第七篇GEE中使用已分类数据集下载遥感影像

目录

一、主要信息

（一）数据提供者和数据集

（二）可用时间

（三）空间分辨率

（四）所含主要波段

二、数据集的使用

（一）具体代码

（二）结果

---

一、主要信息

（一）数据提供者和数据集

World Resources Institute Google、" GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1"

（二）可用时间

2015-06-27T00:00:00Z–2024-02-01T15:11:25

（三）空间分辨率

10米

（四）所含主要波段

如下表

名字	最小值	最大值	描述
water	0	1	水完全覆盖的估计概率
trees	0	1	树木完全覆盖的估计概率
grass	0	1	草完全覆盖的估计概率
flooded_vegetation	0	1	被淹没植被完全覆盖的估计概率
crops	0	1	按作物完全覆盖的估计概率
shrub_and_scrub	0	1	灌木和灌木丛完全覆盖的估计概率
built	0	1	按建筑完全覆盖的估计概率
bare	0	1	裸露完全覆盖的估计概率
snow_and_ice	0	1	冰雪完全覆盖的估计概率
label	0	8	估计概率最高的波段指数

二、数据集的使用

（一）具体代码

使用此数据集下载一个区域（roi）的土地分类遥感影像（注意：1、这里需要自己定义一个感兴趣区域roi。2、使用此数据集不可超出它的可用时间范围。）

Map.centerObject(roi,8);
var styling = {color:"black",fillColor:"00000000"};
Map.addLayer(roi.style(styling),{},"roi");
for(var i = 2017;i<=2023;i++){
var dataset = ee.ImageCollection("GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1")
                .filterDate(i+'-01-01', i+'-12-31')
                .select('label')
                .mosaic().clip(roi);
var LandCoverVis = {
  min: 1.0,
  max: 8.0,
  palette: [
    '419bdf', '397d49', '88b053', '7a87c6', 'e49635', 'dfc35a', 'c4281b',
    'a59b8f', 'b39fe1'
  ],};
Map.addLayer(dataset, LandCoverVis, i+"class");
Export.image.toDrive({
      image: dataset,
      description: i+'land',
      region: roi,
      scale: 10,
      maxPixels: 1e13,
      crs: "EPSG:32648",
      folder: 'LUCC'
    });
    // Map.clear()
}

（二）结果

这里roi以赣州市（如图1）为例，运行结果如图2和图3所示。

（图1）

（图2）

（图3）