bless的博客

这篇文章更加细化，通过将一年分为四个季节分别进行统计，并将所有样本点在单个季节的有效观测值进行排序，取中值作为该年该季节研究区范围的有效观测值数量。上篇文章主要是根据年份对样本点区域的有效观测值进行统计。

本文主要介绍如何在GEE中对多个样本点数据所在的位置计算有效观测值次数。

之前一直在GEE的网页端通过编写JavaScript代码进行研究，现在需要通过Python Api进行系统构建，通过对比选择Django框架对GEE进行集成，以便构建一个前后端交互的系统

前段时间因为考研的原因一直没能更新，已经完成了农作物种植结构的提取，现在给大家分享一下。主要也是结合前面写过的Google Earth Engine（GEE）使用土地利用数据（modis）上采样Landsat数据提取农田范围，将以上结果作为研究的基础，结合物候特征，光谱特征，地形特征，选择随机森林算法进行农作物的提取。

本篇主要介绍如何加载单幅Sentinel2影像，以及合成长时间序列感兴趣区域的影像集合，自己在写代码的过程中，出现了一些问题，比如导出的影像会以多幅tif影像出现，导出的影像在Arcgis中加载全为黑色，也看了一些博主的博客，有的解释很简单，在这我会详细解释一下，让大家少走弯路（被我走完了）。遇到问题的同学可以直接跳转到第三部分。目录1.单幅影像合成2.特定长时间序列影像合成3.导出为多幅影像以及导出影像为黑色的问题1.单幅影像合成此代码只对感兴趣区域，并辅以时间范围进行影像筛选，使用了经典的Sen

在最近GEE写代码的过程中，因为结果要求为一个数字，而不是一个列表或者数组的形式，但是有些函数的返回值会是Array或者List类型，所以需要进行数据类型转换，但是网上有些教程并没有写，所以在这举两个例子。当函数返回值为Array类型这里使用模拟数据进行展示，首先建立一个二维数组（可当成调用方法时的返回值，用二维数组进行接收），然后通过toList（）方法转换为List类型，List列表，可以通过get方法取出数值，也就是给数组降低维度，最后将传出的值传给定义的Array进行最后的取值。var a=e

本研究主要使用MCD12Q1土地利用数据的500m分辨率影像，上采样到Landsat7的30分辨率影像中，进行农田属性的提取，提高农作物分类的精度。