UoEmacs_Lisp的博客

在Google Earth Engine（GEE）中，我们可以使用两种方法计算EVI指数：基于数学表达式和使用预定义的函数。第二种方法使用预定义的函数，适用于特定的数据集，如MODIS数据集。根据实际情况选择适合的方法来计算EVI指数，可以更好地评估植被的状况和变化。GEE提供了一个名为"MODIS/006/MOD13Q1"的数据集，其中包含了已经计算好的EVI数据。我们可以直接使用该数据集获取EVI数据。其中，NIR表示近红外波段的反射率，Red表示红色波段的反射率，Blue表示蓝色波段的反射率。

在Google Earth Engine (GEE) 中，字典是一种常用的数据结构，用于存储和操作键值对。在某些情况下，我们可能需要将两个或多个字典合并为一个字典。本文将介绍如何在GEE中合并字典，并提供相应的源代码示例。方法，该方法接受一个或多个字典作为参数，并返回一个包含所有键值对的新字典。通过合并字典，您可以轻松地将多个字典合并为一个，以便于后续的数据处理和分析。无论是合并两个字典还是多个字典，GEE的。除了合并两个字典，我们还可以合并多个字典。方法将这两个字典合并为一个新的字典。

在上述代码中，我们首先选择了研究的地区和时间范围，并从GEE的数据目录中选择了一个特定的土地覆盖数据集。接下来，我们定义了土地覆盖的分类，并选择了用于分类的土地覆盖波段。这些数据集可以通过GEE的数据目录进行访问。通过使用GEE提供的功能和数据集，用户可以轻松地进行土地覆盖变化的研究，并获得详细的结果和可视化。通过运行上述代码，我们可以在GEE平台上获得土地覆盖变化的结果，并进行进一步的分析和可视化。GEE提供了许多强大的工具和函数，以帮助用户进行土地覆盖变化的研究，包括计算统计指标、生成时间序列图表等。

在GEE中，您可以创建一个合适的列表来表示时间序列，并使用该列表遍历数据。下面是一个详细的教程，展示如何创建适用于时间遍历的合适列表，并提供相应的源代码。您可以根据自己的需要修改起始日期和结束日期，以及对日期列表的后续操作。使用这个日期列表，您可以在GEE中进行时间遍历，并对每个时间步长进行相关的分析或处理。在上面的示例中，我们首先创建了起始日期和结束日期，然后使用这两个日期创建了时间范围。现在，让我们来看一个完整的示例，展示如何创建一个包含多个日期的列表，并使用该列表进行时间遍历。，用于存储日期对象。

然后，我们加载了一个土地覆盖数据集，并根据时间和空间范围进行了筛选。然后，我们将土地分类数据集的分类值与标签进行匹配，以便进行可视化和分析。最后，我们将土地分类数据集添加到地图上，并输出该数据集的信息。GEE提供了丰富的遥感数据集和图像处理功能，使我们能够进行高精度的土地分类和制图分析。总之，Google Earth Engine提供了强大的工具和数据集，使我们能够进行土地分类和覆盖制图分析。你可以根据自己的需求修改代码中的参数和数据集，以适应不同的研究和应用场景。

在本文中，我们将使用GEE来计算和绘制美国各州的气温折线图和散点图。GEE提供了强大的功能和丰富的地理空间数据，使得这样的分析任务变得简单且高效。接下来，我们需要定义一个函数来计算每个州的平均气温。我们将使用美国的行政边界数据集来提取每个州的边界，并使用这些边界来筛选MODIS数据集中的像素。通过执行上述代码，我们将得到一个包含每个州的气温折线图和散点图的地图可视化结果。最后，我们可以使用GEE的图表功能来绘制每个州的气温折线图和散点图。现在，我们可以使用上述定义的函数来计算每个州的平均气温。

