GEE featureCollection

时间: 2023-09-02 18:15:15 浏览: 70
GEE(Google Earth Engine)的 featureCollection 是一种数据类型,它代表了一组具有相同属性结构的空间矢量数据。featureCollection 中的每个要素(feature)都包含一个几何形状和与之关联的属性信息。 在 GEE 中,featureCollection 可以由多种方式创建,例如从地理数据文件导入、通过算法生成、或者通过对现有 featureCollection 进行操作和筛选等。featureCollection 可以包含点、线、面等各种几何类型,每个要素可以具有一个或多个属性字段,用于存储与该要素相关的信息,如时间、温度等。 使用 GEE 的 featureCollection,我们可以进行空间分析、数据可视化、特征提取等各种操作,以满足不同的地理信息处理需求。
相关问题

GEE 下载sentinel

为了下载Sentinel数据,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,您需要登录到Google Earth Engine (GEE)的在线编辑器(https://code.earthengine.google.com/)并使用您的Google账号登录。 2. 在GEE编辑器中,您可以上传您的矢量数据shapefile文件,并查询一定范围内的哨兵数据。选择蓝绿红三个波段组合后,您可以将数据导出为GeoTiff文件到Google Drive。请注意,Drive的免费存储只有15GB,如果数据过多,您可能需要分批导出和清理云盘。此外,GEE本身也有下载数据大小的限制,单个任务的数据不能太大。 3. 上传Shapefile文件后,您可以加载Shapefile数据并在地图上显示它。您可以使用以下代码加载Shapefile数据并将其显示在地图上: var district = ee.FeatureCollection("users/xxxxx/data/nj"); var dsize = district.size(); print(dsize); var district_geometry = district.geometry(); Map.centerObject(district_geometry,12); Map.addLayer(district); 4. 下载Sentinel数据时,您可以使用GEE提供的函数和方法。根据您的具体需求,您可以使用ee.ImageCollection或ee.Image来选择合适的Sentinel数据集。例如,您可以使用以下代码下载Sentinel-2的数据: var sentinel2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2"); var sentinel2_image = sentinel2.filterBounds(district_geometry).first(); // 下载到本地 Export.image.toDrive({ image: sentinel2_image, description: 'sentinel2_image', scale: 10, region: district_geometry }); // 注意,上面的代码将Sentinel-2的第一幅影像下载到本地,您可以根据需要进行调整。 5. 在下载数据时,请确保您的下载任务不超过GEE的限制,并且根据您的需求选择合适的下载方式和数据范围。 希望以上步骤能帮助您成功下载Sentinel数据!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [GEE 01 -Sentinel2A 哨兵数据下载](https://blog.csdn.net/suntongxue100/article/details/113374742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

GEE导入roishp文件

要在Google Earth Engine中导入一个shp文件,需要执行以下步骤: 1. 将shp文件上传到Google Drive或其他云存储服务中。 2. 在Google Earth Engine的Code Editor中,使用以下代码导入shp文件: ``` // Load the shapefile var roi = ee.FeatureCollection('users/<your username>/<your file name>'); ``` 将 `<your username>` 替换为你的Google账户名, `<your file name>` 替换为shp文件的名称。 3. 确定你已经设置了正确的地理空间投影。如果你不确定shp文件的投影是什么,可以使用ArcGIS或QGIS等软件查看其投影信息。然后在Google Earth Engine中使用以下代码设置正确的投影: ``` // Set the projection var crs = roi.first().projection(); ``` 4. 如果需要,可以对shp文件进行缩放或裁剪,以适应你的分析需求。例如,使用以下代码对shp文件进行缩放: ``` // Scale the feature collection var scale = roi.first().geometry().bounds().width().divide(1000); roi = roi.map(function(feature) { return feature.simplify(scale); }); ``` 这些步骤完成后,你就可以在Google Earth Engine中使用shp文件进行空间分析了。

