GEE入门教程 零基础入门 Sentinel2哨兵遥感指数批量下载 Sentinel2年均NDVI批量下载 Sentinel2月均NDVI批量下载 Sentinel2逐期NDVI批量下载快速处理和下载遥感数据没有编程基础也能快速上手完整的笔记内容在评论区链接获取, 视频播放量 70、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚
fillColor:'00000000'}//FH就是矢量边界,这里可以不用管Map.addLayer(district.style(styling),{},"FH");varIMAGE= dataset.mosaic();//下载数据Export.image.toDrive({image:IMAGE,description:'Sentinel2',scale:30,maxPixels:
//镶嵌裁剪函数,减少之后的工作量// var mosaic = exportdataset.mosaic().clip(table);Export.image.toDrive({image:mergedImage,description:'2023',//Tasks名称folder:'Sentinel2-L2A',//云盘文件夹scale:10,maxPixels:1e13,region:table,fileFormat:'GeoTIFF',crs:"EPSG:4326",//投影坐标系formatOptions: ...
本文所使用的数据集为Sentinel-2 L2A产品,该产品已经由欧空局预先进行了辐射定标、大气校正等预处理,因此数据反映的是地表的反射率信息,下载后无须进行后续处理即可使用,该数据在遥感图像分类领域应用十分广泛。另外在Sentinel-2系列的多光谱产品中,还有一种未进行预处理的数据,即Sentinel-2 L1C数据。该数据主要反映...
最近有批量处理遥感数据的需求,本地下载再处理费时费力,因此接触到了GEE,其可以实现遥感数据的在线批量处理与导出。 以Sentinel2的表观反射率数据为例,进行了尝试,实现流程如下: 环境准备:首先,确保已经拥有谷歌地球引擎的账户,并安装必要的Python库(如geemap和earthengine-api)以便于进行数据的下载和处理。
GEE下载Sentinel-2A数据 Map.centerObject(table,7); //这里可调整加载时影像的显示大小 Map.addLayer(table) function maskS2clouds(image) { var qa = image.select('QA60'); var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11;
//set visualization parameter for sentinel 2A image var visParamsTrue = {bands:['B4','B3','B2'],min:0,max:2500,gamma:1.1}; Map.addLayer(image,visParamsTrue,"sentinel 2A"); var studyarea = image.clip(roi); Map.addLayer(studyarea,visParamsTrue,"studyarea"); ...
GEE教程:利用sentinel-2数据进行ndwi和ndci指数的计算和下载,NDWI(NormalizedDifferenceWaterIndex,归一化差异水体指数)和NDCI(NormalizedDifferenceChlorophyllIndex
GEE下载Sentinel-2A数据 Map.centerObject(table,7);//这里可调整加载时影像的显示大小Map.addLayer(table)functionmaskS2clouds(image){varqa=image.select('QA60');varcloudBitMask=1<<10;varcirrusBitMask=1<<11;varmask=qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0).and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));...
Sentinel-2 L2数据从scihub下载。它们是通过运行sen 2cor来计算的。警告:ESA没有为所有L1资产生成L2数据,并且早期的L2覆盖范围并非全球性。 这些资产包含12个UINT 16光谱带,代表按10000缩放的SR(与L1数据不同,没有B10)。还有几个L2特定的乐队(详细信息请参阅乐队列表)。有关详细信息,请参阅Sentinel-2用户手册...