gee按时间点筛选影像

gee（Google Earth Engine）是一个用于分析地理空间数据的云计算平台，可以对大规模的遥感影像进行处理和分析。在gee中，按照时间点筛选影像是通过使用时间过滤器来实现的。

gee中的时间过滤器允许我们选择特定的时间范围来筛选影像。可以通过指定开始时间和结束时间来限定时间范围。例如，如果我们想要获取2010年1月1日到2019年12月31日之间的影像，就可以在gee中使用时间过滤器来限定这个时间范围。

在gee中，时间过滤器可以应用于影像收集（ImageCollection）。ImageCollection是一组具有相同空间范围和投影的影像的集合。可以根据时间范围来筛选这些影像，只保留在指定时间范围内的影像。

通过设置时间过滤器，我们可以筛选出特定时间段内的影像数据。这对于对特定时间段内的地表变化进行监测和研究非常有用。例如，我们可以使用gee来分析农田的季节性变化，比较不同年份的植被覆盖变化等。

总之，gee可以按照时间点筛选影像，通过设置时间过滤器来选择特定时间范围内的影像数据。这提供了对地理空间数据进行时间维度分析的强大工具，为研究和监测地表变化提供了便利。

相关问题

GEE怎么获得卫星遥感影像

Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的在线平台，用于存储、处理和分析地球观测数据。通过 GEE 获取卫星遥感影像非常方便，并且可以免费访问大量的历史和实时数据集。

以下是获取卫星遥感影像的基本步骤：

### 1. 注册并登录 GEE
首先需要注册一个 Google 账户，然后前往 [Earth Engine](https://earthengine.google.com/) 官网完成账户验证及登录操作。

### 2. 探索可用的数据集
进入控制台后，在“Catalog”选项卡下浏览或搜索你需要的传感器数据（如Landsat系列、Sentinel系列等）。每个条目都包含有关该集合的信息说明以及如何加载它的示例代码片段。

### 3. 编写脚本查询图像
使用JavaScript 或 Python API 来编写简单的脚本来请求特定区域内的影像资料。比如下面这个例子展示了如何从 Landsat8 中筛选出指定时间段内覆盖某个地点的所有场景：

// JavaScript 示例

var geometry = /* AOI */ ee.Geometry.Point([-95.7046, 38.9573]);

var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
                  .filterBounds(geometry)
                  .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31');

print(collection);

Map.centerObject(geometry);
Map.addLayer(ee.Image(collection.first()), {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3});

同样地，在Python环境中也可以很方便地实现上述功能:

# Python 示例

import ee

ee.Initialize()

aoi = ee.Geometry.Point([-95.7046, 38.9573])

collection = (
    ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA")
      .filterBounds(aoi)
      .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
)

image = collection.first()
vis_params = {'bands': ["B4", "B3", "B2"], 'max': 0.3}

# 使用folium或其他可视化工具显示结果...

### 4. 数据下载与导出
如果想将选定的结果保存到本地磁盘，则可以通过 `Export.image.toDrive()` 函数直接将其发送至您的谷歌云盘中；此外还可以选择其他多种输出途径以满足不同需求。

以上就是利用 GEE 平台快速便捷地获取所需卫星遥感影像的主要流程啦！

GEE中javascript怎么筛选出多年影像中同一日期不同年份的数据

在Google Earth Engine (GEE) 中，JavaScript可以使用`Filter.date()`函数以及一些数组操作来筛选出多年影像中特定日期但不同年份的数据。假设我们有一个时间系列数据集`imageCollection`，步骤如下：

1. 首先，获取所有影像的时间范围：

   var dates = imageCollection.aggregateArray('system:time_start').sort();

2. 确定你要选择的具体日期，例如"2020-01-01":

   var targetDate = '2020-01-01';

3. 创建一个只包含目标日期的集合：

   var dateFilters = dates.map(function(date) {
       return ee.Filter.date('system:time_start', ['>', targetDate, '<=', date]);
   });

4. 使用`reduce(ee.BooleanOr)`将这些日期过滤条件组合起来：

   var combinedFilter = dateFilters.reduce(ee.Reducer.booleanOr());

5. 应用这个过滤器到原始数据集上：

   var filteredImages = imageCollection.filter(combinedFilter);

这将返回一个包含在目标日期（2020年1月1日）附近的所有年份的影像。