Harmonics_and_z分数_GEE_code Google Earth Engine代码可根据MODIS时间序列数据计算z得分和谐波分析。

Google Earth Engine学习资料

针对露天开采带来的环境问题，文中基于Google Earth Engine云平台下Landsat卫星长时间序列遥感数据，利用时间序列法和梯度分水岭分割算法，提取1999～2019年鞍山市铁矿区植被和开采破坏变化信息，实现实时、快速获取矿区开采破坏以及复垦土地时空变化特征，为东北老工业基地的生态文明建设、绿色矿山建设提供支持。

植被覆盖度是土地生态的重要指示因子，黄河流域横跨中国地形三大阶梯，是国家重要的生态屏障，同时也是重要的经济地带和“能源流域”。为揭示长时序黄河流域及其煤炭富集地区土地生态变化状况，基于Google Earth Engine(GEE)平台，对1987—2020年黄河流域共40 525景Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像进行批量去云、融合和NDVI云计算等处理，获取34 a的植被覆盖度数据。综合利用最大值合成法、像元二分模型、一元线性回归趋势性分析和F检验等方法对黄河流域及流域内煤炭国家规划矿区植被覆盖度的时空变化特征进行定量分析;在此基础上逐一识别地形因子和气候因子对黄河流域及其规划矿区植被覆盖度的影响。结果表明:① 34 a间黄河流域的平均植被覆盖度由1987年的0.457 4上升至2020年的0.581 7，同期流域内煤炭国家规划矿区则由0.355 6增至0.536 1，2者呈现一致的波动上升的趋势;② 时序趋势变化类型构成中，黄河流域植被覆盖度改善的面积(33.19%)远大于植被覆盖度退化的面积(3.55%)。规划矿区内植被覆盖度改善面积占比高于黄河流域，但其植被覆

EarthEngine深度学习 如果您将其用于学术目的，请引用此存储库。 @misc{das_2019, title={Land Cover Classification based on Landsat-8 imagery from Google Earth Engine}, url={https://ucalyptus.me/EarthEngine-Deep-Learning/index.slides.html}, journal={EarthEngine Deep Learning}, publisher={GitHub}, author={Das, Sayantan}, year={2019}, month={Sep}} 如果喜欢，请 。 在上关注我

需要监测和了解红树林生态系统及其周围环境的变化，以确定红树林生态系统在受到人为和自然驱动因素影响的情况下如何不断变化。 高空间分辨率（30 m）卫星和高性能计算设备的一致性是该过程的限制因素，需要存储和分析。 借此，我们介绍了基于Google Earth Engine（GEE）的方法，用于对红树林及其周围环境进行长期测绘。 在这项研究中，我们使用了基于GEE的方法：1）从不同的Landsat卫星图像创建1987-2017年的无大气污染数据； 2）评估随机森林分类器和后分类变化检测方法。 确定的1987年和2017年的总体准确度分别为0.87和0.96，然后是Kappa系数0.80和0.94。 变化检测结果表明，农业面积显着减少，而红树林，虾/养鱼场和荒地面积有所增加。 结果表明，土地利用和土地覆盖的相互转化正在影响研究区域内的景观动态。

水质基 该存储库包含用于使用Google Earth Engine从遥感数据评估水质的脚本 如果使用这些材料或脚本中的任何一种，请引用：Page，BP和D.Mishra（2018），《结合Sentinel-2A和Landsat-8进行内陆水质监测时的修正大气校正》，ISPRS J照片，正在审查中 要求： 这些脚本需要一个帐户。 要在，请下载javascript文件，然后单击“运行”。 要在Python环境中使用，请安装GEE Python API并在您选择的Python IDE中运行程序。 内容： javascript /包含javascript实现的水质处理代码 python /包含水质处理代码的Python实现 贡献： 如果您有任何想法，请提出并告诉我们您的想法。 如果您想贡献，请分叉存储库并根据需要进行更改。 拉请求是欢迎的。 免责声明： 这是一个正在进行的工作。 脚本

GoogleEarthEngine：Google Earth Engine教程

更新的数据集列表（包含在Google Earth Engine中） 想法是使该列表计算机可读，以便您可以基于过滤器以编程方式调用资产，并为尚未注册但想要查看Earth Engine中的数据集列表的用户提供一个列表。 注册一个免费的。 数据集生成为始终更新的JSON文件以及具有以下设置的CSV文件 ID 提供者 标题 开始日期 结束日期 开学年 年终 类型 标签 asset_url thumbnail_url AAFC / ACI 加拿大农业和农业食品 加拿大AAFC年度作物清单 2009-01-01 2021-03-08 2009年 2020年 image_collection aafc，加拿大，庄稼，土地覆盖 该列表允许将数据集构建到解析器中，我们可以像应用字典一样在应用任何其他工具之前提取它们。 地球引擎工具 ：此工具已经开发了许多迭代，以将其他功能与Google

在线分析工具 Google Earth Engine 是一个用于卫星图像处理的网络平台 ( https://earthengine.google.com/ )。使用该平台的一种方式（可能是最流行的方式）是使用名为The Code Editor的在线工具，它允许用户使用脚本语言 (JavaScript) 访问该平台。