Google Earth Engine APPS（GEE）—乌干达地区土地分类案例分析！

最新推荐文章于 2025-03-09 08:00:00 发布
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分类专栏： Google Earth Engine 文章标签： r语言 算法 分类 土地分类 google app engine
原文链接：https://gee-ccdc-tools.readthedocs.io/en/latest/lctutorial/gui.html
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本教程展示了如何使用 Google Earth Engine（GEE）APP 对乌干达地区的土地覆盖进行分类和变化分析。通过CCDC算法，对时间序列段进行分类，提取特定日期的土地覆盖图，并计算土地覆盖变化。教程涵盖了从加载数据、设置参数到运行分类和创建土地覆盖变化图的完整步骤。

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埃里克·布洛克 2020 年 5 月 7 日

乌干达 CCDC 模型参数的分类。

为了便于访问我们的 API，我们创建了一系列不需要用户编码的图形用户界面 (GUI)。这些guis可用于计算CCDC模型参数（即回归系数），显示和交互CCDC系数和对应的像素时间序列ÿ

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Google Earth Engine APPS（GEE）——获取系数、变化和合成图像 (API)
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09-02 924
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）——Earth Engine APPS（ 交互式区域reduce应用程序）
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08-26 625
本教程演示了如何使用绘图工具 API和自定义界面来制作一个简单的地球引擎应用程序，该应用程序为用户绘制的几何图形绘制 NDVI 时间序列图表。该应用程序提供用于绘制矩形、多边形或点的选项。它侦听用户何时绘制几何图形并显示与绘制的几何图形相交的像素的平均 NDVI 图表。 本教程产生的地球引擎应用程序。显示的是加利福尼亚州卡梅尔谷周围绘制的多边形的 NDVI 时间序列图表。 功能 该应用程序有两个主要功能：1) 允许用户绘制几何图形；2) 为绘制的几何体渲染区域缩减时间序列图。单击“绘制”按钮将..
Google Earth Engine APP（GEE）——一个可以时序动画监测的动态APP
此星光明博客
09-06 1071
产生一个图像的RGB或灰度的可视化。每个增益、偏置、最小、最大和gamma参数可以是一个单一的值，它将应用于所有频段，或者是一个与频段长度相同的值的列表。CSS颜色标识符或十六进制颜色字符串的列表（例如，['红'、'00FF00'、'蓝']）。要可视化的带子的列表。opacity（数字，默认为空）。palette（对象，默认为空）。gamma（对象，默认为空）。gain（对象，默认为空）。min（对象，默认为空）。要映射到RGB8值0的值。max（对象，默认为空）。要使用的可视化增益。要使用的可视化偏差。.
Google Earth Engine APPS（GEE）——使用 AREA2 和 CODED 估算森林砍伐和退化面积（第 2 部分：精度估计）
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09-02 418
均值的分层估计量可以表示为： $$\ \hat{A}j = A{tot} \Sigma_i W_i \frac{n_{ij}}{n_i}$$ 解释后的参考样本现在可用于使用分层估计器来估计准确度和面积。'stratifiedEstimator' 函数促进了这个过程，它接受一个包含输入的字典： /** * Stratified estimator from: * Cochran, W. G. (2007). Sampling techniques. John Wiley & S..
Google Earth Engine APP（GEE）——利物浦大学免费下载影像的软件Google Earth Engine Digitisation Tool (GEEDiT)
此星光明博客
01-06 916
GEEDiT 具有简单的用户界面，无需下载大量图像，利用 Earth Engine 的云计算能力及其对卫星图像存储库的访问权限（Lea，2018 年）。与传统方法相比，用户可以创建更大、空间和时间上更全面的数据集，自动附加的元数据还可以更轻松地过滤数据集，并将数据追溯到原始源图像。在应用 GEEDiT 输出的基于编码的分析时，元数据的标准化还促进了代码在数据集之间的可转移性，并有助于整理由多个用户生成的均质边缘和特征数据集（例如 Goliber 等人，2022 年） .重新可视化已经数字化的边距的选项。
