GEE运行代码是什么

GEE (Google Earth Engine) 是谷歌提供的一个强大的在线数据分析平台，主要用于处理大规模地理空间数据集。在GEE上运行的代码主要是JavaScript，这是一种轻量级的脚本语言，易于学习且支持服务器端操作。

GEE代码通常包含地理空间处理任务，如数据下载、预处理（如裁剪、重采样、计算几何属性等）、数据分析（统计分析、机器学习等）、地图可视化等。用户可以在GEE的JavaScript API中编写代码，这个API提供了丰富的函数库和工具，可以直接与GEE的数据集进行交互。

例如，一段简单的GEE代码可能是这样的：

var Landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C01/T1_SR')
  .filterDate('2018-01-01', '2018-12-31')
  .map(function(image) {
    return image.select(['B4', 'B3', 'B2']).divide(1000);
  });

Map.centerObject(Landsat.first(), 10);
Map.addLayer(Landsat.median(), {min: 0, max: 0.3}, 'Landsat Median');

这段代码做了从Landsat 5号数据集中筛选出2018年影像、选择特定波段并对它们进行了标准化处理，并在地图上显示了结果。

相关问题

GEE 批处理代码

GEE（Google Earth Engine）的批处理代码主要是使用 JavaScript 编写的。以下是一个简单的示例代码，用于批量导出影像：

// 定义区域
var region = ee.Geometry.Rectangle([-123.723479,38.242403,-122.640817,38.945027]);

// 定义影像
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');

// 添加影像和区域
Map.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'Landsat 8');
Map.centerObject(region, 9);

// 定义导出函数
function exportImage(image, name, scale, region) {
  Export.image.toDrive({
    image: image,
    description: name,
    scale: scale,
    region: region
  });
}

// 批量导出影像
var images = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filterDate('2014-01-01', '2014-12-31')
  .filterBounds(region);

images.forEach(function(image) {
  var name = image.id().getInfo();
  exportImage(image, name, 30, region);
});

在该示例代码中，首先定义了一个区域和一个影像，然后添加到地图上以进行可视化。接着定义了一个导出函数，用于将影像导出到 Google Drive 中。最后使用 `ee.ImageCollection` 对象筛选指定日期范围内的所有影像，并使用 `forEach` 函数对每个影像调用导出函数进行批量导出。

需要注意的是，GEE 的批处理代码需要在 GEE 平台上运行，不能直接在本地运行。可以通过 GEE 提供的在线代码编辑器进行编写和运行。

gee lndvi landtrendr 代码

GEE (Google Earth Engine) 和 LandTrendR 是两个不同的地理空间分析工具，它们用于处理遥感数据和土地利用变化研究。

GEE 是一款由 Google 开发的强大在线平台，它提供了大量的卫星和气象数据，并支持编写、运行和共享地理空间脚本（主要是 JavaScript）。用户可以轻松地对大规模地球观测数据进行处理、分析和可视化，而无需安装本地软件。

LandTrendR 是一款开源的土地变化建模软件，主要用于时间序列分析，特别是基于景观层次的景观变化检测。它的核心算法是通过计算植被指数随时间的变化率，来识别出潜在的土地利用变化。

如果你想要了解如何在 GEE 中使用代码，例如查询Landsat数据并应用到LandTrendR分析，你可以尝试以下步骤：
1. 首先，在GEE上获取你需要的土地覆盖或植被指数数据，如NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）。

var ndvi = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
   .filterDate('2000-01-01', '2020-12-31')
   .map(function(image) {
     return image.select(['B5', 'B4']).normalizedDifference();
   });

2. 然后，将GEE数据下载到你的计算机上作为CSV文件，以便导入到LandTrendR中。

至于LandTrendR的代码，通常需要使用R语言，这里是一个基本示例：

library(LandTrendR)
data <- read.csv("path_to_your_gee_downloaded_data.csv")
ltm_result <- ltmm(data$NDVI ~ data$Year, n=length(unique(data$Year)))