google earth engine(gee)
时间: 2023-06-05 17:47:05 浏览: 320
Google Earth Engine(GEE)是一个基于云计算的平台,旨在为全球范围内的环境和社会问题提供高效的数据分析和可视化工具。它集成了来自卫星、气象站、传感器等多种数据源的数据,并提供了一系列强大的分析工具和可视化功能,使用户能够更好地理解和解决全球范围内的环境和社会问题。GEE已经被广泛应用于森林研究、气候变化、水资源管理、土地利用规划等领域。
相关问题
google earth engine教程
Google Earth Engine(GEE)是一个由Google打造的全球最大的地理空间数据仓库,提供了功能强大的数据分析和可视化工具,可以支持全球范围内大规模的数据处理和计算。其主要应用包括温室气体排放和碳收支分析、自然资源监测和管理、城市规划和监测等。
对于使用GEE进行数据分析和计算的用户而言,学习和掌握GEE教程非常重要。GEE教程主要包括两个方面:
一是GEE平台和API介绍。GEE平台是一个基于云端的平台,用户需要先注册账号才能使用。API是GEE的编程接口,提供了一些常用的数据获取、处理、分析和可视化工具。初学者可以通过GEE官网提供的教程和文档,学习和掌握GEE平台和API的基本使用方法和技巧。
二是GEE数据处理和计算实例。GEE提供了大量的数据集,比如卫星影像、气象数据、气候数据等,用户可以通过开发和编写GEE脚本进行数据获取和处理,从而实现各种地理空间分析和计算。GEE官网提供了很多的数据分析和计算的案例和例子,初学者可以通过这些案例和例子进行练习和实战,逐步掌握GEE的数据处理和计算技巧。
总的来说,学习和掌握GEE教程需要一定的地理空间数据和编程基础,但对于地理空间数据分析和计算工作的从业者和学习者而言,掌握GEE教程是非常重要的。
在Google Earth Engine(GEE)上获取逐日NDVI的代码
以下是使用Google Earth Engine获取逐日NDVI的代码示例:
```javascript
// 设置ROI
var roi = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]);
// 设置起始和结束日期
var startDate = ee.Date('2019-01-01');
var endDate = ee.Date('2019-12-31');
// 加载MODIS数据
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A1')
.filterBounds(roi)
.filterDate(startDate, endDate)
.select('NDVI');
// 定义函数计算每个图像的年份和日数
var addDate = function(image) {
var doy = image.date().getRelative('day', 'year');
return image.addBands(doy).addBands(image.date().get('year'));
};
// 对图像集应用函数
var modisWithDate = modis.map(addDate);
// 定义函数计算每个年份和日数的平均NDVI值
var reduceDaily = function(imageCollection, year, doy) {
var filtered = imageCollection.filter(ee.Filter.calendarRange(year, year, 'year'))
.filter(ee.Filter.calendarRange(doy, doy, 'day_of_year'));
return filtered.mean().set('year', year).set('doy', doy);
};
// 创建一个二维数组,其中第一维表示年份,第二维表示一年中的日数
var years = ee.List.sequence(startDate.get('year'), endDate.get('year'));
var days = ee.List.sequence(1, 365);
// 对所有年份和日数应用reduceDaily函数
var dailyNDVI = ee.ImageCollection.fromImages(years.map(function(y){
return days.map(function(d){
return reduceDaily(modisWithDate, y, d);
});
}).flatten());
// 打印输出结果
print(dailyNDVI);
```
在上述代码中,首先定义了一个感兴趣区域(ROI),然后加载了2000年至今的MODIS NDVI数据,并对其进行了筛选。接着定义了两个函数,一个函数用于向每个图像添加年份和日数作为带宽,另一个函数用于计算每个年份和日数的平均NDVI值。最后,将所有年份和日数应用到reduceDaily函数中,生成逐日的NDVI值。
相关推荐
![tif](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)