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

谷歌地球引擎:从S2 NDVI图像集合中删除值(5%和95%)

谷歌地球引擎是一种基于云计算的地理信息系统(GIS)平台,由谷歌提供。它提供了丰富的地理数据处理和分析工具,使用户能够轻松管理和可视化地球上的大量地理数据。谷歌地球引擎主要用于构建地理信息系统、开发地理应用程序以及进行地理数据分析。

在S2 NDVI(Sentinel-2归一化植被指数)图像集合中,删除5%和95%的值是一种常见的数据处理操作,用于去除异常值或异常数据,以提高数据的质量和准确性。这样可以确保数据集更加可靠和可用于后续分析。

对于谷歌地球引擎中的S2 NDVI图像集合,我们可以使用以下步骤来删除5%和95%的值:

  1. 载入S2 NDVI图像集合:使用谷歌地球引擎的API或相关工具,载入S2 NDVI图像集合数据。
  2. 数据预处理:对于载入的S2 NDVI图像集合,首先进行数据预处理,包括数据格式转换、去除无效数据等。
  3. 计算百分位数:使用合适的统计方法,计算S2 NDVI图像集合中的5%和95%的百分位数。
  4. 过滤异常值:根据计算得到的百分位数,将S2 NDVI图像集合中小于5%和大于95%的值进行过滤和删除。
  5. 生成处理后的图像集合:将过滤和删除后的S2 NDVI图像集合重新生成为新的图像集合。

在谷歌地球引擎中,可以使用以下相关产品和工具来完成上述操作:

  1. Google Earth Engine API:谷歌地球引擎提供了API,可以使用JavaScript或Python等编程语言进行数据处理和分析操作。
  2. Google Earth Engine Code Editor:这是一个Web IDE,提供了方便的代码编辑和调试环境,可用于编写和运行地理数据处理和分析代码。
  3. Earth Engine Python API:谷歌地球引擎还提供了Python API,可以使用Python语言进行数据处理和分析操作。
  4. Earth Engine Data Catalog:这是一个谷歌地球引擎的数据目录,提供了各种地理数据集和影像数据,包括Sentinel-2图像集合。

综上所述,谷歌地球引擎是一款功能强大的云计算GIS平台,可以实现对S2 NDVI图像集合的数据处理,包括删除5%和95%的异常值。具体操作可使用谷歌地球引擎的API、Code Editor、Python API等工具完成。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Google Earth Engine(GEE)——Sentinel-1 2 数据的融合,水稻范围识别水稻种植季节区分地图绘制—马来西亚为例

使用来自谷歌地球的高分辨率街景图像进行验证表明,预测地图的总体准确率为95.95%,kappa系数为0.92,此外,预测的农作物日历与当地政府的粮仓数据吻合良好。...关键词:稻田:种植模式:物候学:哨兵1:哨兵2:谷歌地球引擎:机器学习:深度学习 为了提取由 K-means 聚类识别的具有代表性的 VH 极化 NDVI 聚类单元,每个聚类随机生成总共 1000...还有一个APP: malaysiarice 文中的技术流程: 本文需要用到的函数: toBands() 将一个集合转换为一个单一的多波段图像,包含集合每个图像的所有波段。...特征集合 remap(from, to, defaultValue, bandName) 输入到输出的映射,由两个平行列表表示。...this:image(图像)。 应用重映射的图像。 from (列表)。 源(数字或ee.Array)。这个列表的所有将被映射到'to'的相应

43210

Google Earth Engine计算遥感影像在2个时间节点中数据差值的多年平均

本文介绍在谷歌地球引擎GEE,提取、计算某一种遥感影像产品在连续的多年中,2个不同时相的数据差值的多年平均值,并将计算得到的这一景差值的结果图像导出的方法。...本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十八篇。   首先,我们来看一下本文需要实现的需求。...这个函数前面的函数相结合,就可以提取出2013年到2020年每一年的第257天与249天的数据。   ...随后,var ndvi_history = ndvi_china.reduce(ee.Reducer.mean());等两行代码对ndvi_chinandvi_china_2图像集合应用ee.Reducer.mean...()函数进行降维,计算每个像素点在时间范围内的平均的NDVI图像,也就是获得了2013年到2020年的这8年,第257天与249天的这2个时间节点上,NDVI数据各自的平均值。

