Google Earth Engine(GEE)实例代码学习十一——影像全色波段融合提高分辨率（HSV Pan Sharpening）

最新推荐文章于 2024-08-29 11:10:34 发布

上天入地小黄蜂

最新推荐文章于 2024-08-29 11:10:34 发布

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分类专栏： GEE实例代码学习文章标签： google earth

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/little00bee/article/details/105621045

利用全色波段提高影像分辨率

本文分享如何利用Landsat8全色波段提高影像分辨率

//筛选Landsat8影像云覆盖最少影像
var image = ee.Image(ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filterDate('2017-01-01', '2017-12-31')
  .filterBound

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Google Earth Engine（GEE）——NDVI影像波段的融合成一幅影像：Landsat的NDVI影像举例

此星光明博客

12-16

4188

影像波段融合的问题 resample： resample(mode) An algorithm that returns an image identical to its argument, but which uses bilinear or bicubic interpolation (rather than the default nearest-neighbor) to compute pixels in projections other than its native projectio

GEE：将多个单波段影像（Imge）合成为一个多波段影像（Multi-band Image）

养乐多的博客

04-09

3103

在Google Earth Engine平台上，将多个单波段合成为一个多波段是一种非常有用的技术。在本文中，我们将介绍如何使用GEE将多个单波段合成为一个多波段，以及主要用到的函数addBands()和cat()，并以哨兵2数据集合为例，将NDVI和BSI波段以及各自的最大值最小值合成影像为例。结果如下所示，

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CV之SR：基于TF框架实现图像超分辨率源代码(提高图像的分辨率，源自pix2pix模型中的部分代码)

10-08

1万+

CV之SR：基于TF框架实现图像超分辨率源代码(提高图像的分辨率，源自pix2pix模型中的部分代码) 目录基于TF框架实现图像超分辨率源代码(提高图像的分辨率，源自pix2pix模型中的部分代码) 基于TF框架实现图像超分辨率源代码(提高图像的分辨率，源自pix2pix模型中的部分代码) 1、tfimage.py文件功能解释 create_op、decode_jpeg、decode_png 此处的create_op就调用了tf.get_default_session().run()

GEE：image分辨率更改

huuua494的博客

07-04

1814

GEE可以用ee.image.reproject()更改分辨率。

Google Earth Engine （GEE）——如何用Sentinel-1和Sentinel-2影像融合为多波段影像做分类

此星光明博客

10-17

5061

这里有一点大家需要知道，我们使用filter一般筛选的是影像的属性信息，所以我们这里看到，在进行sentinel-1筛选的时候我们需要进行相应的属性筛选，我们这里先列出s1中包含的属性信息，大家可以通过属性去筛选所需要的信息。本教程的理念就是通过分别加载S2和S1影像，并且根据要求筛选出我们所需要的影像时间、位置以及波段及属性，我们就可以完成对整个影像的的添加，而这个影像的添加一般是通过波段的形式让其中一个影像集合添加到另外一个影像集合之上。如果省略名称，srcImg中的所有条带都将被复制过来。

Google Earth Engine（GEE）——Landsat卫星影像重采样提高分辨率

此星光明博客

08-19

4769

如投影文档中所述，地球引擎在重新投影期间默认执行最近邻重采样。您可以使用resample()或reduceResolution()方法更改此行为。具体而言，当这些方法之一应用于输入图像时，将使用指定的重采样或聚合方法完成输入的任何所需重新投影。重采样 resample()导致在下一次重新投影时使用指定的重采样方法（'bilinear'或'bicubic'）。由于在输出投影中请求输入，因此在输入的任何其他操作之前可能会发生隐式重新投影。因此，resample()直接调用输入图像。考虑以下简单示例： .

【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat 9影像全色锐化：WRS路径164行35的多光谱与全色波段融合技术实现概括了文档内容

最新发布

06-05

内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine（GEE）脚本对Landsat 9 Level 1 TOA影像进行锐化处理。首先定义了研究区域（AOI），然后加载Landsat 9影像集并筛选出2023年、路径164、行35、云量小于10%的...

Google Earth Engine(GEE)实例代码学习九——指定影像波段范围显示（clamp）

little00bee的博客

04-19

3313

.本文分享如何显示指定波段范围——clamp（）代码实例为高程数据，显示高程值在1000-2000范围的影像值 var image = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4'); var clamped = image.clamp(1000, 2000); Map.setCenter(-121.753, 46.855, 9); Map.addLayer(image, {min: ...

