NDWI归一化差异水体指数(N 归一化 数据集 图层 GEE 案例:利用sentinel-2数据计算的NDVI指数对比植被退化情况 利用sentinel-2数据计算的NDVI指数对比植被退化情况。 sentinel gee javascript 植被 ndvi Google Earth Engine(GEE)——利用sentinel-2数据 本次用到的函数:ui.Chart.image.series(imageCollection, region,...
代码: // 用Sentinel 2影像构建NDVI影像. var seaPoint = ee.Geometry.Point(-122.2040, 47.6221); var seaImage = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(seaPoint) .filterDate('2020-08-15', '2020-10-01') .first(); var seaNDVI = seaImage.normalizedDifference(['B8', 'B4']); /...
创建多边形区域roi,用于限定分析的地理范围,并设置地图中心。 2. 加载Sentinel-2数据集 加载Sentinel-2数据集,选择特定波段,筛选日期,地理范围和云层覆盖。 3. 添加假彩色图层 使用Sentinel-2数据的特定波段创建假彩色图层,以更好地识别不同地表特征。 4. 计算NDWI 计算归一化差异水体指数,以识别水体。 5. 打印NDW...
使用Sentinel-2数据的特定波段创建假彩色图层,以更好地识别不同地表特征。 4. 计算NDWI 计算归一化差异水体指数,以识别水体。 5. 打印NDWI直方图 打印NDWI的直方图,以了解NDWI值的分布。 6. 设置NDWI阈值 设置阈值以识别水体区域,并更新掩膜。 7. 计算NDTI 计算归一化差异植被指数,以识别植被覆盖度。 8. 导出NDT...
以后海湾为例,利用MSIC-OA算法进行滩涂自动提取的流程如图1所示。MSIC可以保证获取到所有影像中的最高潮和最低潮信息,OA可以自动的对水和非水、植被和非植被进行分割。因此MSIC-OA具有快速、稳健、全自动的优势。 ●主要结论● 以2019年1...
简介:Google Earth Engine(GEE)——利用sentinel-2数据进行农作物提取分析 搜我们利用哨兵数据给农作物进行分类提取,主要有用到得时间节点是春夏秋冬四个季节,通过阈值法和updateMask来实现对农作物得提取。 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站,点击跳转到网站:前言 – 床长人工智能教程 ...
在不考虑机器学习等影像去云算法的情况下,Sentinel-2影像的快速去云操作可以基于官方给出的QA波段,虽为一个波段但影像中包含了大量的地物代码信息,包括云、云的阴影、植被、水体等。若需要提前对影像进行掩膜,可对照不同地物的值(Value),更改本文中的算法,实现相应的操作。需要注意的是,表中的Value并非影像的反射...
Google Earth Engine(GEE)——Sentinel-2 Level-2A数据进行水域面积提取(宁夏为例) http://t.cn/A6XS2wY7
基于GEE云平台和Sentinel-2影像的水质多参数快速反演方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于GEE云平台和Sentinel-2影像的水质多参数快速反演方法说明:本发明涉及基于GEE云平台和Sentinel‑2影像的水质多参数快速反演方法,包括如下步骤:步骤10...专利查询请上爱企查
本教程的主要目的是获取指定单景影像,然后获取指定波段的影像值,按照获取指定波段的影像进行值提取至点,因为这里暂时没有好的方法对哨兵数据的具体属性值进行提取,所以在筛选哨兵影像的时候,需要手动获取每一景影像的id,然后按照单一影像多波段的组合来实现整体的值提取至点,这里的需要提前准备好你所需提取的矢量数据集...