首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在GEE中屏蔽不同分辨率的数据集

是指在Google Earth Engine(GEE)平台上,通过一些操作或过滤方法,将不同分辨率的数据集从分析或可视化中排除或隐藏起来。

概念: 屏蔽不同分辨率的数据集是指在GEE中,通过设置条件或使用特定的函数,可以选择性地排除或隐藏不同分辨率的数据集,以便更好地进行数据分析和可视化。

分类: 在GEE中,可以根据不同的分辨率将数据集分为高分辨率和低分辨率两类。高分辨率数据集具有更精细的空间分辨率,可以提供更详细的地理信息;低分辨率数据集则具有较粗糙的空间分辨率,适用于大范围的分析。

优势: 屏蔽不同分辨率的数据集可以帮助用户更好地控制和管理数据,提高数据分析和可视化的效果。通过排除不需要的分辨率数据,可以减少计算和处理的复杂性,提高数据处理的效率。

应用场景:

  1. 地表覆盖分类:在进行地表覆盖分类时,可以根据需要选择特定分辨率的数据集,以获得更准确的分类结果。
  2. 环境监测:在环境监测中,可以屏蔽低分辨率的数据集,以便更好地观察和分析细微的环境变化。
  3. 地形分析:在进行地形分析时,可以选择高分辨率的数据集,以获取更详细的地形信息。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云地理信息服务(GIS):https://cloud.tencent.com/product/gis

腾讯云地理信息服务(GIS)是一项基于云计算和地理信息技术的服务,提供了丰富的地理信息数据和功能,包括地图可视化、地理编码、路径规划等。通过使用腾讯云GIS,用户可以方便地进行地理信息数据的处理和分析,满足各种应用场景的需求。

请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

GEE核函数不同缩放级别下区别

如果放大第四个桥,您会发现在查看像素时解析细节能力有所提高,而米细节保持不变。 2. 当内核使用米单位时,更高金字塔级别上是如何计算?例如,它是本机计算然后缩小吗?...我尝试通过像素单元内核上使用手动重投影来测试这一点,但是它运行速度比米版本慢得多,所以我认为这不是它完成方式,并且它得到了完全不同视觉结果。...解决方案 半径为“3 像素”内核在任何投影/比例始终为 7x7“像素”,这将导致每个比例米数不同。...Returns: Image 代码: //研究区和数据 var imageCollection = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S1_GRD"), geometry...3.3768260499216796, 55.98877181348714], [-3.3768260499216796, 56.01742307470684]]], null, false); //数据过滤和筛选

10810

GEE训练——如何检查GEE数据最新日期

Google Earth Engine (GEE) 检查数据最新日期,可以通过以下步骤实现: 登录GEE账户:首先,您需要登录到您Google Earth Engine账户。...导入数据:使用GEE代码编辑器,您可以导入您选择数据导入数据之前,请确保您已经了解数据提供者数据格式和许可要求。...另一种方法是使用ee.Image,它可以获取单个影像日期。 代码编辑器编写代码:使用GEE代码编辑器,您可以编写代码来获取数据最新日期。...运行代码和结果:GEE代码编辑器,您可以运行代码并查看结果。请确保您已经正确导入了数据,并且代码没有任何错误。最新日期将输出在控制台中。 通过上述步骤,GEE检查数据最新日期。...请注意,具体代码和步骤可能因数据和需求不同而有所变化。实际使用,您可能需要根据数据特定属性和格式进行进一步调整和定制。