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以下是使用 Google Earth Engine 进行监督分类的基本步骤和示例代码: 1. 导入影像数据和训练样本数据。 javascript // 导入影像数据 var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); // 导入训练样本数据 var training = ee.FeatureCollection('users/username/training_data'); 2. 选择要用于分类的带数并进行裁剪。 javascript // 选择要用于分类的带数并进行裁剪 var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var clipped = image.select(bands).clip(training); 3. 为每个类别分配一个数字标签。 javascript // 为每个类别分配一个数字标签 var classProperty = 'class'; var classValues = ['water', 'forest', 'urban']; var classLabels = [1, 2, 3]; // 将标签添加到训练样本属性中 var trainingWithLabels = training.map(function(feature) { var classIndex = classValues.indexOf(feature.get(classProperty)); return feature.set('label', classLabels[classIndex]); }); 4. 训练分类器并应用于影像数据。 javascript // 训练分类器 var classifier = ee.Classifier.randomForest(10).train(trainingWithLabels, 'label', bands); // 应用分类器到影像数据 var classified = clipped.classify(classifier); 5. 可视化分类结果。 javascript // 定义可视化参数 var visParams = { min: 1, max: 3, palette: ['blue', 'green', 'red'] }; // 显示分类结果 Map.addLayer(classified, visParams, 'Classification'); 这是一个基本的监督分类示例。你可以根据自己的数据和分类器选择进行修改。
GEE(Google Earth Engine)是一个用于大规模环境数据分析和可视化的云平台。随机森林是一种机器学习算法,用于预测和分类任务。在 GEE 中,可以使用随机森林算法构建决策树模型,并使用该模型进行地理空间数据分析。 在 GEE 中,随机森林的实现由 ee.Classifier.randomForest() 方法提供。以下是一个使用随机森林进行分类的示例代码: javascript // 导入图像和训练样本 var image = ee.Image("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515"); var trainingData = ee.FeatureCollection("users/yourUsername/trainingData"); // 定义要素变量 var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; // 构建随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.randomForest(10).train(trainingData, 'class', bands); // 对图像应用分类器 var classified = image.classify(classifier); // 可视化分类结果 Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 2, palette: ['blue', 'green', 'red']}, 'Random Forest Classification'); 在上述代码中,首先导入了待分类的图像和训练样本数据。接下来,定义了用于分类的特征变量(波段)。然后,使用 ee.Classifier.randomForest() 方法构建了一个随机森林分类器,并使用训练样本对其进行训练。最后,将分类器应用于图像,并将分类结果可视化在地图上。 请注意,此示例仅展示了如何在 GEE 中使用随机森林进行分类,并不是一个完整的代码。根据实际需求,你可能需要添加更多的功能和步骤来完善你的分析任务。
是的,在Google Earth Engine(GEE)上可以上传CSV文件。您可以将下载的数据按照CSV格式导出,然后按照以下步骤在GEE上上传CSV文件: 1. 将Excel文件转换为CSV格式。 2. 在GEE中选择数据上传。 3. 在数据读取中,选中已导入的CSV文件。 4. 将FeatureCollection转换为列表,每个元素为一个Feature。 5. 从列表中选择所需的Feature。 6. 读取Feature中对应的数据。 7. 将数据存储在一个列表中,以备后续运算。 通过这些步骤,您就可以在GEE上成功上传CSV文件并进行进一步的分析和处理了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Google Earth Engine ——上传CSV文件](https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/122180900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [GEE学习总结(4)——CSV数据上传、读取和操作](https://blog.csdn.net/weixin_43626557/article/details/123600931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [GEE中文学习教程.pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_44906759/85439216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
在Google Earth Engine (GEE)中,筛选多个区域可以使用ee.Filter.or()方法。这个方法可以将多个筛选条件组合在一起,只要满足其中一个条件即可通过筛选。 具体实现步骤如下: 1. 定义多个区域的筛选条件,例如使用ee.Filter.eq()方法来筛选特定属性的值。 2. 使用ee.Filter.or()方法将这些筛选条件组合在一起。 3. 将组合后的筛选条件应用到FeatureCollection或ImageCollection上,使用filter()方法进行筛选。 下面是一个示例代码,演示如何筛选多个区域: javascript // 定义多个区域的筛选条件 var filter1 = ee.Filter.eq('属性1', '值1'); var filter2 = ee.Filter.eq('属性2', '值2'); var filter3 = ee.Filter.eq('属性3', '值3'); // 将筛选条件组合在一起 var combinedFilter = ee.Filter.or(filter1, filter2, filter3); // 应用筛选条件到FeatureCollection或ImageCollection上 var filteredCollection = collection.filter(combinedFilter); 请根据你的具体需求,将示例代码中的属性和值替换为你要筛选的区域的属性和值。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【GEE笔记5】数据筛选Filter](https://blog.csdn.net/qq_41159191/article/details/126201426)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [GEE:筛选影像集合中的非空影像](https://blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/128149116)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
GEE (Google Earth Engine) 是一个强大的云端平台,提供了丰富的遥感数据和分析工具。在 GEE 中进行监督分类需要以下步骤: 1. 数据准备:将遥感影像数据上传到 GEE 中,并将训练样本点导入到 GEE 中。 2. 样本点分类:使用 GEE 中的分类工具(如 Random Forest)对样本点进行分类,并将分类结果导出。 3. 模型评价:使用分类结果和真实分类结果进行混淆矩阵计算等模型评价。 下面是一个基本的 GEE 监督分类示例代码: javascript // 导入影像数据 var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); // 导入样本点 var points = ee.FeatureCollection('users/yourusername/points'); // 将样本点分为训练集和验证集 var split = 0.7; // 70% 用于训练,30% 用于验证 var training = points.filter(ee.Filter.lt('random', split)); var validation = points.filter(ee.Filter.gte('random', split)); // 提取分类变量 var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; // 训练分类器 var classifier = ee.Classifier.randomForest(10).train(training, 'class', bands); // 对影像进行分类 var classified = image.select(bands).classify(classifier); // 将分类结果导出 Export.image.toDrive({ image: classified, description: 'classified_image', scale: 30, region: image.geometry().bounds() }); // 计算混淆矩阵 var confusionMatrix = ee.ConfusionMatrix(validation .classify(classifier) .errorMatrix({ actual: 'class', predicted: 'classification' })); // 输出混淆矩阵 print('Confusion Matrix', confusionMatrix); 注意,以上示例仅为基本的监督分类代码框架,具体的数据准备、分类器选择、特征选择等操作需要根据实际情况进行调整和优化。

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