geemap中LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318是什么意思

时间: 2023-05-28 11:02:23 浏览: 193
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LC08_L1TP_124036_20200522_20200527_01_T1.tar.gz

这是一种遥感数据的命名格式，表示： - LANDSAT: 数据来源于LANDSAT卫星 - LC08: 卫星名称为Landsat-8 - C01: 数据级别为“Collection 1”，表示数据已经过校正和重新处理，具有更高的质量 - T1_TOA: 数据类型为地表反射率，经过大气校正 - LC08_044034_20140318: 地理位置和时间信息，其中“LC08”表示卫星名称，044是路径号，034是行号，20140318表示拍摄时间为2014年3月18日。
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// Load a Landsat 8 image and select the NIR band.var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20130603');var nir = image.select('B5');// Compute the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');// Threshold the NDVI to create a binary mask.var mask = ndvi.gt(0.2);// Display the results.Map.addLayer(mask, {palette: 'FFFFFF, 00FF00'}, 'mask');

这段代码是从Landsat 8影像中加载NIR波段并计算NDVI的示例。首先，加载Landsat 8影像并选择NIR波段；然后，使用normalizedDifference函数计算NDVI，并将其命名为'NDVI'；接着，使用gt（greater than）函数将NDVI阈值...

var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed); Map.addLayer(randomPoints) // 为随机点添加类别属性 randomPoints = randomPoints.map(function(feature) { var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: imageCollection, classProperty: 'classValue', inputProperties: ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'] // 以 Landsat 8 的波段作为分类器的输入属性 }); // 对整个图像进行分类 var classified = imageCollection.map(function(image){ return image.classify(classifier); }); // 将分类结果可视化 Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');中报错Classification: Layer error: Property 'B2' of image 'LANDSAT/LC08/C01/T1/LC08_119038_20170324' is missing.

这个错误提示意味着在你的代码中，虽然你已经指定了分类器的输入属性为 Landsat 8 影像的 6 个波段（B2、B3、B4、B5、B6、B7），但是在分类器训练过程中，有些影像缺少其中某些波段的信息，导致无法使用这些影像进行...

var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); var fillMissingValues = function(image) { var selected = image.select(bands).float(); var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat().rename(bands); var filled = zeros.blend(selected).select(bands, bands).rename(bands); return filled; }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed); Map.addLayer(randomPoints) // 为随机点添加类别属性 randomPoints = randomPoints.map(function(feature) { var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: randomPoints, classProperty: 'classValue', inputProperties: bands // 使用 bands 变量作为输入属性 });中报错Classification: Layer error: Image.rename: The number of names (6) must match the number of bands (1).

这个报错是因为在 fillMissingValues 函数中，通过 blend 方法生成的 filled 图像仅有 1 个波段，而在选择波段时使用了 bands 变量，这个变量包含了 6 个波段。解决这个问题的方法是，在 blend 方法之后，使用 ...

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