Google Earth Engine（GEE）——Landsat 9影像全波段影像下载（北京市为例）

此星光明博客

07-02

3263

代码：如果你在这里设置不正确，那么可能回出现以下问题：错误产生的原因：ID: U2MZ4VDLQ7G2JMTP42BA24BOPhase: FailedRuntime: 10s (started 2022-06-26 10:21:29 +0800)Attempted 1 timeError: Permission denied to create object in folder: 1sBxu8xaMp5yI2qf6ZNqrnA5DZi9qkPty (Error code: 3)下面时两种错误的

微软行星云计算planet platform中的高分辨率影像通过API接入Google Earth Engine（GEE）

此星光明博客

04-07

1815

Planet Platform Planet Platform 是一个完全自动化的基于云的图像和分析平台，可以访问由 PlanetScope 和 SkySat 星座捕获的全面的每日数据集。Planet Platform每天下载、处理和管理15TB以上的数据。这个独特的卫星数据集生活在网上，通过基于网络的工具和用户友好的API和GUI使客户的访问和下载变得简单。最近收到了关于planet官方的邮件：主要内容是新的旗舰产品，有利于高质量影像的获取，虽然没能及时参会，但是会后还是看了视频。两种超高分辨率

GEE：遥感影像波段的重新合成

GEE水生态空间

02-02

4923

GEE中，如何对影像波段的重新合成（band composition）？看似简单，实际上也包含了不少的知识点

Google Earth Engine APPS（GEE）——获取系数、变化和合成图像 (API)

此星光明博客

09-02

942

本教程需要访问 API。它还需要访问在 Google Earth Engine (GEE) 上运行 CCDC 算法所获得的任何结果。对于本教程，我们可以使用与 GUI 指南相同的结果。 // First load the API file var utils = require('users/parevalo_bu/gee-ccdc-tools:ccdcUtilities/api') // Load the results var ccdc = ee.Image("projects/GLANCE/

Google Earth Engine（GEE）——加拿大高分辨率数字高程模型（HRDEM）

此星光明博客

03-03

688

HRDEM数据集的源数据是通过不同合作伙伴的多个项目获得的。高分辨率数字高程模型（HRDEM）产品是CanElevation系列的一部分，是为了支持NRCan实施的国家高程数据战略。大多数2米分辨率的数据集是由ArcticDEM项目产生的，因此在这次工作中没有摄入，只有1米分辨率的瓦片被摄入。由于瓦片边缘不匹配，而且数据集来自不同的来源和日期，因此对具有相同名称的瓦片采用了一种简单的方法，即用最大的文件尺寸取代该名称的任何文件。免责声明：数据集的全部或部分描述是由数据集的作者或提供者及其作品提供的。

使用Google Earth Engine（GEE）将Sentinel和Sentinel影像融合为多波段影像并进行分类

LrlDebug的博客

09-21

634

在GEE中，我们可以利用Sentinel系列卫星的数据来创建多波段影像，并使用这些影像进行分类。接下来，我们可以使用GEE的图像操作方法将Sentinel-2和Sentinel-1影像融合为多波段影像。在这个例子中，我们可以将Sentinel-2的红、绿和蓝波段与Sentinel-1的VH和VV波段进行融合。至此，我们已经完成了使用GEE将Sentinel和Sentinel影像融合为多波段影像并进行分类的过程。我们将使用ee库来访问GEE的功能，以及Sentinel-2和Sentinel-1的影像数据集。

第十二篇GEE中使用Sentinel来下载空间分辨率较高的影像

Gee Explorer的博客

08-29

934

/maskS2clouds 用于处理 Sentinel-2 图像数据，从 Sentinel-2 图像//中去除云层和卷云的影响，确保图像数据尽可能地反映真实的地表情况。

Google Earth Engine（GEE）——MODIS影像StateQA波段bit去云

此星光明博客

12-01

2730

简介本次选择的去云方式是通过QA波段去去云，本次MODIS影像用的是MOD09A1.006 Terra Surface Reflectance 8-Day Global 500m MOD09A1 V6产品提供了Terra MODIS 1-7带500米分辨率的表面光谱反射率的估计，并对大气条件如气体、气溶胶和瑞利散射进行了校正。与七个反射带一起的是一个质量层和四个观测带。对于每个像素，根据高观测覆盖率、低视角、无云或云影以及气溶胶负荷，从8天合成的所有采集中选择一个值。但此次数据仅仅要不仅仅需要以上的

Google Earth Engine(GEE)实例代码学习二十——利用波段线性拟合（linearFit）

little00bee的博客

04-22

4667

夜间灯光数据线性拟合本文分享如何利用影像波段实现线性拟合。 linearFit（）计算斜率和截距，输入数据第一个为x第二个为y //创建一个函数：获取每张图像的"年"与1990年差值，作为一个波段添加到数据集中，作为线性拟合的参数 function createTimeBand(img) { var year = img.date().difference(ee.Date('1990-01-...

20240323期：GEE平台获取15/30m分辨率DEM地形影像

weixin_55429615的博客

03-23

1556

01.进入Gee平台界面。02.导入shp文件。03.编写代码。04.run。

Google Earth Engine（GEE）——Landsat5-9融合后区域影像的筛选获取去重后的影像数量分析

此星光明博客

05-16

1605

本篇主要实现Landsat5-9影像整体融合，查看某一区域的影像有多少的问题这里有个函数需要介绍一下： distinct(properties) Removes duplicates from a collection. Note that duplicates are determined using a strong hash over the serialized form of the selected properties. 从一个集合中删除重复的属性。注意，重复的属性是通过对所选属性的