gee大津算法修改时遇到的geometry和超时问题

最新推荐文章于 2024-11-22 00:43:40 发布
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分类专栏： gee 文章标签： 学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44854318/article/details/124573142
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本文介绍了在使用MODIS数据进行水体提取时遇到的两个问题及其解决方案。首先，解决了Image.reduceRegion方法中未绑定geometry参数的问题，将原代码中的Landsat信息替换为MODIS数据，并使用自定义的矢量区域变量。其次，修复了计算超时的问题，通过将scale参数从30米调整为MODIS的500米分辨率。通过这些调整，成功地在感兴趣的区域内应用大津算法进行水体阈值提取。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我参照了一位博主利用Landsat影像使用大津算法提取水体阈值的代码，想改出来一个在自己的感兴趣区利用modis数据提取水体阈值的代码，但是修改时出现了geometry未绑定、保存图像超时的问题。以下是解决办法：

先贴上原代码帖子：GEE之基于大津算法OTSU的MNDWI水体提取_lvbta的博客-优快云博客_gee 提取水体GEE学习专栏（文章后附源码）效果图源码部分提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档GEE之基于大津算法OTSU的MNDWI水体提取效果图源码部分本文是在武汉市梁子湖地区基于大津算法OTSU自动阈值分割对哨兵2号和陆地卫星8号进行了水体提取。从结果来看，哨兵2号提取结果更加精细，究其原因，哨兵2号和陆地卫星8号之间差异主要在于空间分辨率，哨兵2号空间https://blog.youkuaiyun.com/qq_48104689/article/details/118228061

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Google Earth Engine（GEE）——容易犯的错误8分类超出计算？（不要采样超过需要的数据 )
此星光明博客
08-22 1555
抵制不必要地增加训练数据集大小。尽管在某些情况下增加训练数据量是一种有效的机器学习策略，但它也会增加计算成本，而不会相应提高准确性。（要了解何时增加训练数据集大小，请参阅此参考资料）。以下示例演示了请求过多训练数据如何导致可怕的“计算值太大”错误： 不好——不要采样太多数据 var l8raw = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_RT'); var composite = ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite(l8.
Google Earth Engine（GEE）——当我们映射NDVI和MNDWI影像时候出现超时，怎么办？
此星光明博客
08-29 1025
我正在尝试将年度 NDVI 和 MNDWI 中值映射到不同年份的列表中，但遇到了超时问题。我希望输出具有可用数据的每年 NDVI 和 MNDWI 中值的图像集合。这里有两种方法，一种是不要加载影像，我们可以直接下载影像，另外也可以通过另一种方式来完成，就是不要将Landsat 5 7 8 先进行合并，而是先分别进行计算完，之后。
Google Earth Engine（GEE）——缩放错误（计算超时、聚合过多、内存溢出）
此星光明博客
03-23 5892
尽管脚本可能是有效的 JavaScript，没有逻辑错误，并且代表服务器的一组有效指令，但在并行化和执行计算时，生成的对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下，您将收到一条错误消息，表明该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括： 计算超时 并发聚合过多 超出用户内存限制 发生了一个内部的错误 警告：存在配额限制以确保整个 Earth Engine 社区的计算资源的可用性。试图通过使用多个 Google 帐户来规避配额限制是违反地球引擎服务条款的行为。 改进代码的可.
Google Earth Engine（GEE）—— 超限超时提取的问题(besteffort的适用)
此星光明博客
07-16 1438
当您有超过 10000000 个像素时，bestEffort 参数将仅使用像素子集来计算统计信息。如果您想要实际的最小值/最大值，请将 maxPixels 设置为更高的数字 使用图层管理器​​计算的参数是使用您所在缩放级别的地图中可见像素的子集完成的。 （参考）。可以得到近似的最小值/最大值 如果您想要实际的最小/最大值，则需要以原始比例（30m）为整个几何图形运行计算 推荐的方法是使用 evaluate() 异步计算统计数据并在完成后添加图层。请记住，evaluate() 返回一个客户端对象，您必须.