在Google Earth Engine平台上，我们可以利用MCD12Q V6产品对指定地区的土地覆盖度进行分析和统计。本文将介绍如何通过使用count和group函数来实现对北京地区土地覆盖度的统计分析，并提供相应的源代码。你可以在Google Earth Engine平台上尝试运行这些代码，以获得相应的统计结果。函数来统计每个土地覆盖类型的像素数量，并将其以特定的属性进行分组。上述代码中，我们首先导入了MCD12Q V6产品数据集，并通过。接下来，我们选择了北京地区的范围，并在地图上显示了该区域。

在上述代码中，我们首先导入了GEE西非土地利用与土地覆盖数据集，并通过筛选日期的方式选择了特定年份的数据。作为全球最大的地理信息平台之一，Google Earth Engine（GEE）提供了丰富的地理空间数据集，其中包括了各种各样的土地利用与土地覆盖数据集。本文将介绍其中一项重要的数据集，即GEE西非土地利用与土地覆盖数据集，以及如何使用该数据集进行分析和可视化。通过使用GEE平台和相应的代码，我们可以加载、可视化和分析该数据集，从而深入了解土地利用与土地覆盖的情况，并为相关研究和决策提供支持。

其中，JRC全球水体数据提供了全球范围内的水体分布信息。在本文中，我们将利用GEE平台和JRC全球水体数据来计算湖泊面积，并以中国的年青海湖为例进行演示。你可以根据需要修改代码中的ROI和湖泊名称，来计算其他湖泊的面积。这一方法可以帮助我们更好地理解和分析全球水体分布情况，以及湖泊的变化趋势。接下来，我们需要定义感兴趣区域（ROI），并在该区域内筛选出年青海湖的数据。首先，我们需要在GEE平台上导入JRC全球水体数据。运行以上代码后，你将在控制台输出中看到年青海湖的面积值。

在Google Earth Engine (GEE) 中，我们可以使用JavaScript编程语言为矢量集合中的矢量添加属性。在本文中，我将为您介绍如何使用GEE的矢量操作功能来添加属性。以上就是使用Google Earth Engine为矢量集合中的矢量添加属性的基本步骤。您可以根据您的需求，定义不同的属性和属性值，并使用适当的方法修改属性。方法为要素添加属性之外，您还可以使用其他方法修改现有属性或删除属性。以下是一个示例，展示如何为矢量集合中的每个要素添加一个名为。方法获取要素的属性列表，并使用。

为了创建一个图形用户界面，我们可以使用 HTML 和 JavaScript 来构建一个用户友好的界面，并与 GEE 的 API 进行交互。总结：通过使用 Google Earth Engine 和一些基本的 HTML 和 JavaScript，我们可以创建一个图形用户界面，以便更方便地与 GEE 进行交互。最后，我们需要将 HTML 和 JavaScript 文件保存在同一个目录下，并在浏览器中打开 HTML 文件。在这个例子中，我们计算了一个 Landsat 影像的均值，并将结果显示在结果容器中。

其中一个常见的需求是将生成的图表保存到本地计算机上，以便后续使用或共享。您可以根据自己的需求选择不同的数据源和图表样式来创建自定义的图表。接下来，我们选择了一个数据源（这里使用了MODIS NDVI数据集），并通过计算平均NDVI来获取感兴趣区域的时间序列。然后，我们可以使用GEE提供的图表绘制工具创建图表，并将其保存为PNG格式的图像。然后，我们使用GEE的图表绘制工具创建了一个图表，并为图表设置了样式。在执行代码后，GEE会将图表保存为PNG图像，并将其下载到您的本地计算机上。希望本文对您有所帮助！

在GEE中，我们可以使用特定的功能集合来筛选和定位数据。本文将介绍如何使用GEE的功能集合按照点位置来筛选和定位数据，并提供相应的源代码示例。接下来，我们需要选择一个功能集合，以便对其进行筛选和定位。通过上述的源代码示例，你可以根据自己的需求进行进一步的定制和扩展。首先，我们需要创建一个点位置的几何对象，以便在功能集合中使用。综上所述，我们可以使用GEE的功能集合、几何对象和相应的方法来实现按照点位置筛选和定位数据。方法定位具体的数据。在上面的代码中，我们选择了LANDSAT 8影像的功能集合作为示例。

