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Google Earth Engine(GEE)

2023-06-11 12:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

很多时候我们只管使用数据,而不知道数据之间的差异在那里,所以我们可以选择相同的点然后加载不同的数据集,然后查看某个点的时序影像来实现影像差异对比。

Landsat 8是由美国地质调查局(USGS)运行的陆地观测卫星,于2013年发射。它具有高分辨率的传感器(OLI和TIRS),可捕捉可见光、红外线和热红外线波段的数据,为地球科学家、资源管理人员和环境监测人员提供了有价值的信息。 Landsat 8影像可以用于许多应用,如土地利用/土地覆盖分类、森林管理、水资源管理、城市规划、矿产资源勘探等等。另外,Landsat 8数据也被广泛应用于自然灾害监测和应急响应。

Sentinel-2是欧洲空间局(ESA)推出的地球观测卫星,主要用于环境监测、地表覆盖变化检测、农业、森林和城市规划等领域。Sentinel-2具有高分辨率、广泛的覆盖范围、高频率的重访时间和多光谱能力,能够获取多种光谱波段的高分辨率影像数据,包括可见光、近红外和短波红外等。这些影像数据对于区分地表覆盖类型(如植被、水体、土地利用等)和监测环境变化非常有用。Sentinel-2影像数据可以通过ESA的数据门户或地球观测数据共享平台(GEE)等渠道获取。

MODIS是美国国家航空航天局(NASA)和美国地球观测系统(EOS)的一部分,是一种遥感技术,旨在捕捉地球表面和大气层的图像。MODIS影像可以用于监测和分析地表覆盖、气候变化、环境污染、自然灾害等多个领域的数据,因此在环境科学、气象学、农业、林业、水资源管理、城市规划等领域得到了广泛应用。MODIS影像的分辨率从250m至1km不等,可以提供全球99%覆盖率和每日多次观察,满足了许多科学家、政策制定者和其他研究人员对数据的需求。

函数:

ui.Chart.image.seriesByRegion(imageCollection, regions, reducer, band, scale, xProperty, seriesProperty)

Generates a Chart from an image collection. Extracts and plots the value of the specified band in each region for each image in the collection. Usually a time series.

X-axis = Image labeled by xProperty (default: 'system:time_start').

Y-axis = Reducer output.

Series = Region labeled by seriesProperty (default: 'system:index').

Returns a chart.

Arguments:

imageCollection (ImageCollection):

An ImageCollection with data to be included in the chart.

regions (Feature|FeatureCollection|Geometry|List|List):

The regions to reduce.

reducer (Reducer):

Reducer that generates the value for the y-axis. Must return a single value.

band (Number|String, optional):

The band name to reduce using the reducer. Defaults to the first band.

scale (Number, optional):

Scale to use with the reducer in meters.

xProperty (String, optional):

Property to be used as the label for each image on the x-axis. Defaults to 'system:time_start'.

seriesProperty (String, optional):

Property of features in opt_regions to be used for series labels. Defaults to 'system:index'.

Returns: ui.Chart

 

代码:

var AOI = /* color: #d63000 */ /* displayProperties: [ { "type": "rectangle" } ] */ ee.Geometry.Polygon( [[[-103.60307723271508, 44.88240786607988], [-103.60307723271508, 44.88233802278273], [-103.60242947923798, 44.88233802278273], [-103.60242947923798, 44.88240786607988]]], null, false), Point_1 = /* color: #98ff00 */ee.Geometry.Point([-103.60279560076852, 44.88238125911955]); var AOI = AOI, Point_1 = Point_1; //Sentinel 2 Image ------------------------------------------------------------ var startDateS2 = ee.Date.fromYMD(2016,1,1); var endDateS2 = ee.Date.fromYMD(2016,8,29); var collectionS2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2").filterDate(startDateS2,endDateS2).filterBounds(AOI).filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 0.1); var S2 = collectionS2.median().clip(AOI) Map.addLayer(S2, {min:0, max: 3000, bands:"B4,B3,B2"}, 'S2'); Map.centerObject(AOI); var s2_ndvi = S2.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI') var ndviParams = {min: -0.2, max: 0.8, palette: ['red', 'yellow', 'green']}; Map.addLayer(s2_ndvi, ndviParams, 'NDVI'); // //TimeSeries --------------------------------------------- var startDate = ee.Date.fromYMD(2018,1,1); var endDate = ee.Date.fromYMD(2019,12,31); var months = ee.List.sequence(1,12) var years = ee.List.sequence(2018, 2019); //Sentinel 2 < 15% clouds ----------------------------------------- var S2_nocloud = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2").filterDate(startDate,endDate) .filterBounds(AOI) .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 15) var S2_NDVI_nocloud = S2_nocloud.map(function(image){ return image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI').copyProperties(image, ['system:time_start']); }) //Chart var titleS2_nocloud = { title: 'S2 NDVI < 15% cloud', hAxis: {title: 'Time'}, vAxis: {title: 'NDVI'}, }; var S2_chart_nocloud = ui.Chart.image.seriesByRegion({ imageCollection: S2_NDVI_nocloud, regions: Point_1, reducer: ee.Reducer.mean(), band: 'NDVI', scale: 20, seriesProperty: 'NDVI' }).setOptions(titleS2_nocloud) print(S2_chart_nocloud); // Sentinel 2 Monthly ------------------------------------------------------------ function maskS2clouds(image) { var qa = image.select('QA60'); // Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively. var cloudBitMask = 1


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