GEE中归一化的代码

时间: 2023-10-13 16:09:15 浏览: 55
在GEE中进行图像归一化的代码如下所示: ```javascript // 读取图像 var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); // 计算NDVI var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']); // 定义可视化参数 var visParams = { min: -1, max: 1, palette: ['blue', 'white', 'green'] }; // 显示原始NDVI图像 Map.addLayer(ndvi, visParams, 'Original NDVI'); // 对NDVI进行归一化 var ndvi_normalized = ndvi.unitScale(-1, 1); // 显示归一化后的NDVI图像 Map.addLayer(ndvi_normalized, visParams, 'Normalized NDVI'); ``` 在此代码中,我们使用 `unitScale()` 方法对NDVI进行归一化。该方法需要两个参数,第一个参数是归一化后的最小值,第二个参数是归一化后的最大值。在这里我们将最小值设置为-1,最大值设置为1,将NDVI归一化到-1到1的范围内。
相关问题

gee归一化处理函数

以下是一个示例代码,演示了如何使用Google Earth Engine (GEE)进行归一化处理: ```javascript // 定义归一化函数 var normalization = function(image, bands, scale { // 计算每个波段的最值和最大值 var minMax = image.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.minMax(), geometry: image.geometry(), scale: scale, bestEffort: true }); // 获取最小值和最大值 var minValues = ee.Dictionary(minMax.get('min')); var maxValues = ee.Dictionary(minMax.get('max')); // 归一化处理 var normalizedImage = image.subtract(minValues).divide(maxValues.subtract(minValues)); // 选择需要的波段 normalizedImage = normalizedImage.select(bands); return normalizedImage; }; // 选择影像 var image = ee.Image('影像ID'); // 选择需要归一化的波段 var bands = ['B4', 'EVI']; // 设置缩放尺度 var scale = 1000; // 归一化前的结果 var beforeChart = ui.Chart.image.histogram(image.select(bands), null, scale); print(beforeChart); // 归一化处理 var normalizedImage = normalization(image, bands, scale); // 归一化后的结果 var afterChart = ui.Chart.image.histogram(normalizedImage.select(bands), null, scale); print(afterChart); ``` 请注意,上述代码中的"影像ID"需要替换为您要处理的实际影像的ID。此外,您还可以根据需要调整波段和缩放尺度。

gee对MODIS波段标准差归一化

GEE(Google Earth Engine)是一个强大的云平台,于存储、处理和分析地理空间数据。在GEE中,可以使用JavaScript或Python编程语言来进行数据处理和分析。 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是一种遥感传感器,用于获取地球表面的高分辨率影像数据。MODIS数据包含多个波段,每个波段代表不同的光谱信息。 标准差归一化是一种常用的数据预处理方法,用于将数据的标准差缩放到0到1之间的范围内。在GEE中,可以使用以下代码对MODIS波段进行标准差归一化: ```javascript // 选择MODIS影像集 var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA') .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select(['sur_refl_b01', 'sur_refl_b02', 'sur_refl_b03']); // 选择需要的波段 // 计算每个波段的标准差 var stdDev = collection.reduce(ee.Reducer.stdDev()); // 归一化处理 var normalized = collection.map(function(image) { return image.subtract(stdDev).divide(stdDev); }); // 可视化结果 Map.addLayer(normalized, {bands: ['sur_refl_b01', 'sur_refl_b02', 'sur_refl_b03'], min: -1, max: 1}, 'Normalized MODIS'); ``` 这段代码首先选择了MODIS影像集,并筛选了特定日期范围内的影像。然后,使用`reduce`函数计算了每个波段的标准差。接下来,通过`map`函数对每个影像进行标准差归一化处理。最后,使用`Map.addLayer`函数将归一化后的影像可视化。

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