有了需要填补的对象,我们接着将同时期的landsat5加载进来,用landsat5来填补landsat7的条带。 //使用landsat5填补条带varfill=landsat5.select(['B3','B2','B1','B4','B5'],bands).filterBounds(roi).filterDate('2004-06-01','2010-08-01').reduce(ee.Reducer.percentile([percentile])).rename(bands)...
该方法使用的USGS提供的去条带原理,下面是改善Landsat7条带的步骤: 1.选择研究区;2.选择需要填补的影像;3.引入填补函数;4.landsat填补,并下载1.区域选择 研究区的选择,可以自己上传矢量文件,也可以像我这样直接在华北平原点上一个点。 2.影像选择 我选择的是北京市2004年的landsat影像,作为需要填补的对象,只选...
【摘要】 本文主要是利用Landsat5和8去填充Landsat7造成的条带色差的问题,本文的整体思路就是奖原有的Landsat7条带去除,然后进行分析,最后分别计算Landsat5 和8影像进行填充,最后叠加填充后的效果是可以的 focalMin(radius, kernelType, units, iterations, kernel) 使... 本文主要是利用Landsat5和8去填充Landsat7...
提出了一种在Google Earth Engine(GEE)云平台上实现的基于随机森林算法的直方图影像均质化方法,将1986年—2020年山西省Landsat Top of Atmosphere(TOA)和Surface Reflectance(SR)(Landsat 5 TM/7 ETM+/8 OLI)反演后的归一化植被指数影像NDVI作为研究数据,以MOD13Q1(250 m分辨率)、MOD13A1(500 m分辨率)和MOD13A2...
Google Earth Engine(GEE)——用填充后的Landsat7影像进行LST地表温度计算(C值转化为K值) 很多时候我们在长时间序列的研究中会忽略使用Landsat7 因为充满条带,而且在使用的时候我们因为需要填充,所以比较麻烦,但是我们今天使用一个填充函数来快速实现后,然后进行下一步ndvi和LST的计算。
在遥感云计算技术高速发展的今天,探索快速且高效地基于云平台的Landsat色差条带修复方法具有重要意义。提出了一种在Google Earth Engine(GEE)云平台上实现的基于随机森林算法的直方图影像均质化方法,将1986年—2020年山西省Landsat Top of Atmosphere(TOA)和Surface Reflectance(SR)(Landsat 5 TM/7 ETM+/8 OLI)反演...
Landsat TOA Percentile Composite。 选择年份:此次选择的2002年,因为往后landsat7图像有条带。 显示如下: 2.建立训练样区 VECTORS-Hand-drawn points and polygons。 先添加3个class,点击add classes 三下,然后改名字为urban,green,water即可。 然后去图上划出这三类数据,左上角不规则矩形划出三类区域。
在遥感云计算技术高速发展的今天,探索快速且高效地基于云平台的Landsat色差条带修复方法具有重要意义。提出了一种在Google Earth Engine(GEE)云平台上实现的基于随机森林算法的直方图影像均质化方法,将1986年—2020年山西省Landsat Top of Atmosphere(TOA)和Surface Reflectance(SR)(Landsat 5 TM/7 ETM+/8 OLI)反演...
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2.1.3数据预处理本次选择的Landsat SR影像和MOD10A1产品已进行过地形数据参与的几何校正和大气校正,因此本试验不再重复进行上述操作,只进行影像的去云、融合与裁剪。 2.2 研究方法 结合研究区实际情况,确定了基于GEE云平台和Landsat时间序列数据...