大津二值化算法（Ostu二值化算法）及其改进算法
群星闪耀的博客
11-07 5379
1.Ostu算法原理 使用大津算法来二值化图像！大津算法，也被称作最大类间方差法，是一种可以自动确定二值化中阈值的算法，从类内方差和类间方差的比值计算得来： 小于阈值 t 的类记作 0，大于阈值 t 的类记作 1； w0 和 w1 是被阈值 t 分开的两个类中的像素数占总像素数的比率（满足 w0+w1=1）； S0^2, S1^2 是这两个类中像素值的方差； M0, M1 是这两个类的像...
【数据分析】基于GEE实现大津算法提取洞庭湖流域水体
最新发布
amyniez的博客，欢迎交流讨论
11-22 891
最大类间方差法，也称为Otsu或大津法，是一种高效的图像二值化算法，由日本学者Otsu于1979年提出。该算法基于图像的频率分布直方图，假设图像包含两类像素（前景和背景），并计算出一个最佳阈值，以最大化类间方差，从而将这两类像素分开。这种方法旨在最小化类内方差，同时最大化类间方差。
GEE案例-利用NDWI指数和大津法OTSU进行水域面积提取.pdf
04-01
总结而言，本文文件通过GEE（Google Earth Engine）平台，演示了如何使用NDWI指数和大津法OTSU提取水域面积。NDWI指数通过分析绿波段和近红外波段的反射率差异，有效地识别和监测水体。大津法则为图像分割提供了一个...
Google Earth Engine（GEE）-MNDWI水体面积提取和统计分析OTSU算法（东江水库为例）.pdf
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Google Earth Engine（GEE）——MNDWI水体面积提取和统计分析OTSU算法（东江水库为例）Otsu最大类间方差法原理 利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。 前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，...
基于GEE平台使用大津法提取水体及Canny边缘检测
m0_62205184的博客
07-05 1678
大津法：假定一张图片共有n个像素，其中灰度值小于阈值的像素为 n1 个，大于等于阈值的像素为 n2 个（ n1 + n2 = n ）。而所有灰度值小于阈值的像素的平均值和方差分别为 μ1 和 σ1，所有灰度值大于等于阈值的像素的平均值和方差分别为 μ2 和 σ2。首先利用我先前编写好的代码获取遥感图像，对其进行下载，下载完成后再导入GEE中计算MNDWI。接下来使用otsu（大津法）进行一个水体阈值提取。= w1(σ1的平方) + w2(σ2的平方)都可以，从计算角度出发，后者要好计算一些。
GEE错误——Image.reduceRegion: Parameter ‘image‘ is required.
此星光明博客
12-04 502
这里的一点小提示，就是当我们要进行多个值矢量点进行提取的时候，我们需要换个函数，也就是你的矢量是一个集合，而不是单个矢量的时候，往往更加方便。
GEE错误——使用PCA计算超时Layer error: Computation timed out.
