本教程的主要目的是实现影像转化为数组，然后我们需要直到其转化为的数组的轴，然后根据轴的信息进行切片，切片后完成时间属性的标准转化，这里一定要对影像结果提取完成后再对矢量集合进行操作，最后就可以提取指定的属性信息...下面的例子按NDVI排序，然后得到集合中NDVI值最高的观测值子集的值： 与线性建模的例子一样，使用arraySlice()沿波段轴将感兴趣的波段与排序索引（NDVI）分开。...将一个图像集合转换为一个二维数组的图像。在每个像素点上，在所有波段中具有有效（未屏蔽）值的图像，按照它们在图像集合中出现的顺序，沿着阵列的第一轴排列。...创建一个子数组，沿着给定的轴从'开始'（包括）到'结束'（不包括）按'步长'的增量切出每个位置。.../earth-engine/guides/arrays_sorting_reducing var array = NDVI.toArray() Map.addLayer(array, {}, 'array
要在 中合成图像ImageCollection，请使用 imageCollection.reduce()。这会将集合中的所有图像合成为单个图像，例如表示图像的最小值、最大值、平均值或标准偏差。...例如，要从集合创建中值图像：地下用了两种方法但显示的效果都是一致的： 代码： // 加载影像时间和行列号过滤 var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08..., 44)) .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34)) .filterDate('2014-01-01', '2015-01-01'); // 即计算集合的中位数...下面是一种复杂的方法 //.reduce(ee.Reducer.median())=.median() var median = collection.reduce(ee.Reducer.median(...)); // 在你执行.median()的同时，也就意味着波段中的每一个属性都进行了中位数计算，所以在显示上也会进行改变，bands: ['B4', 'B3', 'B2']=['B4_median',
上一次我们说过影像的云端获取，今天我们还是可以通过影像集合来完成相应的操作，只不过相对应的需要把单张影像放入到列表中，在通过遍历和封装在集合中，顺便改变波段名称来展示影像。 ...// 获取云端数据库的影像值 var uriBase = 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' + 'LC08_L1GT_001002_...20160817_20170322_01_T2/'; // 建立一个列表，添加相应的影像分别作为一个波段 var uris = ee.List([ uriBase + 'LC08_L1GT_001002...20160817_20170322_01_T2_B4.TIF', uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF', ]); // 做一个集合从刚才的列表当中这里首先是遍历...= ee.ImageCollection(images); // 个影像集合中的波段重命名最后按照['B4', 'B3', 'B2']加载影像 var rgb = collection.toBands
的唯一参数map()是一个接受一个参数的函数：一个ee.Image。 代码中所反应的主要是通过循环遍历添加这个时间波段。...这就是我们添加的时间波段 代码： // 加载一个明确行列号的影像 var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filter
河流中管理不善的塑料垃圾数据集 该数据集显示了2015年全球河流受管理不善的塑料废物（MPW）影响的情况，以及根据三种情况预测的2060年的影响。...前言 – 床长人工智能教程 有四个全球数据集，包括 2015年和2060年三种情况下的MPW、 河流类型（例如，蜿蜒或辫状）。 过去36年中河流的迁移情况以及 人类对河流的影响。...数据集在《总体环境科学》上发表的论文中作了进一步的详细描述https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969723004369，在Zenodo...数据存储库或使用这里的互动地图。...Legacy of MPW in Rivers 管理不善的塑料垃圾数据集 Band 'MPW2015' = MPW input in 2015 Band 'MPW2060A' = MPW input in
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，您必须使用 javascript 方法从对象中提取值。...the given scale, compute and use a larger scale which would allow the operation to succeed.如果多边形在给定的比例下包含太多的像素...，则计算并使用一个更大的比例，这样可以使操作成功。
色调是颜色的基本属性，它表示颜色在光谱中的位置。色调值的范围是0到360度，其中红色位于0度，绿色位于120度，蓝色位于240度。...锐化HSV的基本原理是通过在HSV颜色空间中对颜色分量进行调整来增强图像的细节和清晰度。锐化过程包括以下几个步骤： 1. 将输入图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。...这可以通过将图像的每个像素的RGB值转换为对应的HSV值来实现。 2. 对图像的明度分量进行增强。明度分量表示图像的亮度，通过增强明度分量可以增加图像的整体亮度和对比度，使图像更清晰。 3....对图像的色调和饱和度分量进行增强。色调和饱和度分量表示颜色的纯度和鲜艳度，通过增强这两个分量可以使图像的颜色更加鲜艳和明亮。 4. 将锐化后的图像从HSV颜色空间转换回RGB颜色空间。...通过调整HSV颜色空间中的色调、饱和度和明度分量，可以根据具体的需求来优化图像的效果。 总结起来，锐化HSV是一种通过调整图像的颜色分量来增强图像的细节和清晰度的图像处理技术。
