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
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...
// 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']); // 加载...
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NDTI图像 将NDTI图像导出到Google Drive。 结论 本教程展示了如何使用GEE对Sentinel-2数据进...
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...
# 4 阈值法提取水体 boxcar = ee.Kernel.square(radius=7, units='pixels', normalize=True) Sentinel = (Sentinel1.convolve(boxcar).gt(0.1)).unmask(1) # print(Sentinel) # 5 去除陆地信息 def water_mask(image): image = ee.Image(image) ...
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 ...
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
NDWI = (绿波段 - 近红外波段) / (绿波段 + 近红外波段)</在landsat8中，这个公式具体表现为：landsat8: NDWI = (band3 - band5) / (band3 + band5)对于landsat5/7，公式稍有调整：landsat5/7: NDWI = (band2 - band4) / (band2 + band4)而Sentinel-2数据则采用：sentinel2: ...