GEE数据可视化全攻略：从结果展示到故事讲述的艺术


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数据可视化概述

## 1.1 GEE数据可视化的意义

地理引擎引擎（GEE）是一个强大的云平台，它能够处理大规模地理空间数据并提供复杂的数据分析和可视化服务。GEE数据可视化，就是将这些数据通过图形或图像的方式直观地展示出来，以便更好地理解数据背后隐藏的地理和环境变化模式。

## 1.2 GEE在数据可视化中的优势

GEE结合了Google的云计算基础设施和丰富的地理空间数据集，使得用户能够在没有本地存储和计算资源限制的情况下进行快速的数据处理和可视化。此外，GEE的JavaScript API提供了一种直观的方式来编写数据处理和可视化代码，即使是复杂的分析也能高效实现。

## 1.3 本章内容概览

在本章中，我们将讨论GEE数据可视化的基础概念，包括它的应用领域、基本原理以及与传统数据可视化方法的对比。我们会带领读者了解如何通过GEE进行数据的快速获取和导入，并为接下来章节中关于数据处理、高级可视化技术以及工具资源的深入学习打下坚实的基础。

# 2. GEE基础数据处理与展示技巧

## 2.1 GEE的数据获取与导入

### 2.1.1 理解GEE数据结构

Google Earth Engine（GEE）平台是一个强大的云服务平台，它允许用户访问和分析大量的地理空间数据集，如卫星图像、气候数据和其他地理信息系统（GIS）数据。GEE采用一种特定的数据结构来存储和处理这些数据，这有助于执行复杂的分析任务和可视化操作。

在GEE中，数据通常是按照特定的格式存储的。图像数据被组织为`Image`对象，它包含了多个波段（Bands），每个波段代表了不同的遥感数据，如可见光、红外线或温度。此外，GEE中的矢量数据被表示为`Feature`或`FeatureCollection`对象。`Feature`是一个包含几何形状（如点、线、多边形）和属性的实体，而`FeatureCollection`则是由多个`Feature`组成的集合。

GEE的数据结构不仅限于地理信息，它还包括时间序列数据、栅格数据和复杂的数据集。通过理解这些数据结构，用户可以更有效地利用GEE提供的API来执行导入、查询和分析等操作。

下面的代码演示了如何在GEE中导入图像数据并分析其结构。

// 导入GEE中的Landsat 8图像集
var landsat8Image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515');

// 打印图像数据的基本信息
print('Landsat 8 Image bands:', landsat8Image.bandNames());
print('Landsat 8 Image date range:', landsat8Image.dateRange());

// 显示图像
Map.centerObject(landsat8Image, 9);
Map.addLayer(landsat8Image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'RGB');

在这段代码中，我们首先导入了Landsat 8的图像数据集，并使用`ee.Image`来创建一个图像对象。然后，我们使用`print`函数输出了图像所包含的波段名称以及图像的日期范围。最后，我们使用`Map.centerObject`和`Map.addLayer`来显示图像的RGB合成。

### 2.1.2 导入外部数据到GEE平台

GEE平台不仅限于使用其自带的数据集，它也允许用户导入和使用外部数据。导入数据到GEE平台有多种方式，可以是直接从本地文件、网络链接导入，也可以是通过编写代码在GEE中生成数据集。

导入外部数据的常见方式包括：

1. 使用`ee.data.loadImage`方法从本地文件导入图像数据。
2. 使用`ee.batch.Task`来导入和处理大型数据集。
3. 使用GEE的API直接在代码中创建和上传新的图像或特征集合。

一个典型的例子是如何从本地导入一个GeoJSON格式的矢量数据文件。

// 读取本地的GeoJSON文件
var localGeojson = ee.Geometry.Polygon([
  [
    [-73.998, 40.448],
    [-73.998, 40.513],
    [-73.912, 40.513],
    [-73.912, 40.448]
  ]
]);

// 在GEE中创建一个特征集合
var featureCollection = ee.FeatureCollection('users/username/your_feature_collection')
  .filterBounds(localGeojson);

// 显示特征集合
Map.centerObject(localGeojson, 15);
Map.addLayer(featureCollection, {}, 'Imported Feature Collection');

在这段代码中，我们首先定义了一个GeoJSON格式的多边形，并使用它来创建一个`ee.Geometry`对象。随后，我们使用该几何形状来过滤一个特定的特征集合，并将其展示在地图上。这样，用户就可以在GEE平台上使用外部导入的数据进行进一步的分析和可视化工作。

# 3. GEE高级可视化技术与实践

## 3.1 GEE中的时间序列分析与可视化

### 3.1.1 时间序列数据处理

时间序列分析是遥感数据处理中的一个重要方面，它涉及对随时间变化的地理空间现象的观察和分析。GEE平台通过其强大的计算能力，使得处理大规模时间序列数据变得简单高效。

在GEE中，时间序列数据通常以图像集（ImageCollection）的形式存在。图像集是由多个时间点的遥感影像组成的集合，每张影像代表了不同时间点的地球表面状态。处理时间序列数据时，通常需要选择合适的时间范围和空间范围，然后运用各种分析方法提取信息。

代码示例：

// 创建一个时间序列的图像集
var startDate = ee.Date('2019-01-01');
var endDate = ee.Date('2020-01-01');
var timeSeriesImages = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filterDate(startDate, endDate) // 筛选时间范围
  .filterBounds(ee.Geometry.Point([77.23, 28.65])) // 筛选空间范围
  .sort('CLOUD_COVER'); // 按云覆盖量排序

在上述代码中，首先定义了图像集的时间范围和空间范围，然后对LANDSAT 8的TOA反射率数据集进行了筛选。之后，通过按云覆盖量排序，可以优先处理云覆盖较少的影像，从而提高分析的准确性。

### 3.1.2 动态地图的创建和应用

动态地图能够展示时间序列数据随时间的变化情况，为用户提供了一个直观的观测窗口。在GEE中创建动态地图，通常需要将时间序列数据集中的影像按时间顺序逐一加载展示。

创建动态地图的一个关键步骤是设置时间控制器。在GEE的代码编辑器中，可以使用`Map.addLayerControl()`来添加时间控制器，并设置允许用户选择不同的时间点。此外，GEE还支持通过`ui.Thumbnail`生成动态的缩略图序列。

代码示例：

// 添加时间控制器到地图上
Map.addLayer(timeSeriesImages, {ba