GEE土地分类——利用Google Earth Engine（GEE）分析黑山的ESA土地覆盖情况和饼图可视化分析
此星光明博客
03-09 104
接下来，我们可以加载国家、州或城市的边界数据。// 将国家边界添加到地图// 将地图中心设置为研究点通过上述步骤，我们成功地利用Google Earth Engine分析了特定区域的土地覆盖情况，并生成了饼图和图例。这种方法可以帮助我们更好地理解土地利用和覆盖的变化，为环境管理和规划提供重要的数据支持。希望这篇博客对您理解遥感数据分析有所帮助！
Google Earth Engine（GEE）——土地分类/覆盖案例分析含各类土地面积统计和精度评定（印度班加罗尔为例）
此星光明博客
03-07 2471
这里有一个函数需要重新回顾一下：这个函数只适用于TOA影像 ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite(collection,percentile,cloudScoreRange,maxDepth,asFloat) 从陆地卫星原始场景的集合中计算出陆地卫星TOA合成。它应用标准的TOA校准，然后使用SimpleLandsatCloudScore算法给每个像素分配一个云分。它在每个点上选择可能的最低云分范围，然后从被接受的像素中计算出每个波段的百分位值。该算法还...
Google Earth Engine（GEE）——非监督分类案例分析（森林非森林和其它）
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01-05 1114
reducer 输出名称决定输出 band 的名称：具有多个输入的 reducer 将直接使用输出名称，而具有单个输入的 reducer 将在输出名称前加上输入 band 名称（例如'10_mean'，'20_mean'等） .).本教程的主要目的是实现指定区域的森林非森林的分类，而样本点的选取都是随机选取的，我们加入的变量则按照DEM中的阴影和坡度作为参与分类的变量进行分析，最周通过kmeans聚类实现影像的分类。将给定的reducer应用于每个像素周围的邻域，由给定的内核确定。要使用的初始化方法。
通过 Google Earth Engine（GEE）和 Mann-Kendall 非参数趋势检验分析长期环境趋势
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该项目侧重于通过 Google Earth Engine（GEE）和 Mann-Kendall 非参数趋势检验分析长期环境趋势。该分析将地理空间处理与基于 Python 的统计工作流程相结合。 技术流程 检测水文气象变量（例如，降雨量、NDVI、地表...
Google Earth Engine（GEE）——使用随机森林方法进行土地分类案例分析
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本文指在土地分类进行分析columnNameseed在一个集合中添加一列确定性的伪随机数。输出是双精度的浮点数字。当使用 "均匀 "分布（默认）时，输出在[0, 1]的范围内。使用 "正常 "分布，输出有μ=0，𝛔=1，但没有明确的限制。
Earthengine-apps：使用geemap，voila和heroku创建的Earth Engine应用程序的集合
02-04
geemap-heroku 用于将Earth Engine应用程序部署到heroku的Python脚本，请尝试一下： : 如何部署自己的Earth Engine应用程序？ 一个免费的heroku帐户。 按照 安装和Heroku命令行界面（CLI）。 使用heroku login命令验证heroku。 克隆此存储库： : 创建自己的Earth Engine笔记本，并将其放在notebooks目录下。 如果需要，将Python依赖项添加到requirements.txt文件中。 通过将notebooks/geemap.ipynb替换为您自己的笔记本的路径来编辑Procfile
遥感影像变化监测matlab代码-CCDC:使用所有可用Landsat数据开发的用于土地覆被的连续变化检测和分类（CCDC）的算法
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早期影像变化监测matlab代码中央结算公司 使用所有可用Landsat数据开发的用于土地覆被的连续变化检测和分类（CCDC）的算法。 如有任何疑问，请联系康涅狄格大学自然资源与环境系的Zhe Zhu（）。 CCDC软件现已在线可用！ 用于更改检测软件的最新13.01 CCDC软件是。 它适用于“分析就绪”数据和“收集1”数据。 它仅适用于64位Linux计算机。 目前没有提供分类软件，因为它需要训练数据才能运行该软件。 的，也提供了CCDC Assistor 1.02，它是一个用户界面工具，用于协助CCDC进行数据准备和地图提取（更多功能正在开发中）。 请注意，CCDC的输出将是数千个Matlab文件，其中包含每种时间序列模型的各种信息，如下所示： “ t_start”：时间序列模型启动时 “ t_end”：时间序列模型结束时 “ t_break”：观察到第一个中断（更改）时 “系数”：每个光谱带的每个时间序列模型的系数。 行是a0 c1 a1 b1 a2 b2 a3 b3（Zhu and Woodcock，2014，2015）。 列分别指的是蓝色，绿色，红色，NIR，SWIR1，S
