波段中较长的一个命名，如果两个输入波段长度相等，则按图像 1 的顺序命名。
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qq_36171491的博客
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主要介绍了GEE的栅格的属性操作和栅格的空间位置操作，包括两种数据类型，Image和ImageCollection。
GEE中image怎么转化成fearturecollection
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在Google Earth Engine (GEE) 中，将Image数据转换为FeatureCollection通常涉及到两个步骤：首先提取影像的几何信息，然后将其附加到对应的属性上。以下是简单的流程： 1. **获取几何信息**：通过`getThumbURL()` 或 `visualize()` 方法，你可以得到每个像素的地理位置，这通常是经纬度坐标。 ```python # 假设你有一个名为"myImage"的Image对象 geometry = myImage.geometry() ``` 2. **创建Feature**：利用这些地理坐标，你可以创建一个包含地理特征（Feature）的对象。每个Feature会关联一个坐标和可能的额外属性（例如，像元值）。 ```python # 创建空的FeatureCollection feature_collection = ee.FeatureCollection([]) # 遍历Image的所有像素，并转换为Feature添加到FeatureCollection中 for i in range(myImage.size().getInfo()): feature = ee.Feature(ee.Geometry.Point(geometry.getInfo()['coordinates'][i])) # 将像元值作为属性添加到Feature feature.set('value', myImage.get(i)) feature_collection = feature_collection.add(feature) ``` 3. **合并到FeatureCollection**：最后，将所有单独的Feature合并到一个FeatureCollection中。 ```python final_feature_collection = feature_collection.toList(myImage.size()) ``` 现在，`final_feature_collection`就是由Image数据转换而成的FeatureCollection，其中每个Feature都有其对应的地理位置以及从Image中提取的属性。
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