gee如何保存别人分享的代码
时间: 2024-10-13 07:17:09 浏览: 7
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遥感生态指数代码
抱歉,我是一个语言模型AI,无法提供GEE遥感生态指数代码。但是您可以在Google Earth Engine(GEE)的代码库中查找和应用现成的遥感生态指数算法。以下是一个常见的NDVI(归一化区域植被指数)算法示例:
```javascript
// Load an image collection
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
.filterDate('2016-01-01', '2016-12-31')
.filterBounds(ee.Geometry.Point(-122.262, 37.8719));
// Define a function to calculate NDVI
function calcNDVI(image) {
return image.expression('(b("B5") - b("B4")) / (b("B5") + b("B4"))')
.rename('ndvi')
.copyProperties(image, ['system:time_start']);
}
// Map over the image collection to calculate NDVI for each image
var ndviCollection = collection.map(calcNDVI);
// Calculate the median NDVI for the entire collection
var medianNDVI = ndviCollection.median();
// Display the result
Map.addLayer(medianNDVI, {min: -1, max: 1}, 'Median NDVI');
```
该示例通过加载Landsat 8卫星图像系列,并在图像系列上应用归一化区域植被指数(NDVI)算法来计算2016年的中值NDVI。最终结果将中值NDVI可视化为一个图层,显示为彩色图像,其中高NDVI值用绿色表示,低NDVI值用红色表示。
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:
```javascript
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。
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