【GEE云平台扩展应用】


参考资源链接：[Google Earth Engine中文教程：遥感大数据平台入门指南](https://wenku.csdn.net/doc/499nrqzhof?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. GEE云平台基础介绍

Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的云平台，它为处理地球科学数据提供了前所未有的能力。它存储了大量的卫星图像，并为分析环境变化、天气模式、森林砍伐以及各种其他地理空间分析提供了API。GEE不仅简化了数据访问和处理，还使得执行复杂的空间计算任务变得容易。

本章将简单介绍GEE的起源、目标和核心功能，帮助读者初步了解GEE平台如何工作。我们还将讨论GEE在环境监测、科研分析以及教育领域的应用，并为后续章节更深入的讨论和实际操作奠定基础。

- **GEE的构建与目标**：Google Earth Engine由Google构建，旨在提供一个集成的云平台，用于处理地理信息数据，以促进全球环境监测和研究。
- **访问与使用**：GEE提供了一个直观的用户界面和丰富的API接口，供用户访问和分析大量的卫星图像和地理数据。
- **应用案例**：GEE已经在环境科学、农业、灾害管理和城市规划等多个领域得到应用，显示出其在处理大规模地理空间分析问题中的强大能力。

下一章我们将进一步深入，探讨GEE在数据处理方面的理论基础和核心概念。

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# 第二章：GEE云平台数据处理理论

GEE云平台提供了一套完整的工具和功能，以支持对大量地理空间数据的处理和分析。在深入探讨GEE的数据处理实践之前，有必要先理解其数据处理理论的基础。

## 2.1 地球科学数据处理概述

### 2.1.1 数据模型与格式

GEE采用一套独特的数据模型来存储和处理地理空间数据。了解GEE支持的数据模型和格式是进行有效数据处理的前提。

GEE中的数据模型主要基于影像（Image）和影像集（ImageCollection）的概念。影像可以看作是由多个波段组成的多维数组，每个波段代表了遥感数据的不同特征，如可见光、红外等。影像集则是一系列影像的集合，可以看作是时间序列或空间覆盖范围内的影像集合。

GEE支持多种数据格式，包括但不限于GeoTIFF、HDF5等。它也支持自定义的数据格式，如用于存储矢量数据的GeoJSON。

### 2.1.2 数据处理算法基础

GEE的算法基础是基于其强大的JavaScript API，它允许用户执行复杂的地理空间分析任务。算法的构建基础在于一系列的功能，如：

- 过滤器（Filter）：用于筛选符合条件的影像。
- 影像运算：执行像素级的算术运算、分类运算等。
- 影像集合运算：对影像集合进行排序、聚合等操作。

这些基础算法配合GEE云平台的强大计算能力，可以在没有具体编码细节的情况下，处理复杂的地球科学研究问题。

## 2.2 GEE云平台的API与数据获取

### 2.2.1 GEE API核心概念

GEE API核心概念包括：

- Earth Engine Objects：所有在GEE中操作的对象，如影像、影像集等。
- Earth Engine Classes：定义了不同地球引擎对象的属性和方法。
- Earth Engine Methods：具体的操作方法，如加载影像、执行计算等。

掌握这些核心概念对于有效使用GEE至关重要。

### 2.2.2 获取和管理卫星遥感数据

GEE提供了直接访问和管理卫星遥感数据的方法。用户可以通过API获取特定时间范围和地理位置的影像数据。

- 数据库搜索：使用GEE的搜索引擎快速定位特定数据集。
- 影像导入：从外部来源导入影像到GEE平台。
- 数据处理：执行裁剪、重投影、缩放等操作以适应分析需求。

以下是一段示例代码，展示了如何在GEE中使用JavaScript API搜索并加载Landsat 8影像。

var startDate = ee.Date('2021-01-01');
var endDate = ee.Date('2021-12-31');
var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1');

var filtered = l8.filterDate(startDate, endDate)
                  .filterBounds(ee.Geometry.Point([121.47, 31.23]))
                  .filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 10));

var image = filtered.median();

Map.centerObject(ee.Geometry.Point([121.47, 31.23]), 10);
Map.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'RGB');

print('Selected Image', image);

在上述代码中，我们首先定义了搜索的开始和结束时间，然后通过`filterDate`和`filterBounds`方法筛选出了所需的时间和地理位置范围内的Landsat 8影像。接着，通过`filter`和`ee.Filter.lt`方法进一步筛选出云覆盖度小于10%的影像。最后，使用`median`方法获取了云量最少的影像，并在地图上展示。

