这里我们点进Landsat8 Surface Reflectance(SR) T1产品进行查看。 里面由详细的数据产品描述,波段组成,图像属性等等,“ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2")”是导入加载影像所需要的关键代码。即这里用到的是“ee.ImageCollection()”这个API函数。如果还不够直观,下面还提供了示例,可供查看。 3.2 加载影...
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_LC09_C02_T1_L2 https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_LC09_C02_T1_TOA 代码: vardataset=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA").filterDate('2022-01-01','2022-02-01');vartrueColor432=...
This dataset contains atmospherically corrected surface reflectance and land surface temperature derived from the data produced by the Landsat TM sensor. These ...
Data products must contain both optical and thermal data to be successfully processed to surface temperature, as ASTER NDVI is required to temporally adjust the ASTER GED product to the target Landsat scene. Therefore, night time acquisitions cannot be processed to surface temperature. A known error...
分享网址:https://code.earthengine.google.com/b0ec40c02823eb3048d0dab9fac60090 OVER! 最后想说一句,其实 在进行landsat 8 影像数据预处理的时候就可以发现,GEE的一个强大之处在于其可以很方便的自动获取遥感影像,并且直接在上面进行处理和分析。如果只是用作下载影像的话可以说是有点大材小用...
首先导入公共库,ID为'users/zhangby/library:data',然后选择下面的API进行调用: getLandsatPathRow(startDate, endDate, pathRow, cloudCover, ifMaskQA) 功能:通过Path/Row和日期搜索Landsat反射率产品 Arguments: - startDate: 开始日期(string/datetime) ...
一、【卫星数据landsat】 (1)数据引入 在数据框中输入landsa,点击import引入 (2)ImageCollection.qualityMosaic()对像素级别进行操作,对所有图像集中,通过波段质量为每个像素排序。 qualityMosaic(NDVI值)相当于去云操作(下一步探究) (3)landsatCollection.unmixing()\解决缠绕,在遥感影像中经常会出现同物异谱,同谱异...
SR can only be produced for Landsat assets processed to theL1TP level Data provider notes: Although Surface Reflectance can be processed only from the Operational Land Imager (OLI) bands, SR requires combined OLI/Thermal Infrared Sensor (TIRS) product (LC8) input in order to generate the accom...
简介: Google Earth Engine(GEE)——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集 数据介绍: 美国西部的牧场生态系统对气候变化、火灾和其他人为干扰有动态反应。牧场状况、监测、评估和预测(RCMAP)产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。
一个基于Google Earth Engine的Landsat卫星地表温度数据生产框架 An Efficient Framework for Producing Landsat-Based Land Surface Temperature Data Using Google Earth Engine 王猛猛,博士,中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,讲师,主要从事热红外遥感及其在生态环境方面的应用研究。