获取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的范围。选择你想要进行土地分类的区域。 预处理影像数据。根据需要对影像数据进行预处理,例如裁剪、云去除、辐射校正等。 特征提取。选择适当的波段组合或指数(例如...
因此,基于微波数据进行云的提取就成为我们较好的一个选择,通过阅读各种文献以及实践,我在原有基于GEE平台和哨兵1号影像提取水体代码的基础上,进行了部分补充,从而使得提取水体的精度更加准确。代码如下所示:...
本文介绍了通过Google Earth Engine平台,并使用哨兵数据提取水体掩膜的方法和代码。...这种方法基于归一化水体指数(NDWI)和OTSU阈值计算技术,无需复杂的图像处理算法,适用于快速获取水体信息的需求。
我是用获得的一系列经纬度坐标点,以500m为半径建立缓冲区求的NDVI,结果做出来2018年的数据要明显小于2019年,并且我之前用Sentinel-2 level1c做出来没有这种问题,换成level2A之后就出现了这种问题,这会是因为...
本文主要介绍常见的植被物候,及其GEE代码,通过去云,波段计算等方法获取高清植被指数影像。
标签: 数据库 前端 javascript
【代码】GEE处理哨兵数据并导出。
MOD13A1 V6数据集是由Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品,空间分辨率为500米,具备两个主要的植被层,分别是栅格归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)。产品遵循低云、低视角和最高NDVI/...
以下是基于GEE平台和哨兵数据,计算感兴趣区域的B2、B3、B4、B8、B11波段反射率、NDVI、EVI、NDWI、NDWI、AEWI指数及它们的区域平均值的步骤: 1. 获取感兴趣区域的影像集合: ```javascript var roi = ee.Geometry...
标签: 学习 前端 javascript
标签: js
使用 Landsat5 数据从头开始计算
本文将介绍在Google Earth Engine(GEE)平台上应用k折交叉验证方法,来综合评估机器学习模型的整体表现。
本文介绍了通过Google Earth Engine平台,并使用Landsat卫星遥感数据提取水体掩膜的方法和代码。通过记录代码、裁剪和去除云等处理步骤,最终得到具有水体掩膜的影像,并进行可视化和导出。这种方法基于归一化水体...