gee如何保存别人分享的代码

Gee (Git Everywhere) 是一个基于 Git 的命令行工具增强包，它提供了一组便利的快捷键和命令，使得在终端操作 Git 更加高效。如果你想要保存他人分享的代码到你的本地仓库，可以按照以下步骤操作：

1. **克隆仓库**：
- 首先，你需要知道代码所在的 GitHub 或其他版本控制系统的 URL。

   git clone [代码仓库URL]

2. **添加远程仓库**：
如果该代码库不是直接从官方克隆得到，需要将其他用户的仓库作为远程仓库添加，例如 `origin`：

   git remote add origin [其他用户仓库URL]

3. **拉取最新代码**：
更新你的本地分支获取他人的更新：

   git pull origin 主分支名称

4. **提交更改**：
如果你想保留对他人的贡献，可以在适当的位置进行修改，然后提交：

   git add 修改过的文件
   git commit -m "描述你的改动"

5. **推送至本地仓库**：
将更改推送到你的本地主分支：

   git push origin 主分支名称

记得替换上述命令中的 `[代码仓库URL]`、`[其他用户仓库URL]` 和 `主分支名称` 为你实际遇到的情况。

相关问题

GEE 随机森林算法代码

以下是使用 Google Earth Engine (GEE) 实现随机森林算法的示例代码：

// 导入 Landsat 8 表面反射率和地物类型数据集
var l8sr = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR');
var landcover = ee.Image('ESA/GLOBCOVER_L4_200901_200912_V2_3');

// 定义ROI（感兴趣区域）
var roi = ee.Geometry.Polygon(
        [[[5.233154296875, 50.41633841101418],
          [5.233154296875, 49.95121990866204],
          [6.1944580078125, 49.95121990866204],
          [6.1944580078125, 50.41633841101418]]], null, false);

// 选择 Landsat8 数据集中的波段
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];

// 定义一个函数，用于为每个像素添加一个类别标签
var addLandcover = function(image) {
  return image.addBands(landcover);
};

// 对 Landsat8 数据集中的每个影像执行函数
var landsat = l8sr.filterBounds(roi)
                  .filterDate('2018-01-01', '2018-12-31')
                  .map(addLandcover)
                  .select(bands.concat(['landcover']));

// 定义训练集和测试集
var training = landsat.sample({
  region: roi,
  scale: 30,
  numPixels: 5000
});

var testing = landsat.sample({
  region: roi,
  scale: 30,
  numPixels: 1000
});

// 使用训练集训练随机森林分类器
var classifier = ee.Classifier.randomForest(10).train({
  features: training,
  classProperty: 'landcover',
  inputProperties: bands
});

// 对测试集进行分类并评估精度
var classified = testing.classify(classifier);
var accuracy = classified.errorMatrix('landcover', 'classification');

// 输出分类精度
print('Accuracy:', accuracy);

这段代码中，我们首先导入了 Landsat 8 表面反射率和地物类型数据集，然后选择了 Landsat 8 数据集中的一些波段，定义了一个函数用于为每个像素添加一个类别标签，接着定义了训练集和测试集，使用训练集训练了一个随机森林分类器，并对测试集进行分类并评估精度，最后输出分类精度。

GEE modis 蒸散发代码

以下是使用 Google Earth Engine (GEE) 计算 MODIS 蒸散发的示例代码：

var startDate = '2019-01-01';
var endDate = '2019-12-31';
var region = ee.Geometry.Polygon([[73.5, 18.5], [135, 18.5], [135, 54], [73.5, 54], [73.5, 18.5]]);

// 加载 MODIS 数据集
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD16A2')
              .filterDate(startDate, endDate)
              .filterBounds(region);

// 定义计算蒸散发的函数
var et = function(image) {
  var lw = image.select('LW_incoming_1000m');
  var sw = image.select('SW_incoming_1000m');
  var et = image.select('ET');
  var t = image.select('LST_Day_1km').multiply(0.02).subtract(273.15);
  var esat = t.expression('0.6108 * exp(17.27 * b / (b + 237.3))', {'b': t});
  var delta = t.expression('4098 * esat / pow(b + 237.3, 2)', {'b': t});
  var ra = sw.expression('(solar_constant * 24 * 3600 / pi) * (d * sin(phi) * sin(delta) + cos(phi) * cos(delta) * sin(d))', {
    'solar_constant': 1367,
    'pi': 3.14159,
    'phi': image.select('cos_phi'),
    'delta': delta,
    'd': lw.expression('acos(-1 * tan(phi) * tan(delta))', {'phi': image.select('cos_phi'), 'delta': delta})
  });
  var g = lw.subtract(ra).multiply(0.408);
  var et_image = g.divide(g.add(delta.multiply(900 / t.add(273.15).add(17.27).pow(2)))).multiply(24 * 3600 / 1000);
  return image.addBands(et_image.rename('ET'));
};

// 计算蒸散发
var etCollection = modis.map(et);

// 取出蒸散发数据
var etData = etCollection.select('ET');

// 显示蒸散发数据
Map.addLayer(etData, {min: 0, max: 10, palette: ['blue', 'green', 'yellow', 'red']}, 'ET');

注：此代码计算的是 MODIS 蒸散发数据集（MOD16A2）中的每日蒸散发数据，并在地图上显示。在代码中，我们首先加载了 MODIS 数据集，然后定义了一个计算蒸散发的函数 et，最后对 MODIS 数据集应用该函数并取出蒸散发数据。