最后，我们对数据集中的每一幅图像应用太阳地形辐射校正，并打印校正后的图像集合。利用Google Earth Engine（GEE）平台，我们可以进行Landsat SR数据的太阳地形辐射校正，以消除由于太阳照射和地形变化引起的图像亮度差异。需要注意的是，上述代码中的参数需要根据实际情况进行修改，例如选择适当的ROI、日期范围、传感器和波段。接下来，定义了一个名为。通过利用Google Earth Engine平台提供的强大功能和丰富的数据集，我们可以方便地进行Landsat SR数据的太阳地形辐射校正。

接下来，我们需要获取河流和流域范围的数据。Google Earth Engine提供了全球范围内的水文数据集，其中包括河流网络和流域范围。首先，我们需要在GEE中选择一个合适的区域来导出河流和流域范围。通过以上步骤，我们可以利用Google Earth Engine导出指定区域的河流和流域范围。请注意，在使用GEE进行数据处理和分析时，可能需要一定的编程能力和对遥感数据的理解。最后，我们需要将选定区域的河流和流域范围导出为文件。我们可以通过调整这些参数，选择特定的河流和流域范围数据集。

然后，我们使用像素面积乘以损失波段来计算每个像素的损失面积。最后，我们使用reduceRegion函数对损失面积进行汇总，并打印结果。本文将介绍如何使用GEE计算年度森林损失面积，并将结果导出为表格。我们创建了一个包含损失面积的特征集（FeatureCollection），并将其作为参数传递给导出函数。通过上述代码，我们可以使用Google Earth Engine计算年度森林损失面积并将结果导出为表格。首先，我们需要准备所需的数据。一旦我们计算出年度森林损失面积，我们可以将结果导出为表格。

然后，我们使用合成方法（在本例中使用了中值合成）将多个时相的影像合成成一幅影像，以得到条带去除的结果。然后，我们使用条带掩码来计算中值合成图像，即将坏的条带部分用相邻两个好的条带的中值填充。然后，使用合成方法（例如中值合成）将多个时相的影像合成为一幅图像，从而得到去除条带的结果。然后，使用条带掩码来计算中值合成图像，即将有条带的部分用相邻两个无条带的图像的中值填充。这两种方案是Google Earth Engine中常用的Landsat 7条带去除方法，可以根据实际需求选择适合的方案来处理条带噪声。

本文将介绍如何在GEE交互式界面中上传矢量数据，并提供相应的源代码。的函数，用于实现矢量数据的上传和显示。在函数中，我们首先创建了一个文件上传组件，并将其显示在对话框中。然后，我们监听文件上传事件，读取上传的文件内容，并将其解析为矢量数据。准备矢量数据文件：将您的矢量数据保存为常见的地理空间数据格式，如Shapefile（.shp）、GeoJSON（.json）或KML（.kml）。创建一个新的GEE脚本：点击GEE界面左上角的"Scripts"按钮，然后点击"New Script"创建一个新的脚本。

首先，我们准备了一个包含植被指数观测值和地理空间信息的数据集，使用GEE提供的MODIS植被指数数据集作为示例。然后，我们使用GEE的图表功能对数据集进行评估，可视化了植被指数观测值的统计信息和直方图。本文将展示一个使用GEE进行数据集评估和预测的案例，并提供相应的源代码。此外，GEE还提供了更多的功能和工具，如空间插值、分类器和时间序列分析等，可以根据具体任务的需求进行进一步探索和应用。这个案例展示了GEE在数据集评估和预测方面的强大功能，为地球科学研究和环境监测提供了有力的支持。

在GEE中，我们可以通过行列号（Row-Col）来筛选特定区域的影像数据。本文将介绍如何使用GEE的ee.Filter.and函数结合行列号信息来进行影像筛选，并提供相应的源代码。通过指定行列号范围并结合ee.Filter.and函数，我们可以在GEE中高效地筛选出特定区域的影像数据。在GEE中，每个影像都有一个特定的行列号，它是影像在全球栅格系统中的位置索引。然后，我们定义了startRow、endRow、startCol和endCol这几个变量，分别表示行列号的起始和结束范围。

