rename("NDBI"); var rvi = img.expression( 'NIR / RED ', { 'NIR': img.select("NIR"), 'RED': img.select("Red") }).rename('RVI'); var dvi = img.expression( 'NIR - RED ', { 'NIR': img.select('NIR'), 'RED': img.select('Red') }).rename('DVI'); return img.add...
5 计算NDVI,NDBI,NDWI 6 实验确定阈值 7 将不同的图层添加到画布 8 在sentinel-1上使用reduce函数创建干燥和湿润 9 计算不同条件下的差异 10 通过坡度筛选稻田 11 根据阈值-8将稻田添加到地图中 最后代码链接如下code.earthengine.google.com发布于 2019-07-03 20:51 ...
12.所述步骤(2)具体是指:通过归一化建筑指数ndbi、改进的归一化水体指数mndwi、sentinel-2影像数据的b8波段以及from-glc10文件构建决策树,通过决策树依次剔除研究区的影像中的建筑、道路、水体和裸土;所述归一化建筑指数ndbi的表达式为: 13.ndbi=(b11-b8)/(b11+b8) 14.式中,b8为近红外波段反射率值,b11为...
(红+绿+蓝)/3比值指数、植被差异指数(DVI)、归一化耕作差异指数(NDTI)、土壤调整植被指数(SAVI)、归一化建筑差异指数(NDBI)、裸土指数(BSI)和一个名为“DVI红色指数(DVIR)”的新指数,并将其纳入Sentinel- 1和-2数据集。
,筛选出0<m p <1和0<m slope <5,确定海水养殖池潜在分布区域的格网;步骤三、利用google earth engine云平台,筛选研究区一年内云量较少且雨季的sentinel ‑ 2msi影像,基于像元进行无云中值影像合成,形成一个影像集;步骤四、分别计算影像集中每一个影像的水体指数ndwi、植被指数ndvi、建筑物指数ndbi、纹理特征...
本方法:一、研究 区进行 0.1°*0.1°格网划分;二、确定海水 养殖池潜在分布区域的格网;三、形成影 像集;四、得到空间上的 NDWI、NDVI、 NDBI、纹理特征与边缘特征的图像;五、 对研究区格网单元影像的光谱波段以及特 征波段进行图像分割;六、提取出水体, 获得格网单元内的水体对象;七、提取滨 海养殖池。本...
Google Earth Engine(GEE)——利用sentinel-2数据进行农作物提取分析,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。
本方法:一,研究区进行0.1°*0.1°格网划分;二,确定海水养殖池潜在分布区域的格网;三,形成影像集;四,得到空间上的NDWI,NDVI,NDBI,纹理特征与边缘特征的图像;五,对研究区格网单元影像的光谱波段以及特征波段进行图像分割;六,提取出水体,获得格网单元内的水体对象;七,提取滨海养殖池.本发明所涉及的滨海养殖池提取...
NDBI (SWIR1 − NIR)/(SWIR1 + NIR) Sentinel-2 EVI 2.5 (NIR − RED))/((NIR + (6 RED) − (7.5 BLUE)) + 1) Sentinel-2 TC_Brightness 0.3037 BLUE + 0.2793 GREEN + 0.4743 RED + 0.5585 NIR + 0.5082 SWIR1 + 0.1863 SWIR2 Sentinel-2 TC_Wetness 0.1509 BLUE + 0.1973 GREEN + ...
本文基于GEE平台和景泰县2014-2016年的Landsat8 OLI影像数据,2017-2021年的Sentinel-2 MSI影像数据,计算NDVI,NDBI,MNDWI,海拔,坡度等指数特征,进行土地利用类型分类;... 梁军燕,李纯斌,吴静 - 《国土与自然资源研究》 被引量: 0发表: 2024年 基于决策树与 NDVI 时序变化检测的 撂荒耕地的地形特征研究 ———以...