在gee中怎么把addlayer的图像导出

时间: 2024-05-03 10:22:27 浏览: 22
在GEE中,可以使用Export.image函数将addLayer的图像导出。具体步骤如下: 1. 右键点击添加的图层,选择“显示图像信息”获取图像的信息,包括图像ID、波段数、投影等。 2. 在代码编辑器中,使用Export.image函数设置导出参数,具体参数包括: - image:需要导出的图像,使用ee.Image()指定图像ID和波段。 - description:导出任务的名称。 - folder:导出结果存储的文件夹路径。 - scale:导出结果的分辨率。 - region:导出结果的范围,使用ee.Geometry()指定。 - crs:导出结果的投影。 - maxPixels:最大像素数,一般默认即可。 3. 运行代码,等待导出任务完成。导出结果会存储在指定的文件夹路径下。 示例代码: ```javascript var image = ee.Image('图像ID'); var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]); // 导出结果的范围 Export.image.toDrive({ image: image, description: '导出结果名称', folder: '导出结果存储的文件夹路径', scale: 30, // 导出结果的分辨率 region: region, crs: '投影', maxPixels: 1e13 // 最大像素数 }); ```
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以下是在 GEE 中将图像导出的代码,你可以根据你的需求进行修改: ```javascript // 选择导出区域 var geometry = table.geometry(); // 设置导出参数 var exportParams = { image: s2, description: 'Sentinel_2', scale: 10, region: geometry }; // 开始导出 Export.image.toDrive(exportParams); ``` 这个代码会将 `s2` 变量中存储的 Sentinel-2 图像集合中的所有图像取中值后,根据指定的参数进行导出。其中,`geometry()` 方法可以从 Feature 对象中获取几何图形,`Export.image.toDrive()` 方法用于将图像导出到 Google Drive 中。你可以根据需要修改导出参数,比如 `description` 参数可以设置导出文件的名称,`scale` 参数可以设置导出图像的分辨率,`region` 参数可以设置导出的区域。

GEE下载月均NDVO

您好,要下载月均 NDVI,您可以按照以下步骤进行: 1. 打开 Google Earth Engine(GEE)网站并登录账号; 2. 在搜索栏中输入“MODIS/006/MOD13A2”,并选择结果中的“MODIS/006/MOD13A2 - Vegetation Indices 16-Day L3 Global 500m”; 3. 在代码编辑器中输入以下代码: ``` var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A2') .filter(ee.Filter.date('2021-01-01', '2021-12-01')) .select('NDVI') .mean(); var visParams = { min: 0.0, max: 9000.0, palette: [ 'FFFFFF', 'CE7E45', 'FCD163', '66A000', '207401', '056201', '004C00', '023B01', '012E01', '011301' ], }; Map.addLayer(dataset, visParams, 'NDVI'); ``` 4. 在代码中,您需要修改两次日期(即 `.filter(ee.Filter.date('2021-01-01', '2021-12-01'))`)为您需要的时间范围; 5. 点击“运行”按钮,并等待图像加载完成; 6. 在地图上查看 NDVI 图像,并在图像上右键单击,选择“导出”即可下载。

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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

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