在Python中，可以使用Folium库与GEE集成，创建交互式地图以展示和分析地理空间数据。通过使用Folium库，我们可以轻松地在Google Earth Engine中创建交互式地图，以展示和分析地理空间数据。在上面的示例中，我们首先创建了一个地图对象，指定了初始的中心位置和缩放级别。然后，我们定义了一个GEE影像图层，并获取了图层的URL。将影像图层添加到地图上，并添加了一个图层控制器，以便用户可以切换图层的可见性。最后，我们同样添加了一个图层控制器，以便用户可以切换图层的可见性。

在遥感数据分析中，了解影像像素之间的相关性是十分重要的。在GEE中，我们可以通过编写JavaScript代码来获取和处理遥感影像数据，并进行相关性分析。需要注意的是，上述代码中的示例数据集为Copernicus Sentinel-2，你可以根据自己的需求选择其他合适的遥感数据集进行相关性分析。希望这个示例代码对你有所帮助！在GEE中，你可以进一步扩展这个代码，添加更多的影像、时间点和波段，以满足你的具体需求。通过这段代码，我们可以获取不同时间滞后下的影像像素相关性。函数的参数，可以选择不同的时间滞后。

获取指定研究区范围内的单个影像的时间（以Landsat 9影像为例）使用Google Earth Engine（GEE）可以非常方便地进行。在本文中，我将为您提供详细的步骤以及相应的源代码。请确保将xmin、ymin、xmax和ymax替换为您研究区域的实际边界坐标。运行代码后，您将在控制台中看到影像的时间以天数表示的结果。希望这可以帮助您获取指定研究区范围内单个影像的时间信息。请将xmin、ymin、xmax和ymax替换为您研究区域的实际边界坐标。这将获取在指定研究区域内的所有Landsat 9影像。

在本文中，我们将使用 GEE 平台来创建一个风向趋势的可视化图表，以便更好地理解风的变化模式和趋势。这个图表可以帮助我们更好地理解和分析风的变化模式，为气象学、环境科学等领域的研究提供有价值的信息。我们可以观察到风向角度随时间的变化，并根据图表的趋势来推测风的走向和强度的变化。然后，我们将应用上述定义的函数来计算风向角度，并将结果可视化为图表。在这个例子中，我们将使用一个时间范围内的风向数据来生成图表。在这个例子中，我们将使用风向数据集，该数据集包含了一段时间内的风向信息。在上述代码中，我们使用了。

通过导入Landsat系列卫星图像和全球森林覆盖数据集，并使用图像计算功能和地理空间操作，我们可以得到每年的森林损失面积。在这篇文章中，我们将介绍如何使用GEE计算森林损失的年度面积。接下来，我们将连续的森林损失像素转换为面积，通过将像素面积乘以。函数将计算得到的年度森林损失面积图层添加到地图上，并设置了可视化参数，如最小值、最大值和调色板。最后，我们可以使用GEE的可视化功能来展示计算得到的森林损失面积。在上述代码中，我们首先创建了一个地图图层，并设置了地图的中心位置和缩放级别。在上述代码中，我们使用。

通过使用Google Earth Engine（GEE），我们可以开发一个应用程序来分析和监测圭亚那的红树林。下面是一个详细的代码示例，展示了如何使用GEE来实现这个应用程序。通过使用这些代码，我们可以获取、处理和可视化圭亚那红树林的影像数据，并将结果导出为图像。这个应用程序可以帮助科学家和环境保护人员监测红树林的健康状况和变化趋势，从而采取相应的保护措施。然后，我们可以通过筛选和处理数据来获取我们感兴趣的影像。接下来，我们可以定义我们感兴趣的区域。首先，我们需要在GEE中导入所需的库和数据集。

