Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它:
地球引擎有一个用户界面API,允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用,但还有更多的界面功能可用。特别是,用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面(GUI)。GUI可以包括简单的部件(如标签、按钮、复选框、滑块、文本框)以及更复杂的部件(如图表、地图、面板)来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成,用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮,从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器 是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素(如图 1 所示):
本文主要对GEE中的ee.Image格式数据图层基本处理操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
如果有基础请参考GEE官方文档:https://developers.google.com/earth-engine/guides/getstarted
谷歌地球引擎是一个计算平台,允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种:
Earth Engine 不同于用于地理空间数据分析的传统图像处理、GIS 或其他桌面软件。您在 Earth Engine 中创建的算法在 Google 云中运行,分布在多台计算机上。调试可能具有挑战性,因为错误可能发生在客户端 JavaScript 代码或编码指令的服务器端执行中,并且是由扩展问题以及语法或逻辑错误引起的。除非您要求,否则无法检查在云中某处运行的程序部分。本文档介绍了调试策略、工具和解决方案,以帮助您解决常见错误和调试 Earth Engine 脚本。
本文主要对GEE中的栅格代数与波段计算操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第六篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求,但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外,很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中,我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
本文主要对GEE中的JavaScript代码基础规则与语句、函数等加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第九篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
Earth Engine 通过ui包提供对客户端用户界面 (UI) 小部件的访问 。使用该ui包为您的 Earth Engine 脚本构建图形界面。这些界面可以包括简单的输入小部件(如按钮和复选框)、更复杂的小部件(如图表和地图)、控制 UI 布局的面板以及用于 UI 小部件之间交互的事件处理程序。在代码编辑器左侧ui的文档选项卡中探索API 的全部功能。以下示例使用该ui包来说明用于制作小部件、定义用户单击小部件时的行为以及显示小部件的基本功能。
本文主要对GEE中地理坐标系与投影坐标系的转换、重投影等操作加以介绍;本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十三篇。
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第八篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
本文主要对GEE中的投影信息与参考坐标系及其空间转换参数获取加以介绍;本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十二篇。
本文主要对GEE中依据矢量数据裁剪栅格数据的操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第三篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
本文主要对GEE中的ee.ImageCollection格式数据图层基本处理操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十一篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
本文主要对GEE中的各类外部数据导入、下载与管理以及数据与代码分享等操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第七篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
经过前面两个对谷歌地球引擎(GEE)介绍和简单入门的文章之后(下附文章链接)。终于想起来该更新一些内容了。这期就白嫖一份稍微靠谱一些的GEE_python的函数说明吧,毕竟GEE入门帖有了以后,如果没有一套完整的用户手册,是永远无法很好的使用GEE这套系统,更别提做很好的项目啦。
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
