GEE filter by bands

最新推荐文章于 2025-10-15 02:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-15 02:30:00 发布 · 345 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客内容提及对空波段和空影像进行过滤操作，这在信息技术领域的数据处理等方面有一定意义，可提升数据质量和处理效率。

过滤空波段、空影像
在这里插入图片描述

GEE 教程——GEE基学习（对象、变量、矢量集合、数据过滤、可视化和映射）
此星光明博客
11-17 344
GEE 教程——GEE基学习（对象、变量、矢量集合、数据过滤、可视化和映射）
Google Earth Engine（GEE）——逐月筛选影像，并给影像集合添加新的属性
此星光明博客
08-06 528
首先，您需要导入您要筛选的影像集合。使用Google Earth Engine的ImageCollection类来导入影像集合。您可以通过函数传递影像集合的ID或通过一个对象导入影像集合。接下来，您需要创建一个筛选条件，以便根据您的需求对影像集合进行筛选。筛选条件可以基于时间、地理位置或其他影像属性。接下来，您可以为筛选后的影像集合添加新的属性。使用函数可以对每个影像应用一个函数，并在每个影像上添加新的属性。如果您希望将筛选后的影像集合导出为文件，您可以使用函数将其导出到Google Drive。
GEE(Google Earth Engine)学习——常用筛选器Filter操作
GIS热爱者
02-02 7709
GEE(Google Earth Engine)学习，本文介绍了一些常用的筛选器，基于时间筛选、基于属性字符串筛选，基于空间筛选等。并介绍了通过Filter筛选器与Join结合的方式对两个数据集的数据按要求(主要是时间要求)进行筛选的过程。适合初学GEE的朋友进行查阅与尝试实验，完成一些科研工作的基础数据处理。
GEE：使用正则表达式筛选影像波段并改名
GEE水生态空间
01-30 5252
目录一、问题描述：二、获取影像集并显示：1、分析步骤2、加载区域影像并查询波段名三、选择波段并改名四、学习小结： 一、问题描述： GEE中，如何快速选取波段，并对各波段进行改名（select）？ 仍以鄱阳湖湖区Landsat遥感影像为例，该区域的分析例子参见 GEE学习：按照行列号筛选鄱阳湖湖区影像数据并查询相关信息. GEE学习：Landsat8 Collection2 level2数据集获取影像范围及坐标. GEE学习：遥感影像设置新的属性并查询. 本次进行分析的区域如下： 二、获取影像集并
【GEE笔记5】数据筛选Filter
Vigo*GIS
08-06 2039
过滤筛选就是从数据中筛选出符合条件的数据，比如在海量的Landsat数据中选出符合你的研究区间和研究时间内的数据。
GEE基本概念（二）——3. filter&map&reducer
a_aharon的博客
08-01 1857
GEE基本概念filter&map&reducer
第 10 节 GEE 的参数类型 (Filter,Join).pdf
06-22
第 10 节 GEE 的参数类型 (Filter,Join).pdf
GEE APP：基于GEE的红树林监测平台
最新发布
此星光明博客
10-15 85
本文将介绍如何利用Google Earth Engine平台，结合Landsat系列卫星影像和SRTM高程数据，实现红树林分布的动态监测与变化分析。
GEE 土地分类——GEE 土地分类的深度学习教程（JavaScript数据处理和python模型构建和上传）模板
此星光明博客
11-22 827
GEE 土地分类——GEE 土地分类的深度学习教程（JavaScript数据处理和python模型构建和上传）模板。
GEE 土地分类——基于Sentinel-1数据的土地分类
此星光明博客
11-15 646
这段代码是使用 Google Earth Engine (GEE) 进行土地覆盖分类的示例。以下是代码的具体解释：### 1. 导入数据- **Lagos**: 从资产中导入拉各斯地区的边界数据。- **水体、城市、森林**: 定义三个特征集合，分别表示水体、城市和森林的地理位置。### 2. 设置地图中心- 使用 `Map.centerObject` 方法将地图中心设置为拉各斯地区，以便在分析过程中查看该区域。### 3. 定义分析时间段。
Google Earth Engine-06（GEE操作方法）
damadashen的博客
11-03 5282
GEE中的操作方法（过滤、计算、联合、循环遍历、数据导出、图标展示）
GEE代码笔记（详细版）
m0_46423096的博客
03-26 1095
（4）Objects。
GEE系列丨(二) 数据过滤筛选与批量下载
qq_60907692的博客
01-18 1111
GEE系列丨(二) 数据过滤筛选与批量下载 以GPM降水数据为例进行批量过滤筛选与下载的保姆级演示讲解
GEE笔记（二）：影像筛选和加载
cyanol的博客
09-21 1万+
1. 筛选影像 可以用工具选择自己所需的区域，编辑器会自动导入你所选的位置信息。变量名可以自己修改。我修改为"guanting" //按照时间和位置筛选影像，加载的T1_SR影像，已经过大气校正。 var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR').filterBounds(guanting) .filterDate('2020-06-01','2020-09-17'); // 按照云量排序 var sorted = collec
Google Earth Engine(GEE)——过滤filter影像集合
此星光明博客
08-13 1990
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()。对于一般目的的过滤，使用imageCollection.filter()具有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ImageCollection： filterMetadata(name,operator,value) ...
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 3348
.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: ...
GEE：mosaic、qualityMosaic、cat、addBands的区别
养乐多的博客
04-06 4415
如图所示， mosaic（）是按有值的最后一个值合成 qualityMosaic（）是按最大值合成 操作对象都是影像集合 cat（）是将几幅影像拼接起来，连接起来 区别： cat（）是Concatenate；mosiaic（）是Composites addBands（）是给一副影像添加波段，操作对象是一个影像。 上面图片展示的两个例子结果相同，但是方法不同。 ...
Google Earth Engine（GEE）——哨兵系列合成孔径雷达 (SAR) 图像Sentinel-1 算法影像加载和波段获取（新手必备）
此星光明博客
08-19 6864
Sentinel-1是一项由欧盟资助并由欧洲航天局 (ESA) 在哥白尼计划内执行的太空任务。Sentinel-1 收集各种极化和分辨率的 C 波段合成孔径雷达 (SAR) 图像。由于雷达数据需要几种专门的算法来获得校准的正射校正图像，因此本文档描述了地球引擎中 Sentinel-1 数据的预处理。 Sentinel-1 数据是在上升和下降轨道期间使用几种不同的仪器配置、分辨率、波段组合收集的。由于这种异质性，通常需要在开始处理之前将数据过滤为同质子集。下面的元数据和过滤部分概述了此过程。 元数据和过.
