var landcover = ee.Image('COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019')

时间: 2023-10-19 08:06:20 浏览: 123
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Sen2Cor-02.10.01-win64.zip

这是一个 Google Earth Engine (GEE) 中的代码片段，它加载了一个名为 "landcover" 的图像。这个图像来自于 Copernicus 程序的 Proba-V 卫星，提供了全球 100 米分辨率的陆地覆盖分类数据，时间为 2019 年。在 GEE 中加载这个图像，可以进行各种遥感分析和地表覆盖变化研究。
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此外，报告中还提到了第三方图像的版权信息，比如 Google 和 Copernicus Sentinel 数据，以及加拿大王室版权的使用。 **结论** 总的来说，"RADARSAT-2 图像质量和校准更新" 是对这一先进遥感卫星系统在提供高精度...
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EE23 Image Collections.docx

var imageCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); 2. **过滤图像**： - **按时间过滤**： javascript var filteredCollection = imageCollection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31');...

用COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019的土地利用数据产生样本点，对COPERNICUS/S2遥感图像进行监督分类。

好的，您的问题是如何利用COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/2019的土地利用数据产生样本点，并对COPERNICUS/S2遥感图像进行监督分类。下面是一些步骤： 1. 下载COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/...

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 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 lc = ee.Image('USGS/NLCD/NLCD2016').select('landcover'); var label = 'landcover'; var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var imgCollection = ee.ImageCollection('...

var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var imageCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .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(); var filled = zeros.blend(selected); return filled.select(bands); }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从 filledCollection 中选择一幅图像用于生成随机点 var sampleImage = filledCollection.first(); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints({ region: roi, points: 150, seed: seed }).map(function(feature) { // 为随机点添加类别属性 var classValue = ee.Number.parse(sampleImage.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.first(), geometry: feature.geometry(), scale: 30 }).values().get(0)).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 }); // 对整个图像进行分类 var classified = filledCollection.map(function(image){ return image.classify(classifier); }); // 将分类结果可视化 var classifiedImage = classified.toBands().rename(['class']);在这段代码中对于'classValue', 30的区域着色显示

要在地图上以不同颜色显示分类结果，你可以使用ee.Image.paint()方法将像素值转换为颜色值。例如，你可以将分类结果图像中的每个值映射到不同的颜色，然后将其添加到地图上，代码如下： // 将分类结果转换为...

// ESA WorldCover土地覆盖图，用作分类器训练中的标签源。 var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); // 将土地覆被类别值重新映射到基于0的连续序列。 var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100]; var remapValues = ee.List.sequence(0, 10); var label = 'lc'; lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte(); // 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 lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); var classValues = [10, 20, 30, 40, ...

// 定义区域 var roi = ee.Geometry.Point([117.12, 31.83]).buffer(1000); // 加载Sentinel-2数据 var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 20); // 定义云掩膜函数 function maskClouds(image) { var cloudProb = image.select('MSK_CLDPRB'); var mask = cloudProb.lt(50); return image.updateMask(mask); } // 应用云掩膜 var s2Masked = s2.map(maskClouds); // 定义分类样本点 var points = ee.FeatureCollection([ ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.83]), {'class': 0}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.83]), {'class': 1}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.82]), {'class': 2}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.82]), {'class': 3}) ]); // 提取样本点的特征 var training = s2Masked.sampleRegions({ collection: points, properties: ['class'], scale: 10 }); // 定义随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.randomForest(10); // 训练分类器 var trained = classifier.train(training, 'class'); // 应用分类器 var classified = s2Masked.classify(trained); // 可视化分类结果 Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 3, palette: ['blue', 'green', 'yellow', 'red']}, 'Classification');报错Line 29: s2Masked.sampleRegions is not a function

var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 20) .map(maskClouds); // 应用云掩...

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

var rawImage = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2") .filterDate('2021-01-01', '2021-01-31') .first(); // 取第一张影像作为 ee.Image 对象 var visParams = { bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, ...

