GEE提取影像几个特征的代码

以下是使用 GEE 提取影像特征的示例代码：

// 导入 GEE 库
var ee = require('users/google/earthengine:ee');

// 加载影像
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');

// 提取 NDVI 特征
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']);

// 提取 NDBI 特征
var ndbi = image.normalizedDifference(['B6', 'B5']);

// 提取 NDSI 特征
var ndsi = image.normalizedDifference(['B3', 'B6']);

// 输出结果
print('NDVI:', ndvi);
print('NDBI:', ndbi);
print('NDSI:', ndsi);

相关问题

JavaScript 写一段用GEE提取LANDSAT8遥感影像

在JavaScript中使用Google Earth Engine (GEE) 来提取Landsat 8遥感影像通常涉及几个步骤。首先你需要安装GEE库并创建一个GEE客户端。这里是一个简化的示例，展示如何获取最新的一张Landsat 8 OLI/TIRS图像数据：

// 导入必要的库
var ee = require('@google/earthengine');

// 登录到GEE
ee.Auth.login();

// 定义 Landsat 8 水体映射集合
var landsat8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')

// 获取最新数据
var latestImage = landsat8.filterDate('2022-01-01', '2022-01-31') // 改为你实际想查询的时间范围

// 选择红、绿、蓝波段
var rgb = latestImage.select(['B4', 'B3', 'B2'])

// 下载图像
var image = rgb.clip(ee.Geometry.Point(-122.4194, 37.7749)) // 旧金山坐标
image.getThumbURL({maxResolution: 500}) // 高分辨率预览
image.downloadToDrive({'name': 'landsat_8_image'}); // 保存到本地驱动器，记得替换文件名

这只是一个基础示例，实际使用时可能需要根据地理位置、时间范围和其他需求进行调整。

GEE提取耕地的国内外研究现状和发表文献

GEE是Google Earth Engine的缩写，它是一个基于云计算的平台，提供了全球范围内的遥感数据和计算资源，可以用于地表覆盖分类、土地利用变化监测等方面的研究。下面是关于GEE提取耕地的国内外研究现状和发表文献：

1. 国内研究现状：近年来，国内学者在GEE上提取耕地方面的研究逐渐增多，主要集中在以下几个方面：

（1）基于机器学习方法的耕地提取：如利用支持向量机、随机森林等算法提取耕地信息。

（2）基于遥感影像时序分析的耕地提取：如利用NDVI时间序列、植被指数等方法提取耕地信息。

（3）基于深度学习方法的耕地提取：如利用卷积神经网络、循环神经网络等算法提取耕地信息。

2. 国外研究现状：国外学者在GEE上提取耕地方面的研究也比较活跃，主要集中在以下几个方面：

（1）基于机器学习方法的耕地提取：如利用支持向量机、随机森林等算法提取耕地信息。

（2）基于遥感影像时序分析的耕地提取：如利用NDVI时间序列、植被指数等方法提取耕地信息。

（3）基于深度学习方法的耕地提取：如利用卷积神经网络、循环神经网络等算法提取耕地信息。

3. 文献推荐：

（1）国内文献：

李华，王菲. 基于GEE的耕地信息提取研究综述[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(11): 2156-2167.

刘娜，李鹏，吴玉兰. 基于GEE的耕地提取研究进展[J]. 四川农业大学学报, 2021, 39(2): 189-195.

（2）国外文献：

Mokhtarzade M, Salehi B. Cropland mapping using Google Earth Engine and machine learning algorithms[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2021, 193(5): 287.

Zhang Y, Zhang X, Wang S, et al. Mapping cropland extent and intensification in the North China Plain using multi-temporal Landsat imagery and Google Earth Engine[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2019, 155: 135-148.

以上仅是部分文献推荐，供参考。