GEE学习笔记 八十：批量下载影像（影像集合）
热门推荐
无形的风专栏
08-29 1万+
GEE导出这个我之前写过相关内容，下面链接是之前写的内容。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37631518 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37685115 最近问如何批量导出集合的小伙伴非常多，一个一个回复太麻烦，我这里直接给一段例子代码吧： var l8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/L...
NDBI GEE
05-04
### Normalized Difference Built-up Index Implementation in Google Earth Engine The **Normalized Difference Built-up Index (NDBI)** is widely used to identify built-up areas from satellite imagery. It leverages the reflectance properties of urban materials such as concrete and asphalt, which typically exhibit higher near-infrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) reflectance compared to vegetation or water bodies. In Google Earth Engine (GEE), implementing NDBI involves calculating the index using Landsat or Sentinel-2 datasets. Below is a detailed explanation along with code examples: #### Formula for NDBI Calculation The formula for NDBI is defined as follows: \[ \text{NDBI} = \frac{\text{(Band SWIR - Band NIR)}}{\text{(Band SWIR + Band NIR)}} \] Where: - `Band SWIR` refers to the Shortwave Infrared band. - `Band NIR` refers to the Near-Infrared band. For Landsat 8 OLI/TIRS sensor, these bands correspond to: - `Band SWIR`: Band 6 (`B6`) - `Band NIR`: Band 5 (`B5`) Similarly, for Sentinel-2 MSI sensors: - `Band SWIR`: Band 11 (`B11`) - `Band NIR`: Band 8 (`B8`) This calculation highlights man-made structures due to their unique spectral characteristics[^2]. #### Code Example Using Landsat 8 Data Below is an example script demonstrating how to calculate NDBI using Landsat 8 data within GEE: ```javascript // Define region of interest (ROI) var roi = ee.Geometry.Rectangle([79.0, 26.0, 79.2, 26.2]); // Load Landsat 8 Surface Reflectance data var landsat8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') .filterDate('2022-01-01', '2022-12-31') // Filter date range .filterBounds(roi); // Filter by ROI // Select required bands (SWIR & NIR) var ndbi = landsat8.map(function(image){ var swir = image.select('SR_B6'); // Band 6: SWIR var nir = image.select('SR_B5'); // Band 5: NIR // Compute NDBI var ndbiValue = swir.subtract(nir).divide(swir.add(nir)).rename('NDBI'); return image.addBands(ndbiValue); }); // Visualize results Map.centerObject(roi, 10); Map.addLayer(ee.Image(ndbi.first()).select('NDBI'), {min:-1, max:1, palette:['blue','white','red']}, 'NDBI'); ``` #### Key Considerations When Implementing NDBI 1. **Cloud Masking**: Ensure cloud-free images are selected before performing calculations since clouds interfere with accurate measurements[^3]. 2. **Sensor Calibration**: Use calibrated surface reflectance products rather than raw digital numbers (DNs). 3. **Temporal Analysis**: For long-term studies, consider seasonal variations when comparing multiple years' worth of data[^4]. #### Potential Applications Beyond Urban Mapping While primarily utilized for detecting built environments, NDBI also finds applications in disaster management scenarios like flood monitoring post-storm events because flooded regions often display altered NDVI/NDBI ratios depending upon land cover type prior to inundation[^5].
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Prophet.Z

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值