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 roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*'); var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100]; var remapValues = ee.List.sequence(0, 10); var label = 'lc'; lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte(); var sample = imgCollection.map(function(img) { var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true }); return sample; }).flatten(); // 向样本中添加一个随机值字段，并使用它将大约80%的特征划分为定型集，20%的特征划分为验证集。 sample = sample.randomColumn(); var trainingSample = sample.filter('random <= 0.8'); var validationSample = sample.filter('random > 0.8'); // 从训练样本中训练SVM分类器(C-SVM分类、投票决策过程、线性核)。 var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: imgCollection.first().bandNames() }); // 获取有关已训练分类器的信息。 print('Results of trained classifier', trainedClassifier.explain()); // 获取训练样本的混淆矩阵和总体准确性。 var trainAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix(); print('Training error matrix', trainAccuracy); print('Training overall accuracy', trainAccuracy.accuracy()); // 获得验证样本的混淆矩阵和总体精度。 validationSample = validationSample.classify(trainedClassifier); var validationAccuracy = validationSample.errorMatrix(label, 'classification'); print('Validation error matrix', validationAccuracy); print('Validation accuracy', validationAccuracy.accuracy()); // 对来自训练好的分类器的反射图像进行分类。 var imgClassified = imgCollection.map(function(img){ return img.classify(trainedClassifier); }); // 将图层添加到地图。 var classVis = { min: 0, max: 10, palette: ['006400' ,'ffbb22', 'ffff4c', 'f096ff', 'fa0000', 'b4b4b4', 'f0f0f0', '0064c8', '0096a0', '00cf75', 'fae6a0'] }; Map.addLayer(imgClassified, classVis, 'Classification result');将最后的结果导出下载

Export.image.toDrive({ image: imgClassified, description: 'S2_classification', folder: 'GEE_results', fileNamePrefix: 'S2_classification', scale: 10, region: roi, fileFormat: 'GeoTIFF' })...

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。

var response = ee.data.getDownloadURL(link); print('正在下载，请稍候...'); 请注意，此代码将图像下载到您的 Google Drive 中，因此您需要先在代码中授权使用您的 Google 账号，同时确保您的 Google Drive ...

GEE COPERNICUS/S2的去云函数

var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(geometry); // Apply cloud mask function maskS2clouds(image) { var qa = image.select('QA60'); //...

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 ...

// Load Sentinel-2 TOA reflectance data. var sentinel = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(table) .map(function(image) { var cloud_mask = ee.Image(0).where( image.select('QA60').bitwiseAnd(1<<10), 1).rename('cloud_mask'); var cloud_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(1024).rightShift(10).rename('cloud_probability'); var cloud_shadow_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(2048).rightShift(11).rename('cloud_shadow_probability'); var cloud_mask_combined = cloud_mask.or(cloud_probability.gt(20)).or(cloud_shadow_probability.gt(20)); return image.addBands(cloud_mask_combined); }) .map(function(image) { return image.clip(table); }); // Function to mask clouds using the Sentinel-2 cloud mask. var maskClouds = function(image) { var cloudMask = image.select('cloud_mask').not(); return image.updateMask(cloudMask); }; // Function to calculate the NDVI. var calculateNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('ndvi'); return image.addBands(ndvi); }; // Function to calculate the EVI. var calculateEVI = function(image) { var evi = image.expression( '2.5 * (nir - red) / (nir + 6 * red - 7.5 * blue + 1)', { 'nir': image.select('B8'), 'red': image.select('B4'), 'blue': image.select('B2') }).rename('evi'); return image.addBands(evi); }; // Apply the cloud mask, calculate the NDVI and EVI, and combine the bands. var sentinel_ndvi_evi = sentinel .map(maskClouds) .map(calculateNDVI) .map(calculateEVI) .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'ndvi', 'evi']); // Function to filter images based on the quality of the NDVI and EVI. var filterQuality = function(image) { var ndvi_quality = image.select('ndvi').qualityMosaic('ndvi').gte(0.6); var evi_quality = image.select('evi').qualityMosaic('evi').gte(0.6); return image.updateMask(ndvi_quality.and(evi_quality)); }; // Filter the images based on the quality of the NDVI and EVI. var sentinel_filtered = sentinel_ndvi_evi.filter(filterQuality); // Create a median composite of the filtered images and display it. var sentinel_median = sentinel_filtered.median(); Map.addLayer(sentinel_median, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, 'Sentinel-2 Median Composite');

这段代码使用 Google Earth Engine 平台加载 Sentinel-2 的 TOA 反射率数据，并对其进行云掩膜、NDVI、EVI 计算，最后使用质量筛选函数过滤图像，并生成中值合成图像。其中，变量 sentinel 是 Sentinel-2 图像集合...