15010

GEE数据——澳大利亚1987—2022年30米分辨率地表水数据

简介 澳大利亚数字地球(DEA)水观测使用一种算法将大地遥感卫星图像每个像素分为 "湿"、"干 "或 "无效"。...水观测统计提供信息包括每年大地遥感卫星能够清晰观测到某一区域次数、这些观测结果潮湿次数,以及这意味着地貌中观测到水时间百分比。...将分类像素合并成涵盖每年摘要,就能得到通常有水和很少有水地方信息。由于没有对该产品进行置信度过滤,它受到输入水分类中出现误分类噪音影响,很难单独进行解释。...https://cmi.ga.gov.au/data-products/dea/686/dea-water-observations-statistics-landsat 该产品是澳大利亚数字地球计划一部分...Digital Earth Australia Home | Digital Earth Australia | Geoscience Australia 数据介绍 Catalog Owner Geoscience

4100

GEE数据—— 2020 年全球森林覆盖图10 米空间分辨率

简介 欧洲共同体联合研究中心全球森林覆盖图以 10 米空间分辨率提供了 2020 年森林存在和不存在明确空间表示。...除木材以外所有相关商品种植园,即牛、可可、咖啡、油棕、橡胶和大豆种植园,均不包括森林定义。...全球森林覆盖率地图是通过将现有的关于树木覆盖率、树木高度、土地覆盖率和土地使用情况全球数据(墙到墙或全球范围)合并成一个统一、全球一致 2020 年森林分布图而绘制。...工作流程包括首先根据欧空局 2020 年和 2021 年世界植被、世界资源研究所 2020 年热带树木植被、UMD 2019 年全球土地植被和土地利用、2020 年全球红树林观察和 JRC 2020 年热带湿润森林数据组合...第二步,利用涵盖耕地和商品扩张数据(ESA World Cereal、UMD Global land cover and land use 2019、UMD Global Cropland Expansion

11100

Google Earth Engine(GEE)——GHSL 全球人口网格数据250米分辨率

正式开始数据介绍: GHSL 依赖于新空间数据挖掘技术设计和实施,允许从大量异构数据自动处理和提取分析和知识,这些数据包括:全球、精细规模卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源...该数据描述了人口分布和密度,以每个细胞的人数表示,用于参考时期:1975、1990、2000、2015。 居住人口估计由 CIESIN GPW v4 提供。...这些从人口普查或行政单位分解到网格单元,由每个相应时期 GHSL 全球层映射建筑分布和密度提供信息。(参见“250 m 分辨率下新开放和自由多时相全球人口网格开发。”)...该数据 World Mollweide 投影 (EPSG:54009) 中生成。...Dataset Provider EC JRC Earth Engine Snippet ee.ImageCollection("JRC/GHSL/P2016/POP_GPW_GLOBE_V1") 分辨率

27810

Google Earth Engine(GEE)——全球免费分辨率人口数据(30米分辨率

与哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心(CIESIN)合作,Facebook使用最先进计算机视觉技术,从可公开获取地图服务识别建筑物,以创建世界上最准确的人口数据。...你可以在这里阅读关于他们项目。这些是可在人道主义数据交换中心下载世界上几乎所有国家数据。...2016.高分辨率沉降层(HRSL)。HRSL源图像版权所有 2016 DigitalGlobe。访问日月年。数据共享。...high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates-documentation/ License: Creative Commons Attribution International 当然我们也可以GEE...引用此数据: //我们分别加载不同年龄段数据 var HRSL_general = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/hrsl/hrslpop

30310

GEE数据——全球保护价值地区数据

使用说明 数据大致涵盖 2015 年至 2019 年,空间分辨率为 10 千米(数据储存库也有 50 千米版本)。...数据是从源路径复制过来,以统一社区目录路径和命名约定,并用单下划线删除了所有下划线字符(双下划线__)。文件夹名称也用连字符分隔,如 "生物多样性-碳 "而不是 "生物多样性-碳"。...提供地图分辨率为 10 公里。地图既可以从空白状态开始(忽略现有保护区),也可以以 2019 年建立全球保护区网络为基础。...不同图层可用于获取生物多样性优先事项,或生物多样性、碳和/或水优先事项。另一个区别是地图是否包含生物群落分层。更多详情请查阅 Jung 等人(2021 年)。...每个图层等级都针对特定区域,可通过简单子集提取汇总统计数据。例如 要获得生物多样性和碳含量最高 30% 土地面积,需要从相应排名图层创建一个掩码,将所有低于 30 值区域包括在内。