9710
  • Google Earth Engine谷歌地球引擎像元条件筛选与掩膜

    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...首先,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎数据导入与筛选显示内容,我们将Landsat 8 Collection 1 Tier 1的大气表观反射率TOA Reflectance产品与...接下来,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入内容,将DEM图层可视化参数的拉伸选项进行设置,并在得到合适的结果后将图层像元的范围嵌入代码。...我们还可以对筛选后的像元加以掩膜,从而将不满足筛选条件的像元直接删除,在地图中不显示。...其中,这里还用到了Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入调整单波段栅格图像的可视化palette参数的内容。

    37750

    【GEE】5、遥感影像预处理【GEE栅格预处理】

    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一致性。...3使用 Landsat 8 在 Google Earth Engine 中进行预处理 在 Google 地球引擎中提供数据之前拥有(免费!)专门支持幕后工作,这是一个令人难以置信的优势。...您会发现构建云遮罩的代码更复杂,但这是一种图像删除那些讨厌的白色斑点的简单、保守的方法。将以下代码附加到现有脚本并重新运行以查看类似于下图的图像。...虽然 Google Earth Engine 确实有来自 Landsat 的预制 NDVI 图像集合,但这些数据集仅在 2017 年之前可用。...4结论 在本单元,我们回顾了应用于遥感图像的一些常见校正,这些校正有助于生产您将在 Google 地球引擎中找到的高质量产品。

    64140

    Google Earth Engine(GEE)——Landsat 8TITOASR影像对比分析区别去云即NDVI计算

    这涉及多种不同的质量控制方法,以确保栅格集合的最高级别的准确性一致性。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是很重要的。...遵循“了解您的数据”的座右铭,定性定量的角度仔细检查您的图像。我们将在本模块的后面部分展示这方面的几个示例。...您会发现用于构建云遮罩的更复杂的代码,但这是图像删除那些讨厌的白色斑点的简单、保守的方法。将以下代码附加到您现有的脚本并重新运行以查看类似于下面的图像。...虽然谷歌地球引擎确实有来自 Landsat 的预制 NDVI 图像集,但这些数据集仅在 2017 年可用。因此,我们还将计算 NDVI 并将其添加到我们的图像集。...4结论 在本单元,我们回顾了一些应用于遥感影像的常见修正,这些修正有助于您在 Google 地球引擎中找到的高质量产品的生产。

    56910

    Google Earth Engine(GEE)——R 语言 Google 地球引擎20个基本案例分析

    为避免意外行为,请勿在脚本混合使用客户端和服务器功能,如此处、此处此处讨论的那样。有关地球引擎客户端与服务器的深入解释,请参阅此页面/或本教程。...这意味着映射的函数可能会返回空,并且它们将被删除到结果集合。...reproject()出于本文档描述的原因,请谨慎使用。 5.过滤选择()第一 通常,在对集合执行任何其他操作之前,按时间、位置/或元数据过滤输入集合。...要获得均值 SD 图像(例如对输入图像进行归一化),您可以将转换为图像并使用正则表达式分别提取均值 SD,如示例中所示。 8....以下示例使用此方法对 Sentinel-2 集合进行重复数据删除,其中重复项定义为一年同一天的图像: sentinel2 <- ee$ImageCollection("COPERNICUS/S2")

    26810

    Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与NDVI计算

    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...首先,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎数据导入与筛选显示内容,我们将Landsat 8 Collection 1 Tier 1的大气表观反射率TOA Reflectance产品导入...接下来,同样依据Google Earth Engine谷歌地球引擎数据导入与筛选显示内容,将Landsat 8 Collection 1 Tier 1的大气表观反射率TOA Reflectance产品按照时间进行选取...在Google Earth Engine谷歌地球引擎像元条件筛选与掩膜,我们利用normalizedDifference()函数计算了NDVI图层;而在本文中,我们则尝试手动进行波段运算的方式计算NDVI...此外,我们还可以按照Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入中方法,对NDVI图层加以手动可视化配置,并将配置嵌入到代码,从而实现每一次代码运行得到的NDVI图层可视化设置都是一致的

