io.imagecollection

时间: 2023-03-21 20:04:28 浏览: 154
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GEE代码编程地图加载ImageCollection全部影像.txt

io.imagecollection是一个Python库，用于从多个来源收集图像数据集。它提供了一个简单的API，可以从本地文件夹、网络URL和在线图像库中获取图像。这个库可以帮助开发者快速构建自己的图像数据集，用于机器学习、计算机视觉等领域的研究和应用。
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Line 2: ee.ImageCollection(...).filterDate(...).clip is not a function

This error message suggests that the clip function is being called on the result of an ee.ImageCollection(...).filterDate(...) operation, but the clip function is not a defined function for an ...

codes for this image data from 2000 up to date ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13Q1")

"ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13Q1")" 表示从2000年至今收集的 MOD13Q1 数据序列。这个集合包含了定期更新的遥感图像数据，你可以使用 GEE 的 API 来查询、处理和分析这些数据，例如计算时间序列变化、地理...

var img = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .select('B.*');var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 1000, classBand: label, region: table, scale: 10, geometries: true });报错Line 16: img.addBands is not a function

该错误是因为 img 是一个 ImageCollection 对象，而 addBands() 方法是 ee.Image 对象的方法，不能直接用于 ImageCollection 对象上。你需要先选择一张图像来进行 addBands() 操作。以下是修改后的代码...

var s2Sr = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); var s2Clouds = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY'); var START_DATE = ee.Date('2018-01-01'); var END_DATE = ee.Date('2018-12-31'); var MAX_CLOUD_PROBABILITY = 65; function maskClouds(img) { var clouds = ee.Image(img.get('cloud_mask')).select('probability'); var isNotCloud = clouds.lt(MAX_CLOUD_PROBABILITY); return img.updateMask(isNotCloud); } // The masks for the 10m bands sometimes do not exclude bad data at // scene edges, so we apply masks from the 20m and 60m bands as well. // Example asset that needs this operation: // COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY/20190301T000239_20190301T000238_T55GDP function maskEdges(s2_img) { return s2_img.updateMask( s2_img.select('B8A').mask().updateMask(s2_img.select('B9').mask())); } // Filter input collections by desired data range and region. var criteria = ee.Filter.and( ee.Filter.bounds(table), ee.Filter.date(START_DATE, END_DATE)); s2Sr = s2Sr.filter(criteria).map(maskEdges); s2Clouds = s2Clouds.filter(criteria); // Join S2 SR with cloud probability dataset to add cloud mask. var s2SrWithCloudMask = ee.Join.saveFirst('cloud_mask').apply({ primary: s2Sr, secondary: s2Clouds, condition: ee.Filter.equals({leftField: 'system:index', rightField: 'system:index'}) }); var s2CloudMasked = ee.ImageCollection(s2SrWithCloudMask).map(maskClouds).median(); var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; Map.addLayer( s2CloudMasked, rgbVis, 'S2 SR masked at ' + MAX_CLOUD_PROBABILITY + '%', true);将合成图像的全波段下载

要将合成图像的全波段下载，可以使用 Export.image.toDrive 方法将影像导出为 Google Drive 上的 GeoTIFF 文件，然后在本地使用 GIS 软件打开。以下是一个示例代码，可以将中值影像导出为 GeoTIFF 文件： ...

var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(table) .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20)) .map(function(image) { return image.clip(table); }) .median(); // 取中值影像 Map.addLayer(s2, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 3000}, 'RGB');续写下载以上图像的代码。

好的，您可以使用以下代码将中值合成影像 s2 下载到您的计算机中的 Google Drive： javascript // 将图像转换为可下载链接 var link = s2.getDownloadURL({ name: 'Sentinel-2_Image', region: table, ...

function rmCloud(image) { var qa = image.select('QA60'); var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11; var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0) .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); return image.updateMask(mask); } var rawImage = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2"); var visParams = { bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000 }; 中报错Line 12: qa.bitwiseAnd is not a function

这个错误是因为你正在尝试使用 Earth Engine JavaScript API 中的 bitwiseAnd() 函数，但是该函数是在 ee.Image() 类中实现的，而不是在 ee.ImageCollection() 类中实现的。因此，你需要将你的 rawImage ...

改进代码：var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filterBounds(aoi) .filterDate('2020-01-01','2020-12-31') .filterMetadata('instrumentMode', 'equals', 'IW'); var sentinel1_vv_vh = sentinel1.select(['VV', 'VH']).median(); // 获取图像中所有波段的名称 var ratio = sentinel1_vv_vh.select('VV').divide(sentinel1_vv_vh.select('VH'));

var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filterBounds(areaOfInterest) .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterMetadata('instrumentMode', 'equals', 'IW'); // 获取 VV 和 VH ...

将VV，VH进行比值运算：var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filterBounds(aoi) .filterDate('2020-01-01','2020-12-31') .filterMetadata('instrumentMode', 'equals', 'IW'); var sentinel1_vv_vh = sentinel1.select(['VV', 'VH']).median(); // 获取图像中所有波段的名称 var bandNames = sentinel1_vv_vh.bandNames(); // 打印波段名称 print('Band names:', bandNames);

要进行VV和VH的比值运算，可以使用以下代码： var ratio = sentinel1_vv_vh.select('VV').divide(sentinel1_vv_vh.select('VH')); 这将创建一个新的图像，其中每个像素的值都是VV除以VH的比值。...

var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*');// 添加土地覆被作为反射图像的波段，并从感兴趣区域内的每个土地覆被类别中以10米的比例采样100个像素。 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true });报错Line 17: imgCollection.addBands is not a function

var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*'); var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, ...

var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed); Map.addLayer(randomPoints) // 为随机点添加类别属性 randomPoints = randomPoints.map(function(feature) { var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: imageCollection, classProperty: 'classValue' }); // 对整个图像进行分类 var classified = imageCollection.map(function(image){ return image.classify(classifier); }); // 将分类结果可视化 Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');报错Classification: Layer error: Classifier.train: InputProperties must be specified.

features: imageCollection, classProperty: 'classValue', inputProperties: ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'] // 以 Landsat 8 的波段作为分类器的输入属性 }); 在这个例子中，我假设你使用的是 ...

var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); var fillMissingValues = function(image) { var selected = image.select(bands).float(); var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat().rename(bands); var filled = zeros.blend(selected).select(bands, bands).rename(bands); return filled; }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed); Map.addLayer(randomPoints) // 为随机点添加类别属性 randomPoints = randomPoints.map(function(feature) { var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue', inputProperties: bands // 使用 bands 变量作为输入属性 });中报错Classification: Layer error: Image.rename: The number of names (6) must match the number of bands (1).

这个报错是因为在 fillMissingValues 函数中，通过 blend 方法生成的 filled 图像仅有 1 个波段，而在选择波段时使用了 bands 变量，这个变量包含了 6 个波段。解决这个问题的方法是，在 blend 方法之后，使用 ...

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