在基于 Web 的 IDE 上的代码编辑器中编写的脚本必须使用 JavaScript 编写。JavaScript 是一种使用/学习的相当直接的编程语言。JavaScript 数据类型由字符串、数字、布尔值、数组和对象组成。支持所有基本运算符,例如 +(添加/连接)、=(赋值)、===(相等)、! (否定)、!==(不等于)等。由于 JavaScript 是一种面向对象的编程语言,因此基本上 Javascript 中的所有内容(例如变量或函数)都是对象。一个简单的“Hello World!” 用 JavaScript 编写的程序如下。可以在此处找到有关 JavaScript 基础知识的更多文档。
谷歌的地理引擎,通过一些简单的API我们就可以在几十PB大小的数据内进行弹性运算,以获得我们需要的结果。我们每个人都有权利平等的来享受这个美好的世界。
本文主要对GEE中的栅格图层像元条件筛选与掩膜操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第五篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
两个最根本的地理数据在地球引擎结构 Image和 Feature分别对应于光栅和矢量数据类型,。图像由波段和属性字典组成。特征由一个Geometry和一个属性字典组成。一堆图像(例如图像时间序列)由ImageCollection. 功能集合由FeatureCollection. 在地球引擎其它基本数据结构包括Dictionary, List,Array,Date, Number和String(了解更多关于基本数据类型 本教程。要记住,这些都是很重要的服务器端对象的操作方式与客户端 JavaScript 对象的操作方式不同(了解更多)。
动人js一段时间,我认为事情仅仅是一个很肤浅的理解。是非常欠缺的。所以開始使用博客来对这一部分的知识做个慢慢的记录和积累。
什么是预处理? 您将在 Google Earth Engine (GEE) 中找到的大部分数据都经过一定程度的预处理。这涉及多种不同的质量控制方法,以确保栅格集合中的最高级别的准确性和一致性。根据收集的不同,可能有多种可用的预处理级别,了解差异以成功地将遥感数据集成到生态研究中是很重要的。在 GEE 中提供数据之前,出版商一致解决图像产品的三个常见错误来源:大气(即空气化学)、地形(即高程)和几何(即像素一致性)。
什么是预处理? 您将在 Google 地球引擎 (GEE) 中找到的大部分数据都经过了一定程度的预处理。这涉及几种不同的质量控制方法,以确保栅格集合内的最高准确性和一致性。根据收集的不同,可能有各种可用的预处理级别,了解差异以将遥感数据成功整合到生态研究中非常重要。在 GEE 中提供数据之前,出版商一致解决了图像产品的三个常见错误来源:大气(即空气化学)、地形(即高程)和几何(即像素一致性)。
经过前面几个章节的介绍,我们对Threejs已经有了一个相对深入的了解,下面我们通过Threejs来做一个旋转的地球效果。 1.首先在电脑上创建一个earth文件夹,在earth文件夹中创建images文件夹用于存放图片文件;创建一个js文件夹用于存放JavaScript代码;创建一个css文件用于存放css样式表文件; 2.拷贝资源,将Threejs源码中的three.module.js拷贝到js文件夹,将地图的贴图文件拷贝到images文件夹 3.用vscode打开earth文件夹,在根目录下新建index.html文件,在index.html中引入three.module.js,在index.html中创建一个id为webgl的div
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:
数组是Javascript最常见的概念之一,它为我们提供了处理数据的许多可能性,熟悉数组的一些常用操作是很有必要的。
TensorFlow是一个开源机器学习平台,支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的,但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入/导出图像的方法。有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息,请参阅 TensorFlow 示例页面。请参阅 TFRecord 页面以了解有关 Earth Engine 如何将数据写入 TFRecord 文件的更多信息。
图像分类 人类自然倾向于将空间信息组织成组。从上面,我们识别出常见的地貌,如湖泊和河流、建筑物和道路、森林和沙漠。我们将这种具有相似特征的对象分组称为“图像分类”。但在全球范围内手动对对象进行分类和赋值将是一项无休止的任务。值得庆幸的是,使用遥感数据将不同的景观特征划分为分类类别已成为过去 40 年生态研究的主要内容。从农业发展和土地覆盖变化,到造林实践和污染监测,所有领域都进行了分类。
进行土地覆盖分类时的一个常见问题是采样数据中的空间自相关风险会扭曲预测结果或准确性评估。可以帮助解决此问题的一种方法是使用某种形式的缓冲确保训练和验证样本之间有足够的间隔。这个例子将演示一种方法来做到这一点。
接触WebAssembly之后,在google上看了很多资料。感觉对WebAssembly的使用、介绍、意义都说的比较模糊和笼统。感觉看了之后收获没有达到预期,要么是文章中的例子自己去实操不能成功,要么就是不知所云、一脸蒙蔽。本着业务催生技术的态度,这边文章就诞生了。前部分主要是对WebAssembly的背景做一些介绍,WebAssembly是怎么出现的,优势在哪儿。如果想直接开始撸代码试试效果,可以直接跳到最后一个板块。
本文主要对GEE中栅格图像的地理配准(空间坐标位置校正)操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十四篇。