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01-24 1344
我正在尝试使用 Sentinel-2 生成 PCA。该代码不会收到任何错误，直到几分钟后超时： PCA_composite_(2,4,1)_Dry：层错误：计算超时。
Google Earth Engine（GEE）——缩放错误指南（聚合过多、超出内存、超出最大像素和超出内存限制）！
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08-24 9128
缩放错误 虽然脚本可能是有效的 JavaScript，没有逻辑错误，并代表服务器的一组有效指令，但在并行化和执行计算时，结果对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下，您将收到一个错误，指出该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括： Computation timed out Too many concurrent aggregations User memory limit exceeded An internal error has occurred 计算超时
GEE学习笔记【3】GEE的数据类型之Geometry, Feature,Feature collection
sqwev的博客
05-26 2233
文章目录Geometry的用法点多线闭合的线多边形坐标系中心点简化边界缓冲交并补面的分解面积和周长距离转化为GeoJSONFeature的用法创建选择转换设置属性centroid/simplify/bounds/convexHull/buffergeometry/getarea/PerimeterFeatureCollection创建创建随机点手绘筛选日期筛选地理位置筛选selectdistinctunionmergesetremapsortmake_ArraygeometryreduceToImagefi
GEE错误：Image.reduceRegion: Too many pixels in the region. Found 335891209, but maxPixels allows only
此星光明博客
05-04 1396
Image.reduceRegion: Too many pixels in the region. Found 83972802, but maxPixels allows only 10000000. 解决方案
Google Earth Engine（GEE）——图像区域统计reduceRegion（如何解决像素超出的问题？Too many pixels ）
此星光明博客
08-16 3642
要获取 区域中像素值的统计信息ee.Image，请使用image.reduceRegion()。这将区域中的所有像素减少为区域中像素数据的统计或其他紧凑表示（例如直方图）。该区域表示为 aGeometry，它可能是一个多边形，包含许多像素，或者它可能是一个点，在这种情况下，该区域中将只有一个像素。在任何一种情况下，如图 1 所示，输出都是从该区域中的像素导出的统计数据。 图 1.ee.Reducer应用于图像和区域的插图。 对于使用 获取图像区域中像素统计信息的示例reduceRegion...
Google Earth Engine （GEE）——reduceRegion函数降低分辨率中出现错误计算的reducer.min从0变成了1
此星光明博客
01-30 852
问题：我目前正试图用reduceRegion函数找到一个二进制频段的最小值，也就是说，我想知道这个频段是否有0值。这个波段的空间细节非常粗糙，所以我想在降低的分辨率下运行（50米而不是原来的10米），以使它更有效率。然而，在50米的分辨率下，往往找不到正确的最小值。在10米的分辨率下，它可以正常工作，但这太耗费计算了。在此脚本中，我们尝试检测低 S1 反向散射的簇，并创建一个这些集群的缓冲 (fastDistanceTransform) 掩码。我们添加这个mask到原始 S1 图像。
Google Earth Engine（GEE）——容易犯的错误6（reduceRegion()与. reduceRegions()与. for循环)
此星光明博客
08-22 1408
reduceRegions()使用非常大或复杂的FeatureCollection输入进行调用可能会导致可怕的“计算值太大”错误。一个可能的解决方案是映射reduceRegion()在FeatureCollection代替。另一个潜在的解决方案是使用 (gasp) for 循环。尽管所描述的这种强烈的地球引擎，reduceRegion()可以在一个for循环来实现，以执行大量减少。 假设你的目的是获得的像素中每个特征的平均（或任何统计量）在一个FeatureCollection用于在每个图像Ima...
GEE环境配置错误修正（TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。）
qq_41600680的博客
06-04 8188
在Windows10 系统下安装GEE环境 具体报错的内容如下： 调用ee.Initialize()时候，python报如下错误 TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。 自己的本机名字全是英文格式，一开始以为是自己网络故障，但发现不是。 具体的错误如下所示： Traceback (most recent call last): File "C:\Users\male\AppData\Local\P
Google Earth Engine（GEE）——R 语言 Google 地球引擎20个基本案例分析
此星光明博客
08-30 3085
基本 rgee - 最佳实践 改编自Google Earth Engine 文档。 本文档描述了旨在最大化复杂或昂贵的地球引擎计算成功机会的编码实践。 1. 避免将客户端函数和对象与服务器函数和对象混合 Earth Engine 服务器对象是具有以ee（例如ee$Image、ee$Reducer）开头的构造函数的对象，并且此类对象上的任何方法都是服务器函数。任何不是以这种方式构造的对象都是客户端对象。客户端对象可能来自 R Earth Engine 客户端（例如 Map）或 R 语言（例
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