Google Earth Engine（GEE）——估计未来人口密度（越南2100年人口预测）

最新推荐文章于 2024-08-28 10:30:00 发布

此星光明

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分类专栏： Google Earth Engine GEE教程训练 GEE学习专栏文章标签：人口预测越南人口线性回归

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31988139/article/details/121315924

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该博客通过Google Earth Engine（GEE）利用1980年越南人口数据，进行线性回归分析，预测了2100年越南的人口密度。文章提供了可调整的研究区域分析代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

依据1980年的越南人口，预测2100年的人口来预测

代码：

var geometry = 
    /* color: #d63000 */
    /* displayProperties: [
      {
        "type": "rectangle"
      }
    ] */
    ee.Geometry.Polygon(
        [[[105.35068452358246, 21.401818574343782],
          [105.35068452358246, 2

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多元广义估计方程（GEE）：解决多个因变量的线性回归问题

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今天来分享下如何在GEE中利用人口数据进行分析

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GEE——美国本土土地变化监测、评估和预测 (LCMAP) v1.1数据集案例展示和分析

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Google Earth Engine（GEE）——全球人类居住区网格数据 1975-1990-2000-2014 (P2016)

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将下面的代码复制到地球引擎代码编辑器中并点击运行。将下面的代码复制到地球引擎代码编辑器中并点击运行。将下面的代码复制到前面的代码中并点击运行。在金边周围画一个区域。

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数据特征约 25 米2019-04-17 至 2022-10-25一次性估计纬度和经度以十进制表示地点最西经度最东经度最北纬度最南纬度全球的-18018053.99333-52.20456波段名单位描述AGBD毫克/公顷预测的地上生物量密度（Mg/ha）毫克/公顷较低的预测区间（参见 alpha 属性的级别）毫克/公顷上预测区间（请参阅水平的 alpha 属性）agbd_se毫克/公顷地上生物量密度（Mg/ha）预测标准误差。

GEEer成长日记九：Worldpop100m分辨率人口数据可视化及批量下载

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利用GEE下载Worldpop100m分辨率人口数据

Google Earth Engine（GEE） ——利用sentinel-2（哨兵2号）数据使用随机森林方法模型预测森林地上生物量

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森林地上生物量是指森林中生长在地面以上的植物和生物的重量，包括树木、灌木、草本、藤蔓、苔藓等。它是森林生态系统中的一个重要指标，能够反映出森林生产力和生态系统的健康状况。森林地上生物量的测量通常通过样地调查和遥感技术来实现。样地调查需要在森林中选择一定数量和分布的样地，并通过测量树高、胸径、树种、植被覆盖度等指标来计算出每个样地的生物量。遥感技术则利用卫星或航空器传感器获取森林的遥感图像，并根据图像中的各种特征来估算森林的生物量。本文将使用随机森林算法利用GEE进行大面积森林地上生物量估算。

Google Earth Engine（GEE）——MODIS 8天Terra和Aqua云覆盖综合产品

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### Google Earth Engine MODIS 8-Day Terra and Aqua Cloud Cover Composite Product Documentation and Usage In the context of satellite data processing within platforms like Google Earth Engine (GEE), specific products cater to various environmental monitoring needs. For snow coverage, an enhanced MODIS 8-day Terra and Aqua integrated product exists specifically tailored for High Mountain Asia (HMA)[^1]. However, regarding cloud cover, while not directly addressed in the provided references about snow or vegetation indices[^3][^4], one can infer that similar methodologies apply due to the nature of how these datasets are processed. #### Understanding the Data Source The input data for such a composite would likely come from both MODIS Terra (MOD) and MODIS Aqua (MYD). These satellites have distinct overpass times which influence their ability to capture different conditions throughout the day. Specifically, Terra passes at approximately 10:30 AM/PM local time whereas Aqua does so around 1:30 PM/AM[^2]. For cloud cover analysis using GEE's MODIS suite: - **Data Collection**: Utilizes daily observations made by both sensors. - **Temporal Resolution**: An 8-day synthesis period aligns with other MODIS products designed for reducing noise through temporal aggregation. - **Spatial Resolution**: Likely maintains consistency with related MODIS products offering resolutions suitable for regional studies. #### Accessing and Using the Dataset To work with this type of dataset in GEE involves several key steps typically including loading the collection into your script environment, filtering based on date range or geographic area, applying any necessary corrections or transformations, and finally visualizing or exporting results. Here’s a basic example demonstrating how you might load and visualize an 8-day cloud mask layer derived potentially from either sensor but adapted here conceptually for illustration purposes only since exact implementation details depend heavily upon actual available layers matching described specifications: ```javascript // Load MODIS/Terra+Aqua Cloud Cover 8 Day Composite ImageCollection var modisCloudCover = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA') // Placeholder path; adjust according to real dataset ID .filterDate('YYYY-MM-DD', 'YYYY-MM-DD'); // Specify start and end dates Map.setCenter(longitude, latitude); // Set map view center coordinates Map.addLayer(modisCloudCover.select(['state_1km']), {min: 0, max: 1}, 'Cloud Mask'); ``` This code snippet assumes existence of a compatible image collection named similarly to existing MODIS collections found within GEE catalogues. Adjustments will be required depending on precise naming conventions used for hypothetical cloud cover composites. --related questions-- 1. What preprocessing techniques improve accuracy when analyzing multi-temporal cloud masks? 2. How do varying spatial resolutions impact interpretation of cloud patterns across diverse landscapes? 3. Can machine learning algorithms enhance detection rates compared to traditional threshold-based methods? 4. Are there seasonal variations influencing effectiveness between morning versus afternoon satellite acquisitions?