    34120

    【GEE】6、在 Google 地球引擎构建各种遥感指数

    3用遥感影像识别灌溉土地 您需要为此模块打开一个新的 Google 地球引擎脚本。...元数据,我们建立了一个有意义的日期范围,并且我们知道我们对哪些波段感兴趣。现在我们将过滤集合。...这些是通过应用拉伸记录脚本的最小最大来创建的。这是一种使数据的差异更容易看到的方法,并且不会改变数据的基础。 科罗拉多州乔斯周围地区的 NDVI 图像。...我们的第一步是波段定义单个图像。...5结论 通过这个模块,我们对与灌溉土地相关的多个数据集进行了比较。涉及各种图像图像集合的过滤操作的概念可以应用于广泛的过程。利用或生成自己的指数的过程是在 GEE 内进行更多定量分析的第一步。

    52020

    【GEE】9、在GEE中生成采样数据【随机采样】

    2003 年开始,NAIP 在大多数州以 5 年为周期被收购。2008 年是一个过渡年, 2009 年开始以三年为周期。...我们的打印声明我们可以看到,我们的 1,000 个点位置的每一个都具有三个属性:高程、土地覆盖 NDVI。我们希望使用这些来过滤掉与外壳条件不匹配的站点。...以下是 Google 地球引擎官方文档的函数结构示例。在这种情况下,该语句指的是一个动作。 仅示例!...除非您指示 Google 地球引擎任务栏执行任务,否则它不会运行任务。将以下代码添加到您现有的脚本。 // Export presence points....这种在如何使用遥感数据方面具有创造性的能力是 Google 地球引擎平台之美的一部分。

    42140

    Google Earth Engine(介绍与入门)

    Google Earth Engine(介绍与入门) Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料(尤其是卫星数据)进行在线可视化计算分析处理的云平台。...该平台能够存取卫星图像其他地球观测数据数据库的资料,并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。...我们先看一下代码(Google earth engine用的javascrip) //计算NDVI的函数 function NDVI(img) { var nir = img.select("B5")...Map.addLayer(ndvi, visParam, "ndvi_1"); Map.centerObject(l8_col, 9); //把数据导入到谷歌云盘上 Export.image.toDrive...之后我们再设置一下(文件名目标文件夹),就可以把我们的数据存到谷歌云盘(就是谷歌邮箱对应的那个云盘)上了。 稍等几分钟,我们的数据就会出现在我们的谷歌云盘中了(数据量越大,等待时间越长)。

    2K33

    Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影

    本文主要对GEE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。   ...在Google Earth Engine谷歌地球引擎获取投影信息、坐标系及其转换参数,我们介绍了GEE图层投影信息(包括基准参考坐标系及其空间转换参数)的获取方法;本文则在这一基础之上,进一步介绍GEE...接下来,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎获取投影信息、坐标系及其转换参数内容,打印这一景MODIS遥感影像的投影信息。...随后,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入内容,在代码中进行图层可视化配置,并重新将遥感影像导入地图中;这样使得遥感影像更加直观,方便我们后续的操作。...依据Google Earth Engine谷歌地球引擎获取投影信息、坐标系及其转换参数中介绍的.projection().nominalScale()函数,查看新图层的空间分辨率。

    47510

    Google Earth Engine的介绍与入门

    Google Earth Engine(介绍与入门) Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料(尤其是卫星数据)进行在线可视化计算分析处理的云平台。...该平台能够存取卫星图像其他地球观测数据数据库的资料,并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。...我们先看一下代码(Google earth engine用的javascrip) //计算NDVI的函数 function NDVI(img) { var nir = img.select("B5")...Map.addLayer(ndvi, visParam, "ndvi_1"); Map.centerObject(l8_col, 9); //把数据导入到谷歌云盘上 Export.image.toDrive...之后我们再设置一下(文件名目标文件夹),就可以把我们的数据存到谷歌云盘(就是谷歌邮箱对应的那个云盘)上了。 ? 稍等几分钟,我们的数据就会出现在我们的谷歌云盘中了(数据量越大,等待时间越长)。