function maskL8sr(image) { // The third bit is cloud and the fourth bit is cloudshadow。 var cloudShadowBitMask = 1 << 4; var cloudsBitMask = 1 << 3; // Get QA_PIXEL band. var qa = image.select('QA_PIXEL'); // Set the cloud mask to zero var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0) .and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0)); // Update the cloudmask return image.updateMask(mask) .select("SR_B.*") .copyProperties(image, ["system:time_start"]); } // Map the function over 3 months of data and take the median. // Load Landsat-8 surface reflectance data. var landsat8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2") .filterBounds(table) .filterDate('2019-1-01','2020-1-1') // Pre-filter to get less cloudy granules. .filter(ee.Filter.lte('CLOUD_COVER',5)) .map(maskL8sr) .median() .clip(table); landsat8 = landsat8.uint16(); print(landsat8);// visualize the datasets var rgbVis = { min: 8400, max: 15000, gamma:1.5, bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'], }; Map.addLayer(landsat8,rgbVis,'landsat8'); var imgselect = landsat8.select('SR_B2','SR_B3','SR_B4','SR_B5'); //Export image to google drive and then download Export.image.toDrive({ image:imgselect, description:'2019yaogan', scale:30, region:table, folder:"result", crs: "EPSG:4326", maxPixels: 1e13 });将这一段利用Landsat的代码改写成使用哨兵2

var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(table) .filterDate('2019-01-01', '2020-01-01') .map(maskS2clouds) .median() .clip(table); sentinel2 = sentinel2.uint16(); ...

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资源摘要信息:"rocketmq-client-go:Apache RocketMQ Go客户端" Apache RocketMQ Go客户端是专为Go语言开发的RocketMQ客户端库，它几乎涵盖了Apache RocketMQ的所有核心功能，允许Go语言开发者在Go项目中便捷地实现消息的发布与订阅、访问控制列表（ACL）权限管理、消息跟踪等高级特性。该客户端库的设计旨在提供一种简单、高效的方式来与RocketMQ服务进行交互。 核心知识点如下： 1. 发布与订阅消息：RocketMQ Go客户端支持多种消息发送模式，包括同步模式、异步模式和单向发送模式。同步模式允许生产者在发送消息后等待响应，确保消息成功到达。异步模式适用于对响应时间要求不严格的场景，生产者在发送消息时不会阻塞，而是通过回调函数来处理响应。单向发送模式则是最简单的发送方式，只负责将消息发送出去而不关心是否到达，适用于对消息送达不敏感的场景。 2. 发送有条理的消息：在某些业务场景中，需要保证消息的顺序性，比如订单处理。RocketMQ Go客户端提供了按顺序发送消息的能力，确保消息按照发送顺序被消费者消费。 3. 消费消息的推送模型：消费者可以设置为使用推送模型，即消息服务器主动将消息推送给消费者，这种方式可以减少消费者轮询消息的开销，提高消息处理的实时性。 4. 消息跟踪：对于生产环境中的消息传递，了解消息的完整传递路径是非常必要的。RocketMQ Go客户端提供了消息跟踪功能，可以追踪消息从发布到最终消费的完整过程，便于问题的追踪和诊断。 5. 生产者和消费者的ACL：访问控制列表（ACL）是一种权限管理方式，RocketMQ Go客户端支持对生产者和消费者的访问权限进行细粒度控制，以满足企业对数据安全的需求。 6. 如何使用：RocketMQ Go客户端提供了详细的使用文档，新手可以通过分步说明快速上手。而有经验的开发者也可以根据文档深入了解其高级特性。 7. 社区支持：Apache RocketMQ是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。无论是使用过程中遇到问题还是想要贡献代码，都可以通过邮件列表与社区其他成员交流。 8. 快速入门：为了帮助新用户快速开始使用RocketMQ Go客户端，官方提供了快速入门指南，其中包含如何设置rocketmq代理和名称服务器等基础知识。 在安装和配置方面，用户通常需要首先访问RocketMQ的官方网站或其在GitHub上的仓库页面，下载最新版本的rocketmq-client-go包，然后在Go项目中引入并初始化客户端。配置过程中可能需要指定RocketMQ服务器的地址和端口，以及设置相应的命名空间或主题等。 对于实际开发中的使用，RocketMQ Go客户端的API设计注重简洁性和直观性，使得Go开发者能够很容易地理解和使用，而不需要深入了解RocketMQ的内部实现细节。但是，对于有特殊需求的用户，Apache RocketMQ社区文档和代码库中提供了大量的参考信息和示例代码，可以用于解决复杂的业务场景。 由于RocketMQ的版本迭代，不同版本的RocketMQ Go客户端可能会引入新的特性和对已有功能的改进。因此，用户在使用过程中应该关注官方发布的版本更新日志，以确保能够使用到最新的特性和性能优化。对于版本2.0.0的特定特性，文档中提到的以同步模式、异步模式和单向方式发送消息，以及消息排序、消息跟踪、ACL等功能，是该版本客户端的核心优势，用户可以根据自己的业务需求进行选择和使用。 总之，rocketmq-client-go作为Apache RocketMQ的Go语言客户端，以其全面的功能支持、简洁的API设计、活跃的社区支持和详尽的文档资料，成为Go开发者在构建分布式应用和消息驱动架构时的得力工具。
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