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2024年5月29日
GEE C26 GEEDiT—Digitizing from Satellite Imagery从卫星影像数字化
摘要: 一、The Google Earth Engine Digitisation Tool (GEEDiT) GEE数字化工具 谷歌地球引擎数字化工具(GEEDiT)允许用户定义地球上任何地方的一个点,并通过一个简单的图形用户界面(GUI)对每个卫星的数据进行过滤,以获得用户定义的时间框架、最大可接受的
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posted @ 2024-05-29 16:53 百里屠苏top
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2024年5月10日
GEE C25 高级矢量运算
摘要: 主要内容 介绍GEE中可视化和处理矢量的高级技巧。 1、可视化要素集; 一、可视化要素集 1.可使用的函数 Map.addLayer: draw: paint: style: 2.创建等值线图Choropleth Map var blocks = ee.FeatureCollection('TIGE
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posted @ 2024-05-10 11:27 百里屠苏top
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2024年4月19日
3-Arcgis Pro 展示野外点位的照片
摘要: 一、照片传输 1.1 怎么把照片传输到PC端且不会丢失GPS信息 我们要想实现把在野外拍的照片在GIS Pro中展示,首先得确保拍的照片有GPS信息。 手机拍的照片通过微信或者QQ传输会丢失GPS信息,建议采用数据线连接手机和电脑直接传输;或者在手机上以邮件的形式分享图片,然后在电脑上下载。
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posted @ 2024-04-19 17:16 百里屠苏top
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GEE C24 区域统计
摘要: 导读: 1.以点为中心缓冲成方形或者圆形; 2.编写和应用带有可选参数的函数; 3.学习什么是区域统计并使用reducer; 4.将计算结果导出到表中; 5.将属性从一个图像复制到另一个图像。 一、原理 1.1从给定区域内的栅格计算统计数据称为区域统计。 1.2在第22章和23章中使用ee.Imag
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posted @ 2024-04-19 17:14 百里屠苏top
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2024年4月3日
GEE C22-23 探索矢量、栅格/矢量转换(part5)
摘要: Part 1 探索矢量 一、在GEE中使用几何工具创建要素 二、加载现有的特征和特征集合在地球 var roi = table; //var tiger = ee.FeatureCollection('TIGER/2010/Blocks'); // Add the new feature colle
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posted @ 2024-04-03 09:28 百里屠苏top
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2024年3月27日
2-Arcmap 构建金字塔
摘要: 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_15719613/article/details/134875529 1.金字塔 1.1 定义 金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本,可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所
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posted @ 2024-03-27 08:52 百里屠苏top
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2024年3月26日
GEE C17 LandTrendr
摘要: 参考文章:Demystifying LandTrendr and CCDC temporal segmentation https://mp.weixin.qq.com/s/dddFLu7-nCZaGwKksb_TxQ 一、摘要 获得遥感图像和时间序列算法的改进,加上云计算资源和平台(如Google
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posted @ 2024-03-26 17:31 百里屠苏top
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2024年3月22日
1-OSM数据介绍及下载
摘要: 一、OpenStreetMap OSM数据包含道路与铁路路网、建筑、水体、土地利用、兴趣点、行政区边界等各类数据,同时具有.shp、.pbf、.osm、.csv等多种类型,方便大家不同的使用需求。在这里有一点需要注意:OSM数据在国家边界数据方面非常不准确,如有相关需求,大家可以从其它网站获取对应边
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posted @ 2024-03-22 17:26 百里屠苏top
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2024年3月19日
GEE C16 Change Detection 变化检测
摘要: 导读: 1. 创建和探索如何读取一个假彩色无云的Landsat合成影像; 2.计算归一化燃烧指数; 3.定位变化的区域; 4.生成变更图并使用阈值对变更进行分类。 一、准备影像 1.1 select 用法 1.2 多时相配准、辐射大气校正 这里用的LANDSAT/LC08/C02/T1_L2数据集。
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posted @ 2024-03-19 11:29 百里屠苏top
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2024年3月15日
GEE C15 Clouds and Image Compositing 去云和影像合成
摘要: 学习要点: 1.理解和应用特定卫星的云掩膜功能 2.整合不同传感器的影像 3.使用焦点函数填补数据空白 一、Cloud Filter and Cloud Mask 云过滤和云掩膜 1.1 大尺度国际边界(LSIB)数据集 1.2 影像缩放因子 image.select('SR_B.'):选择影像的表
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posted @ 2024-03-15 17:31 百里屠苏top
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