    2.3K20

    Python自动计算大量遥感数据的NDVI

    本文介绍基于Python的gdal模块,批量基于大量多波段遥感影像文件,计算其每1景图像各自的NDVI数值,并将多景结果依次保存为栅格文件的方法。   ...在之前的文章,我们多次介绍过在不同软件或平台中计算NDVI的方法,大家可以参考文章ArcMap自动计算单一波段或多波段栅图像NDVI的方法,或者文章Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与...而在本文中,我们就介绍一下基于Python的gdal模块,实现NDVI批量计算的方法。   这里所需的代码如下。...紧接着,数据集中获取红光和近红外波段的数据。...其次,即可计算NDVI。使用获取的红光和近红外波段数据计算NDVI,并将NDVI数据保存在data_ndvi数组。   最后,将NDVI数据写入输出影像文件。

    12410

    Google Earth Engine谷歌地球引擎JavaScript代码基础规则与语句

    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...有了初步的了解,我们便可以开始更为深入的学习;因此,本篇推文开始,我们就将对GEE的代码细节与实际应用加以进一步的、更为广泛且细致的介绍与实践。...方括号[]可以用来通过key获取字典的value: print(dict_data["Name"]); 点符号.亦可以用来通过key获取字典的value: print(dict_data.Name...在Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与NDVI计算,我们运用了.subtract()函数表示波段之间进行相减的操作;而若参与运算的参数均为常数(即参数不含图像),我们还可以直接通过数学符号进行运算...function(a){ return a+7; }; var b=100; print(b+" plus 7 is:"+my_add(b));   在Google Earth Engine谷歌地球引擎数据导入与筛选显示

    71831

    【GEE】7、利用GEE进行遥感影像分类【随机森林分类】

    农业发展土地覆盖变化,到造林实践污染监测,所有领域都进行了分类。 非监督与监督分类 的图像分类方法可以分为两类。...Google 地球引擎分类 器 在 Google 地球引擎ee.Classifier()功能的可用选项,有几个属于“机器学习”的一般类别。...在我们这样做时,重要的是要了解 Google 地球引擎的分类器算法应被视为对遥感潜力的初步探索,以增强您的工作。为什么是这样?...将此数字 10 增加到例如 1000,将导致 Google 地球引擎需要很长时间来处理。...4结论 在本单元,我们介绍了 Google 地球引擎图像分类。我们讨论了分类方法的一些基本定义一般特征,包括一种称为 randomForest 的机器学习算法。

    1.3K23

    Google Earth Engine谷歌地球引擎遥感影像自动化地理配准、空间校正

    本文主要对GEE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。   ...首先,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎JavaScript代码基础规则与语句中介绍的代码导入遥感影像方法,我们将两景SkySat多光谱校正公开图像集Public Ortho Imagery...随后,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎获取投影信息、坐标系及其转换参数中介绍的Map.centerObject()函数,将GEE地图缩放至第一景遥感影像的中心经、纬度处。...在Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影我们提到,进行投影变换,也包括本文介绍的地理配准等遥感影像的空间操作时,GEE默认的重采样方法为最邻近插方法;...接下来,依据Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与NDVI计算中介绍的.select()函数,选出两景图像的红光波段进行后续操作。

    32010

    基于大地遥感卫星哨兵图像的 30 米分辨率中国玉米分布图

    研究区域包括中国 22 个省直辖市(斜线覆盖区域)。黑点表示谷歌地球引擎获取的样本,红色三角形表示实地调查的样本。...然后,检索已知玉米田的玉米标准 NDVI 曲线。采用 TWDTW 方法计算每个像素点的 NDVI 与标准 NDVI 曲线的差异。...各省的季节变化标准 NDVI 曲线是各省的实地调查谷歌地球样本随机抽取的 50 个玉米像素确定的(见第 2.3.2 节)。总体而言,各省的标准曲线具有相似的季节变化(图 2)。...五年间,中国玉米种植面积保持稳定, 440 万公顷略微下降至 410 万公顷。东北华北是玉米种植的两大主要地区,这两大地区的玉米种植面积较多(图 4)。...图 5 展示了内蒙古山东两地的无人机图片观测到的玉米及其他作物样本的放大图像。无人机图片拍摄于 8 月,图片中大部分区域种植玉米。TWDTW方法可以代表当地玉米的详细分类情况。

    9300
    领券