谷歌地球引擎的厉害之处,在于它是一个云平台,集合了目前许多的遥感数据。我们可以不用再去各种平台搜集遥感数据,直接利用GEE就可以处理我们想要的数据。除了大量的卫星遥感数据,它还整合了一个API,这个API不仅能支持Javascript还支持Python,同时支持对遥感数据的处理。总而言之,它很强。。。而且很适合于一些不喜欢本地平台运作的人。依托GEE,如果你愿意付费,它完全可以成为一个在线运行的服务器,源源不断的产出你需要的结果。
rgee是不是像JavaScript或Python客户端本地地球引擎API。从头开始开发地球引擎 API 将很难维护,尤其是考虑到 API 正在积极开发中。那么,如何使用 R 运行 Earth Engine?答案是网状的。reticulate是一个 R 包,旨在实现 R 和 Python 之间的无缝互操作。当在 R 中创建Earth Engine请求时,reticulate会将这部分转换为 Python。一旦生成了 Python 代码,就会Earth Engine Python API将请求转换为一种JSON格式。最后,GEE 平台通过 Web REST API 接收请求。该反应将遵循同样的路径。
谷歌地球(Google Earth)是一款Google公司开发的虚拟地球仪软件,它把卫星图像、地图、百科全书和飞行模拟器整合在一起,布置在一个地球的三维模型上。通过它我们可以找到你想找到的地方,当你定位到一个具体的地方的时候,再点击的时候,你都能看清那个地方的建筑,特别真实,有种身临其境的感觉。当你打开谷歌地球(Google Earth),首先映入眼帘的是地球在宇宙中的画面,画面特别好看,使用起来特别舒服。喜欢的小伙伴们快点下载吧~
在做实验的时候,需要用到python和matlab工具来进行不同的处理,比如在run神经网络的时候,需要使用pytorch框架得到网络的各个参数,在得到参数后需要使用matlab进行聚类规划。之前的做法是用python脚本耦合其联系,两者通信的方式是通过文件。后来发现matlab有针对于python的api引擎,瞬间感觉打开了新世界的大门,只需要在python中调用相关的api,就可以完成matlab的工作,再也不用一个一个复制文件了。
在您探索如何将 Google 地球引擎和遥感数据集成到您的研究中时,视觉解释图像的能力是一项重要的技能。虽然许多算法旨在自动提取和分类图像,但在模式和特征识别方面,计算机根本不如人脑先进。这意味着您经常需要手动识别图像中的要素,不仅是为您自己,而且为您的顾问、项目合作伙伴或其他利益相关者。在 Google 地球引擎中有效传达这些信息的能力最终取决于您可视化和解释栅格数据集的能力。尽管您在这些系列的学习单元中的学习环境是 Google Earth Engine 界面,
很多时候, JS 中的 this 对于咱们的初学者很容易产生困惑不解。 this 的功能很强大,但需要一定付出才能慢慢理解它。
本文主要对GEE中的数据图层可视化代码嵌入操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第四篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
发布者数据目录 发布者数据目录由数据集发布者策划,供更大范围的 Google 地球引擎社区使用,并作为地球引擎资产集公开共享。这些目录并非由 Google 编制。这里是GEE团队简政放权的一个过程,也就是说这些数据集的后续更新和维护并不由GEE团队负责。也就是后续这个数据集是否更新和运营都不和GEE有什么瓜葛。前言 – 人工智能教程
日常 Web 端爬虫过程中,经常会遇到参数被加密的场景,因此,我们需要分析网页源代码
JavaScript在浏览器中的应用几乎是尽人皆知的。实际上,JavaScript技术也可以使用在非浏览器应用程序当中,从而让应用程序具有自动的脚本功能。本文介绍了一种功能非常强大的JavaScript引擎SpiderMonkey。这个引擎是Mozilla 浏览器的 JavaScript引擎。该引擎接口定义清晰,模块化好。本文简要介绍了 SpiderMonkey的基本结构,并讲解了如何在自己的应用程序中使用该引擎,最后给出了一个样例程序。该程序能够解释执行JavaScript脚本完成简单的脚本功能。 Ja
要上传和管理地理空间数据集,请使用代码编辑器中的资产管理器。资产管理器位于代码编辑器左侧的资产选项卡上(图 1)。有关上传栅格(图像)数据的说明,请参阅导入栅格数据,有关上传表格数据的说明,请参阅导入表数据。您的资产最初是私有的,但可能会与他人共享。有关详细信息,请参阅 共享资产部分。
本文主要对GEE的网页界面式应用程序接口Google Earth Engine Explorer加以详细介绍与地物监督分类这一具体应用。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第一篇,更多GEE文章请参考专栏:GEE学习与应用[1](https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
栅格数据在 Earth Engine中表示为Image对象。图像由一个或多个波段组成,每个波段都有自己的名称、数据类型、比例、遮罩和投影。每个图像都将元数据存储为一组属性。
这篇文章列举了一些技巧,可帮助你写出更好的 JavaScript 代码,从而提高性能。
本教程主要的目的是实现影像加载并且获取影像的最新日期,并按照指定的格式将影像时间打印到控制台中。其实这里最基本的操作步骤就是影像数据预处理,将我们影像的时间进行筛选,然后将百万毫秒单位转化为指定的时间格式,这样方便我们查询数据集的日期。
本文主要对GEE自带各类遥感、高程等数据加以导入,并进行时间范围筛选、求取平均与可视化显示。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第二篇,更多GEE文章请参考博客专栏:GEE学习与应用(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html)。
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