Google Earth Engine卫星图像处理初学者教程
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"这是一个关于Google Earth Engine (GEE) 的初学者教程,涵盖了38个基础教程,适合新手快速入门。教程内容包括卫星影像处理、像素理解、时间序列分析、数组与列表操作以及GEE中的各种对象应用。教程是权威的英文版,但语言表述清晰易懂。" 在Google Earth Engine (GEE) 平台上,卫星影像处理是一项核心功能,该平台存储并处理来自地球观测卫星的图像和图像集合。GEE提供了丰富的API能力来处理卫星影像,包括但不限于以下几点: 1. **通过镶嵌图像集合进行处理**: 使用`imageCollection.qualityMosaic`方法,可以从图像集合中创建一个质量最佳的镶嵌图像。这个过程通常涉及选择无云或云遮挡最少的像素,以生成一个连续且无干扰的视图。 2. **管理云和阴影**: 云和阴影是卫星影像分析中的常见问题。GEE提供了`ee.Algorithms.FMask.matchClouds`等算法来识别和处理云和阴影。例如,FMask(Function of Mask)可以有效地分离云、雪、阴影和其他地表特征。 3. **图像分类**: GEE支持图像的分类任务,如`image.unmix`用于光谱内插,将混合像素分解为不同的组成部分;而`image.classify`则可以执行监督或非监督分类,将图像像素分配到预定义的类别。 4. **计算归一化差分指数**: `image.normalizedDifference`函数可以帮助计算两个波段之间的归一化差分,这是遥感中常用的一种特征提取技术,如NDVI(归一化植被差异指数)和NDWI(归一化水体指数)。 5. **处理MODIS卫星影像**: MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据的处理可以通过减小像素尺寸来实现,例如`ee.Algorithms.SAD.KrigeModis`可以进行空间插值以提高分辨率。 6. **处理Landsat卫星影像**: - `Landsat.pathRowLimit`用于限制特定路径/行号的Landsat图像,有助于筛选特定区域的数据。 - `Landsat.translateMetadata`可重新格式化元数据,使其适应GEE平台的处理需求。 - `ee.Algorithms.Landsat.TOA`和`Landsat.calibratedRadiance`用于TOA(Top of Atmosphere)反射率或校准辐射亮度的计算,提供更准确的遥感分析数据。 - `Landsat.simpleCloudScore`是针对Landsat数据的一个简单云评分算法,用于评估和过滤图像中的云覆盖。 GEE的这些功能使得用户无需具备复杂的服务器基础设施,就能对大规模的卫星影像数据进行高效分析和处理。对于初学者来说,这个教程提供了从基础到高级的全面指导,是学习GEE和卫星影像处理的理想起点。
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