GEE_代码
【GEE_代码】指的是Google Earth Engine(GEE)中的编程代码。Google Earth Engine是一个强大的地理空间数据分析平台,它提供了海量的地球观测数据,并允许用户使用Python或JavaScript进行编程分析。这里提到的“Flor Sangermano的示例脚本”可能是由专家Flor Sangermano提供的用于教学或演示的GEE代码片段。 在GEE中,通常的代码实践是从导入必要的库开始。以下是可能的步骤和知识点: 1. **导入库**:在GEE中,我们首先需要导入`ee`模块,它是GEE的主要接口。例如: ```python import ee ``` 如果Flor Sangermano的示例涉及可视化,可能还会导入`IPython.display`来展示图像。 2. **初始化客户端**:导入库后,需要初始化GEE的JavaScript客户端,以便与服务端进行通信: ```python ee.Initialize() ``` 这一步是必要的,因为GEE是一个服务器-客户端架构的应用。 3. **定义数据集**:GEE拥有大量的遥感数据集,如 Landsat、MODIS等。Flor的代码可能包括了如何选择和加载特定的数据集。例如,加载Landsat 8的近红外、红光和绿光波段: ```python landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') \ .filterDate('2015-01-01', '2015-12-31') \ .filterBounds(roi) \ .select(['B4', 'B3', 'B2']) ``` 这里`roi`代表感兴趣区域,可以根据需要定义。 4. **影像处理**:GEE提供了丰富的影像处理函数,如计算NDVI(归一化植被指数)、均值合并、掩膜云等。例如,计算NDVI: ```python ndvi = landsat.map(lambda img: img.normalizedDifference(['B4', 'B3'])) ``` 5. **地图显示**:利用`Map`对象,可以将处理后的影像叠加到地图上展示。例如: ```python Map.addLayer(ndvi.mean(), {'min': -1, 'max': 1, 'palette': ['FFFFFF', 'FF0000', '00FF00']}, 'NDVI') Map.centerObject(roi) IPython.display.display(Map.create_embed()) ``` 这里展示了NDVI的平均值,并设置了颜色范围和调色板。 6. **导出数据**:如果需要将结果导出到本地或Google Drive,可以使用`Export`函数。例如,导出NDVI到Google Drive: ```python task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=ndvi.mean(), description='NDVI_export', folder='GEE_Folder', scale=30, maxPixels=1e13) task.start() ``` 上述代码会将NDVI平均图像导出到指定的Google Drive文件夹。 Flor Sangermano的示例可能涵盖了以上部分或全部内容,旨在帮助用户理解如何在GEE中进行地理空间分析。通过这些代码,我们可以学习到GEE的基本操作,如数据加载、处理、可视化和导出,这些都是地球科学和遥感研究中常用的技术。