ee.ImageCollection(tmrh); var tmrh2 = ee.List(tmrh); var tmrh3 = ee.ImageCollection(tmrh2); print( tmrh3); 这里的错误是不能直接使用...ee.List()去遍历影像，而是用GEE中内置的 ee.ImageCollection.fromImages(images) Returns the image collection containing...Returns: ImageCollection 修改后的代码： var image = ee.Image("users/japolo/temp_min_max/tmnr_15_q1"); var bands...bands.map(function(b) { var imageBand = image.select(ee.String(b)); // 在这里，将属性 "system:time_start "与乐队的时间戳
很多时候我们需要注意导出的错误信息，这里我们看到首先第一个错误就是我们选择波段的时候并没有按照指定的波段名称来进行，同时，我们不能直接导出影像集合，所以这里在导出的过程中又出现了将影像集合导出的低级错误...，而不是其他的。...这里我们需要注意的是我们需要的对象是影像，而不是影像集合，所以我们这里一定要将影像集合处理为影像再来将其填充作为image参数使用。...Defaults to "myExportImageTask". folder (String, optional): The Google Drive Folder that the export will...我们来看争取的代码： //替换掉我们原来的波段描述，这里我们使用波段争取的波段名称 var data = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2")
添加新文件夹或ImageCollection单击红色的“新建”按钮，然后选择对话框底部的“图像集合”或“文件夹”。通过拖放将图像和集合移动到文件夹中。将图像复制到图像中通过将它们拖到集合中来收集集合。...单击图像集合以打开一个对话框，您可以在该对话框中添加和从集合中删除图像。 这个是你上传的一些资料，会自带显示一些效果 您可以单击“删除”按钮删除资产。它会要求您确认是否真的要删除资产。...通过共享对话框（图 4），您可以为个人、指定 Google 群组（了解有关 Google 群组的更多信息）和 Earth Engine Apps 的成员配置读取或写入访问权限。...要允许 Earth Engine 应用程序查看资产，请从下拉列表中选择应用程序名称。 这个是我们上传矢量文件的时候的对话框，所以一定要按照要求上传否则会报错！...上传图片资源 地理信息论坛 在代码编辑器中，您可以将最大 10 GB 的GeoTIFF图像文件上传到您的 Earth Engine 用户文件夹。（对于较大的文件，请使用命令行上传选项。）
从河流到海洋的塑料输入量 这个数据集显示了2010年全球从河流进入海洋的塑料输入量，以每年的公斤数表示。作者使用了关于废物管理、人口密度和水文信息的数据来创建这个模型。...该数据集可以帮助识别在塑料垃圾监测和缓解计划方面需要更多关注的地方。这个数据也可以作为海洋塑料质量平衡工作的基线测量。 这个数据是由海洋清洁基金会资助的研究人员开发的。...方法¶ 通过使用每个国家管理不善的塑料垃圾产量（MPW）、人口密度、地形高度和人工障碍物（堰塞湖和水坝）的位置等数据，估计从河流进入海洋的塑料数量。...该数据利用水流的季节性变化进行推断，以建立一个年度数据集。人口密度的数据来自社会经济数据和应用中心（SEDAC）为182个国家提供的全球15 x 15分钟网格的降尺度人口数据集。...Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.4725541 Earth Engine Snippet¶ var plastic = ee.FeatureCollection
遇到粉丝问这样的问题，如何加载矢量集合中的点数据在map地图中，其实这是一个非常简单的问题。首先我们要先有一个矢量集合，其次我们就直接用Map.addlayer就OK了。...本次我asset中没有矢量集合点，所以我利用随机点生成一些点，作为我的矢量集合。...110.0039917765587, 40.134503279488], [-110.0039917765587, 41.45685505178655]]], null, false); // 设置数据时间...temperature.sample({ region: geometry, scale: 500, numPixels: 1000, geometries: true}) //这里主要是为了让大家看清楚我展示确实是矢量集合...var xx = ee.FeatureCollection(values) //加载点数据 Map.addLayer(xx.style({ color: 'green', pointSize: 3 }
过滤器 ee.Join.saveBest(matchKey, measureKey, outer) 返回一个连接，将第一个集合中的每个元素与第二个集合中的匹配元素配对。...具有最佳连接度量的匹配被作为一个额外的属性添加到每个结果中。当 withinDistance 或 maxDifference 过滤器被用作连接条件时，会产生连接测量。 参数。...用来保存匹配的键。 measureKey (String)。 用于保存匹配的连接条件的措施的键。 outer（布尔值，默认：false）。 如果为真，没有匹配的主行将被包括在结果中。 返回。...通过元数据来过滤一个集合的快捷方式。这相当于this.filter(ee.Filter.metadata(..))。 返回过滤后的集合。 参数。 this:collection（集合）。...- 要比较的值。 返回。集合 代码： //乌克兰哨兵1A一致性：请看这里的细节。