6000

Google Earth Engine(GEE)——OSM水图层 OpenStreetMap全球地表水数据(90m分辨率

OSM水图层 OpenStreetMap地表水 OSM水层是一个全球地表水数据,由OpenStreetMap中提取地表水特征生成。OSM水层栅格化地图是以WGS84为参照。...数据准备为5度x5度瓦片(6000像素x6000像素)。文件名代表数据左下角像素中心;例如,文件 "n30w120.tif "是针对域N30-N35,W120-W115。...(more accurately, N29.99958333-N34.99958333,W120.0004167-W115.0004167) 分辨率:90米 光栅值 1: 海洋 2: 大湖/河流...3: 主要河流 4: 运河 5: 小河流 以3秒分辨率赤道上约90米)生成了栅格地表水地图。...由OSM标签 "waterway=ditch,stream,brook,wadi,drystream "代表小溪流。

22110

java==、equals不同ANDjs==、===不同

==操作符:首先,对于非基本数据类型对象比较,相同内存存储变量值是否相等,注意是相同内存地址才可,并且数值相同(当然地址相同,值也一定相同)才会返回true.    ...(这是编译规则,当进行基本数据类型比较时,会编译生成if_icmpne指令不会进行比较地址。而进行对象比较时,会生成if_icmpne指令,会比较地址。生成指令都是不同)。...因为Integer类,会将值-128<=x<=127区间缓存在常量池(通过Integer一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存),所以这两个对象引用值是相同。...但是超过这个区间的话,会直接创建各自对象(进行自动装箱时候,调用valueOf()方法,源代码是判断其大小,区间内就缓存下来,不在的话直接new一个对象),即使值相同,也是不同对象,所以返回...,前者会创建对象,存储,而后者因为-128到127范围内,不会创建新对象,而是从IntegerCache获取

4K10

Google Earth Engine(GEE) ——河流管理不善塑料垃圾数据

河流管理不善塑料垃圾数据数据显示了2015年全球河流受管理不善塑料废物(MPW)影响情况,以及根据三种情况预测2060年影响。...2060年不同情景是:A:一切照旧;B:改善塑料回收;C:改善塑料回收和减少塑料使用预测。...前言 – 床长人工智能教程 有四个全球数据,包括 2015年和2060年三种情况下MPW、 河流类型(例如,蜿蜒或辫状)。 过去36年河流迁移情况以及 人类对河流影响。...数据《总体环境科学》上发表论文中作了进一步详细描述https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969723004369,Zenodo...Legacy of MPW in Rivers 管理不善塑料垃圾数据 Band 'MPW2015' = MPW input in 2015 Band 'MPW2060A' = MPW input in

13710

不同GSE数据不同临床信息,不同分组技巧

最近,我发现学徒在学习GEO数据挖掘过程,遇到了第一个也是至关重要一个难题就是对下载后数据进行合适分组,因为只有对样本进行合适分组,才有可能得到我们想要信息。...但是不同GSE数据不同临床信息,那么我们应该挑选合适临床信息来进行分组呢?...这里面涉及到两个问题,首先是能否看懂数据配套文章,从而达到正确生物学意义分组,其次能否通过R代码实现这个分组。同样我也是安排学徒完成了部分任务并且总结出来了!..., GSE31056 and GSE78060三个数据 这里主要说一下GSE31056这一个数据,需要一定背景知识与细心才能正常分组,原文里 ?...,不同情况下选取最合适当下方法,方便自己去做后续数据分析。