gee-ccdc-tools:工具和Earth Engine应用程序可与CCDC算法的输出进行交互
05-13
gee-ccdc-工具 关于 该存储库托管着一组旨在与Google Earth Engine（GEE）中的CCDC算法的输出进行交互的工具和应用程序的快照。 它还托管了这些工具和实用程序的文档（进行中）。 要直接在GEE中访问存储库的最新版本，请单击 要访问Google Earth Engine应用程序以探索Landsat观测值和CCDC系数的时间序列，请单击 引文 Arévalo，P.，Bullock，EL，Woodcock，CE，Olofsson，P.（2020年）。 一套用于在Google Earth Engine中进行持续土地变化监测的工具。 气候前沿。
Google Earth Engine APP——全球内陆水分布的APP展示
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09-30 1316
结果将有和输入一样多的维度，并且在所有方向上都有相同的长度，除了切片轴，长度将是沿着'轴'的输入数组长度范围内的从'开始'到'结束'的'步长'的位置数。如果initialize()首先在异步模式下被调用（通过传递一个成功回调），任何未来的异步模式调用将把它们的回调添加到一个队列中，所有的回调将被一起运行。负数用于定位相对于数组末端的切片开始，其中-1开始于轴上的最后一个位置，-2开始于倒数第二个位置，等等。从'开始'（包括）到'结束'（不包括），每一个整数倍的'步长'都会有一个切片。
Google Earth Engine APPS（GEE）——使用 AREA2 和 CODED 估算森林砍伐和退化面积（第 1 部分：运行 CODED）
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09-02 536
1.1 干扰数据集 可以在此处找到有关使用 Javascript 界面运行 CODED 的教程。使用“编码/应用程序/提交 CODED UI”中 CODED 存储库中提供的用户界面，可以轻松促进此过程。 本教程使用的参数如上图所示，可以通过单击“运行”按钮提交运行 CODED 的任务。可以通过在“区域”几何导入中绘制方形多边形来定义研究区域。请注意，这必须是单个多边形，并且必须包含在“区域”几何图形中。 本次分析中使用的训练数据可以在特征集合中找到：'users/bullockebu/..
全球森林变化监测应用程序：Google Earth Engine APP
LhlbPerl的博客
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Google Earth Engine APPS（GEE）——使用 AREA2 和 CODED 估算森林砍伐和退化面积巴西森林砍伐案例总览
此星光明博客
09-02 653
在 Javascript 存储库中有一个示例，可以使用 CODED 生成数据。数据可以在脚本“编码/示例/英亩，巴西/可视化”中进行可视化。请注意标记为森林砍伐/转化的大矩形区域。这些地区可能是牧场或农业。火被用来清理土地，但火通常会超出计划的清理范围并进入周围的森林。这片森林从未转化过，但会退化。这方面的例子可以在 CODED 结果中看到，退化被标记为绿色，森林砍伐被标记为红色。 作者：埃里克·布洛克 (bullocke@bu.edu) 本教程将演示如何使用准确度和区域估计工具箱 (AREA2).
Google Earth Engine APP用于时间序列影像预览
qq_49285480的博客
08-08 361
Time Series Viewer 自定义时间 自定义经纬度 自定义FeatureCollection Google Earth Engine APP
如何用Python创建和部署Earth Engine Apps（Windows系统）
qq_44322368的博客
01-28 1243
注册 heroku account. 安装Git 和 Heroku Command Line Interface (CLI). 在Anaconda登录heroku账户，可通过heroku login -i ，进行登录，输入邮箱和密码。 Clone this repository: https://github.com/giswqs/geemap-heroku。
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