本教程介绍了如何在地球引擎中改进基本监督分类，并使用混淆矩阵来评估分类的精度。然后，我们使用训练数据训练了一个随机森林分类器，并使用该分类器对测试数据进行了预测。在地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）中进行基本监督分类是一种常见的空间分析任务，它可以帮助我们从遥感影像中识别和分类不同的地物类型。在本教程中，我们将探讨如何改进基本监督分类，并使用混淆矩阵来评估分类的精度。希望本教程能帮助您在地球引擎中进行基本监督分类的改进，并使用混淆矩阵来评估分类的精度。

本文将探讨如何使用Canny边缘检测算法来分析NDVI数据在植被边缘检测方面的适用性，并提供相应的源代码。通过使用Canny边缘检测算法对NDVI数据进行分析，我们可以有效地提取出植被边缘的信息。通过结合NDVI数据和Canny边缘检测算法，我们可以获得有关植被边缘的有用信息，并进一步应用于相关研究和应用中。Canny边缘检测算法是一种常用的边缘检测方法，它可以有效地提取出图像中的边缘信息。在GEE中，我们可以将Canny边缘检测应用于NDVI数据，以便在植被边缘检测方面进行分析。函数对结果进行增强处理。

在本文中，我们将使用Google Earth Engine平台和MODIS表面反射数据，展示如何去除遥感图像中的云层。通过利用云掩码并将其应用于图像，我们可以有效地去除遥感图像中的云层，从而获得更准确的地表反射信息。通过运行上述代码，我们可以使用Google Earth Engine平台对MODIS表面反射图像进行云去除。在Google Earth Engine中，我们可以使用"ee"库来访问平台的功能和数据。我们可以选择特定的日期范围和感兴趣的地理区域，以获取相应的图像。

在这篇文章中，我们将介绍一个基于GEE的年地面和地下碳储存数据集，该数据集结合了最可靠的公开数据集，并与2010年ESA CCI土地覆盖图相结合。在本文中，我们将介绍一个基于GEE的年地面和地下碳储存数据集，该数据集整合了最可靠的公开数据集，并结合了2010年ESA CCI土地覆盖图。总结而言，Google Earth Engine的年地面和地下碳储存数据集为我们提供了一个有力的工具，用于研究全球碳循环和气候变化。使用这个数据集，我们可以对不同地区和不同土地类型的碳储存进行比较和分析。

在GEE中，我们可以选择和设置不同类型的基础底图，例如"ROADMAP"、“SATELLITE”、“HYBRID"或” TERRAIN"，以及执行波段运算。在本文中，我们将详细讨论如何选择和设置基础底图，并提供相关的源代码示例。通过选择和设置基础底图，我们可以在GEE中显示不同类型的地图，包括道路地图、卫星影像、混合地图和地形图。此外，GEE还提供了强大的波段运算功能，可用于对遥感影像数据进行各种操作和处理。GEE提供了丰富的波段运算功能，允许我们对遥感影像数据进行各种操作和处理。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的遥感数据和分析工具，用于解决地球科学领域的问题。您可以根据需要修改导出的参数，如导出图像的分辨率（scale）和最大像素数（maxPixels），以及导出文件的描述（description）。您可以在代码编辑器的右上方的"Tasks"选项卡中查看导出任务的状态，以及下载导出的数据文件。在这段代码中，我们首先设置了时间范围，指定了我们感兴趣的数据的起始日期和结束日期。然后，我们设置了感兴趣区域，这里我们选择了全球范围。

在本案例中，我们将利用GEE平台来添加人口数据和NO2浓度数据图层，并使用这些数据来分析两者之间的相关性。通过执行上述步骤，您将能够在Google Earth Engine中添加人口数据和NO2浓度数据图层，并对两者之间的相关性进行分析。在这里，我们假设我们已经有了这些数据，并且它们分别以人口数据图层和NO2浓度数据图层的形式存在。现在，我们将使用GEE平台的功能来计算人口数据和NO2浓度数据之间的相关性。接下来，我们可以将导入的人口数据和NO2浓度数据图层可视化在地图上，以便更好地理解它们的空间分布。