## 2.3 云平台中的数据可视化方法

### 2.3.1 数据可视化技术概述

GEE中的数据可视化技术是利用地图和图像表达数据的有力工具。可视化的主要目的是使复杂的数据易于理解，便于分析和分享。

### 2.3.2 GEE中的可视化工具与应用

GEE提供了丰富的可视化工具和API，例如：

- `Map.addLayer()`: 将影像或影像集添加到地图上。
- `Chart.draw()`: 从影像数据生成各种图表。

具体使用方法包括设置可视化参数，如颜色映射、透明度和缩放级别。

下面的示例展示了如何使用`Map.addLayer`方法在地图上添加一个RGB合成的影像。

var trueColor = image.visualize({
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
  min: 0,
  max: 0.3,
  gamma: [0.95, 1.1, 1]
});

Map.centerObject(image, 10);
Map.addLayer(trueColor, {min: 0, max: 0.3}, 'True Color Image');

此代码段设置了RGB波段，并将影像以真实色彩的方式添加到地图上。这样的可视化方法对于分析和展示地表特征非常有用。

通过本节的介绍，我们可以看到GEE云平台在数据处理和可视化方面的强大功能。接下来的章节将深入探讨这些理论在实际应用中的具体实现。

# 3. GEE云平台数据处理实践

在深入探讨了GEE云平台的基础理论之后，我们现在将目光转向实际的数据处理实践，展示如何利用GEE强大的功能进行图像分析与处理、时间序列分析以及地图服务与共享。通过这些实践案例，我们将理解GEE如何成为在地理信息系统(GIS)和地球科学研究中不可或缺的工具。

## 3.1 图像分析与处理技术

### 3.1.1 图像加载与显示

首先，图像加载和显示是任何图像处理任务的起始点。在GEE中，加载图像库是通过简单的API调用来实现的。例如，加载一幅Landsat 8的图像数据可以使用如下代码：

var landsat8Image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1/LC08_123032_20140515');

一旦加载了图像，可以通过`Map.addLayer()`方法将其添加到地图上进行显示：

Map.centerObject(landsat8Image, 10);
Map.addLayer(landsat8Image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'Landsat 8');

这里，`bands`参数指定了红、绿、蓝通道的波段，`max`参数定义了颜色的最大值，以便正确地显示图像。

### 3.1.2 图像运算与分类

图像运算允许用户执行像波段运算、滤波、分类等复杂任务。例如，计算归一化植被指数（NDVI）是一个常见的图像分析步骤，可以帮助区分植被和其他类型的地表覆盖物。以下是计算NDVI的代码段：

var ndvi = landsat8Image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');
Map.addLayer(ndvi, {min: 0, max: 1, palette: ['blue', 'green', 'red']}, 'NDVI');

对于图像分类，GEE支持监督和非监督分类算法。例如，使用简单线性迭代聚类（Simple Linear Iterative Clustering, SLIC）算法对图像进行聚类分类：

var clusters = landsat8Image.selfMask().select('B[0-9]').divide(10000).slic(100);
Map.addLayer(clusters.randomVisualizer(), {}, 'SLIC clusters');

在此例中，`.select('B[0-9]')`用于选择所有的光谱波段，`.divide(10000)`用于调整像素值的范围，以便更好地处理。

## 3.2 时间序列分析与应用

### 3.2.1 时间序列数据的提取

GEE提供了一种强大的功能，用于访问和处理时间序列数据。这为分析随时间变化的地表特征提供了极大的便利。以下是如何提取特定地区多年时间序列的Landsat数据：

var timeSeries = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1')
.filterDate('2016-01-01', '2020-12-31')
.filterBounds(ee.Geometry.Point([-122.092, 37.42]))
.map(function(image) {
return image.set('year', ee.Date(image.get('system:time_start')).get('year'));
});

在这个例子中，我们使用了`.filterDate()`来限定时间范围，并通过`.filterBounds()`来限制地理位置。`map`函数用于添加一个新属性`year`，使得我们可以根据年份进行图像的筛选和分类。

### 3.2.2 时间序列变化监测案例

利用时间序列数据，我们可以检测地表覆盖物的变化。例如，通过比较不同年份的NDVI值，我们可以监测植被的变化情况。以下展示了如何在两个不同的时间点对NDVI进行比较：

var ndvi2016 = timeSeries.filter(ee.Filter.eq('year', 2016)).first()
.select('NDVI').rename('NDVI_2016');
var ndvi2020 = timeSeries.filter(ee.Filter.eq('year', 2020)).first()
.select('NDVI').rename('NDVI_2020');

Map.addLayer(ndvi2016