GEE中归一化的代码
时间: 2023-10-13 08:09:15 浏览: 64
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。