8.6K33

单细胞亚群标记基因可以迁移不同数据

首先处理GSE162610数据 可以看到多个分组样品里面,巨噬细胞和小胶质细胞都蛮清晰界限: 巨噬细胞和小胶质细胞都蛮清晰界限 不知道为什么我自己处理后巨噬细胞和小胶质细胞界限并没有作者文章给出来图表那样足够清晰...降维聚类分群后,很容易根据文献里面的标记基因给出来各个亚群生物学名字,然后对不同亚群,可以找这个数据里面的特异性各个亚群高表达量基因作为其标记基因: 特异性各个亚群高表达量基因 接下来我就在思考...,这样实验设计非常多单细胞数据都可以看到,因为小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病首选。...接下来把GSE162610基因去GSE182803进行可视化 GSE182803 数据工作目录下面, 运行如下行代码: rm(list=ls()) library(Seurat) library...: 仍然是具有比较清晰分界线 说明 巨噬细胞和小胶质细胞各自相对标记基因在不同数据都是具有可区分能力

1.1K50

Google Earth Engine(GEE)——全球高分辨率洪泛区(GFPLAIN250m)数据

全球高分辨率洪泛区(GFPLAIN250m) GFPLAIN250m包括使用Nardi等人(2006,2018)提出地貌方法确定地球洪泛区光栅数据。...250米洪泛区数据是通过处理从http://srtm.csi.cgiar.org/,特别是250米SRTM 4.1版DTM收集NASA SRTM数字高程模型得出。...每个大陆所使用编码和其他信息详见GFPLAIN250米数据存储库数据。 你可以在这里找到该数据GFPLAIN250m 你可以在这里阅读论文全文。...根据论文,GFPLAIN250m数据可以支持许多应用,包括洪水灾害绘图、栖息地恢复、发展研究和人类与洪水相互作用分析。 免责声明:该数据全部或部分描述由作者或其作品提供。...数据引用: Nardi, Fernando; Annis, Antonio (2018): GFPLAIN250m. figshare.

15510

Pytorch构建流数据

如何创建一个快速高效数据管道来生成更多数据,从而在不花费数百美元昂贵云GPU单元上情况下进行深度神经网络训练? 这是我们MAFAT雷达分类竞赛遇到一些问题。...数据格式概述 制作我们数据之前,先再次介绍一下数据,MAFAT数据由多普勒雷达信号固定长度段组成,表示为128x32 I / Q矩阵;但是,在数据集中,有许多段属于同一磁道,即,雷达信号持续时间较长...上面的图像来自hezi hershkovitz 文章,并显示了一个完整跟踪训练数据时,结合所有的片段。红色矩形是包含在这条轨迹单独部分。白点是“多普勒脉冲”,代表被跟踪物体质心。...但是,由于每个音轨由不同数量片段组成,因此从任何给定音轨生成增补数目都会不同,这使我们无法使用常规Pytorch Dataset 类。...代码太长,但你可以去最后源代码地址查看一下DataDict create_track_objects方法。 生成细分流 一旦将数据转换为轨迹,下一个问题就是以更快方式进行拆分和移动。

1.2K40

Google Earth Engine (GEE) ——全球海岸线数全球海岸线数据30米分辨率

全球海岸线数据 一个新30米空间分辨率全球海岸线矢量(GSV)是由2014年Landsat卫星图像年度合成物开发。...图像半自动分类是通过手动选择代表整个全球海岸线上水和非水类别的训练点来完成。多边形拓扑结构被应用于GSV,从而对全球岛屿数量和大小进行了新描述。...绘制了三种规模岛屿:大陆主岛(5),大于1平方公里岛屿(21,818),以及小于1平方公里岛屿(318,868)。...GSV代表了海岸带陆地和水界面边界,是陆地和海洋环境之间一个空间上明确生态域分离器。本文介绍了GSV发展和特点。还提出了一种划定标准化、高空间分辨率全球生态海岸单元(ECU)方法。...在这个沿海生态系统测绘工作,将使用GSV将近岸沿海水域与近岸沿海陆地分开。