我有两个边界，黑色的一个是原始边界，红色的一个是黑色的 .bounds() 。为什么我可以导出黑色的数据，如果数据在180°的两侧，但红色的数据会丢失180°右侧的数据？...同样的问题： 有没有人知道为什么北美的边界，经度有347°，如何使它到-13°？并且有了这个边界导出数据，我只得到了东半球的数据（只有 172-180° E），其他区域是空的。
这些数据支持《国家统一野地火灾管理战略》、《联邦野地火灾管理政策》和《健康森林恢复法》中的火灾和景观管理规划目标。...该层是通过将BPS层中的BPS组属性与Refresh Model Tracker（RMT）数据联系起来，并分配PLS属性而创建的。这个地理空间产品应该显示PLS的合理近似值，如RMT中记载的那样。...LANDIFRE火灾数据集包括。 火灾制度组（FRG）旨在根据植被动态、火灾蔓延、火灾影响和空间背景之间的相互作用，描述景观内假定的历史火灾制度的特点。...植被状况等级（VCC）是对相关植被偏离（VDEP）层的简单分类，表明当前植被与模拟的历史植被参考条件不同的总体水平 植被偏离（VDep）表示景观上的当前植被与估计的历史条件的不同程度。...Snow / Ice 131 #4e4e4e Barren 132 #b2b2b2 Sparsely Vegetated 133 #e1e1e1 Indeterminate Fire Regime 数据引用
引言： 在使用Google Earth Engine（GEE）进行数据分析和影像处理时，我们经常会遇到需要对影像进行聚合的情况。而在GEE中，mean()和median()是两个常用的聚合函数。...mean()与median()的定义： 在GEE中，mean()函数通过计算所有匹配波段堆栈中每个像素的所有值的平均值来减少图像集合，而median()函数则是通过计算中位数来减少图像集合。...相比之下，median()更适用于存在异常值的数据集。在光学遥感数据中，如云、云阴影等异常值经常会影响数据的准确性。在这种情况下，使用中位数聚合可以更有效地排除这些异常值的影响。...以Landsat 8数据为例，由于图像中可能存在云或云阴影等异常值，使用median()可以减少这些异常值对整体数据的影响，从而得到更准确的聚合结果。...如果数据中存在较多的异常值（如云、云阴影等），建议使用median()进行聚合；如果数据分布相对均匀且异常值较少（如降水数据），则可以使用mean()进行聚合。
今天突然看到外网的一个博客中展示的一张图片： 本来尝试着用用分辨率较为粗的modis影像查看，但是因为影像分辨率太粗了，所以只能放弃，不错具体加载的图，也在下面： 我们再看看Landsat8影像是否抓拍到这个如来神掌...： 这里依旧是十分模糊的一个不到几十个像素的，分辨率有限。 ...看看最终展示的代码： //modis var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09A1').filter(ee.Filter.date('2017
(Error code: 3) 这个错误就是我们没有进行reduce统计而直接镶嵌的结果，就会出现无法下载的问题，所以最后在下载前先进行波段平均值或者最大值最小值的运算，然后把运算后的影像传入到 Export.image.toDrive...(）中的image中即可。...类似于添加一种这样的代码： var ndvi = s2_nocloud.map(s2_ndvi).select("NDVI").reduce(ee.Reducer.mean()); 最后就可以成功运行了
在特征集合上映射 通过对集合进行映射，可以对集合中的每个元素应用相同的操作。例如，让我们在康涅狄格州的每个县运行相同的几何操作： 1.与前面的例子类似，我们首先放大地图并加载 CT 县的特征集合。...尝试更改函数中正在执行的操作以测试它对最终输出的影响。 function performMap(feature) { // 减少几何中的顶点数量；数字是指定最大值 // 以米为单位的误差。...return center.buffer(5000, 100); } 3.最后，我们将定义的函数映射到集合中的所有特征。这种并行化通常比对集合的每个元素顺序执行操作快得多。...： 对特征的操作 创建具有特定属性值的特征 var feat = ee.Feature(geometry, {Name: 'featureName', Size: 500}); 从现有要素创建要素，重命名属性...var featNew = feature.select(['name'], ['descriptor']); 从特征中提取属性的值 var featVal = feature.get('size')
该数据集包含1984年至2020年地表水的位置和时间分布图，并提供这些水面的范围和变化的统计数据。更多信息见相关期刊文章。全球地表水及其长期变化的高分辨率地图（自然，2016）和在线数据用户指南。...这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取的Landsat 5、7和8的4453,989个场景生成的。...数据集可用性 1984-03-16T00:00:00 - 2021-01-01T00:00:00 数据集提供者 EC JRC / Google 采集片段复制 ee.ImageCollection...1984年至2020年地表水的位置和时间分布图，并提供这些水面范围和变化的统计数据。...这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取的Landsat 5、7和8的4453,989个场景生成的。
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