30200

sql serverDDM动态数据屏蔽

动态数据屏蔽 (DDM) 通过对非特权用户屏蔽敏感数据来限制敏感数据公开。 它可以用于显著简化应用程序安全性设计和编码。...可以指定数据库字段上配置 DDM,查询结果集中隐藏敏感数据。 使用 DDM 时,数据数据不会更改。 对于现有应用程序而言 DDM 非常易用,因为查询结果应用了屏蔽规则。...因此,即使用户查询被屏蔽列时收到是被屏蔽数据,该用户也可以更新这些数据,前提是具有写入权限。 仍需使用适当访问控制策略来限制更新权限。...示例从 SQL Server 2022 (16.x) 开始,可通过在数据不同级别向未经授权用户屏蔽敏感数据,来防止对敏感数据进行未经授权访问并获得控制权。...这一增强使得可更精细地控制和限制对数据存储数据进行未经授权访问,并改进数据安全管理。创建动态数据掩码以下示例创建表使用三种不同类型动态数据屏蔽

9710

Google Earth Engine APP(GEE) ——秘鲁和厄瓜多尔流域分辨率网格化降水数据(1981-2015)

秘鲁和厄瓜多尔流域分辨率网格化降水数据(1981-2015) RAIN4PE是一个新型日网格降水数据,它通过随机森林回归法将多源降水数据(基于卫星气候灾害组红外降水,CHIRP(Funk等人...此外,RAIN4PE通过逆向水文,降水低估集水区使用溪流数据进行水文校正。...因此,RAIN4PE是秘鲁和厄瓜多尔唯一网格化降水产品,它得益于最大限度现有原地观测、多种降水来源、高程数据,并辅以溪流数据来校正帕拉莫斯和山地流域降水低估。...scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:hydrology/RAIN4PE-GRIDDED-PRECIP-MONTHLY-CLIM Earth...scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:hydrology/RAIN4PE-GRIDDED-PRECIP-DAILY Resolution

12310

Google Earth Engine(GEE)——2015-2019年100米分辨率动态土地覆盖数据(CGLS-LC100)

哥白尼全球土地服务(CGLS)被指定为土地服务一个组成部分,以运营一个多用途服务组件,提供一系列关于全球范围内土地表面的状况和演变生物地球物理产品。...100米分辨率动态土地覆盖图(CGLS-LC100)是CGLS组合一个新产品,提供100米空间分辨率全球土地覆盖图。CGLS土地覆盖产品提供了一个主要土地覆盖方案。...这种连续分类方案可以比标准分类方案更好地描述异质土地覆盖区域,因此,可以根据应用用途进行调整(例如,森林监测、作物监测、生物多样性和保护、监测非洲环境和安全、气候建模等)。...这些一致土地覆盖图(v3.0.1)是为2015-2019年整个地球提供,来源于PROBA-V 100米时间序列、高质量土地覆盖训练点数据库和一些辅助数据,在过去几年中,一级精度达到80%。...Strings forest cover class palette forest_type_class_values List of Ints forest cover class values 数据引用

15210

GEE数据——1988—2020年DEA (Digital Earth Australia )澳大利亚海岸线30米分辨率土地分类数据DEA Land Cover 1.0.0

DEA 土地覆被将 30 多年卫星图像转化为澳大利亚土地、植被和水体随时间变化证据。 土地覆被是地球表面观察到物理覆被,包括树木、灌木、草、土壤、裸露岩石、水体、种植园、农作物和建筑结构。...全澳大利亚一致土地覆被产品有助于了解环境不同部分是如何变化和相互关联。记录一段时间地球观测数据首先可以观察特定时间土地覆被状况,其次可以通过不同时间比较观察土地覆被变化方式。...该产品是澳大利亚数字地球计划一部分 数据产品 Catalog Owner Geoscience Australia Dataset Availability 1988-01-01T00:00:00Z–

4300
领券