gee-ccdc-工具 关于 该存储库托管着一组旨在与Google Earth Engine（GEE）中的CCDC算法的输出进行交互的工具和应用程序的快照。 它还托管了这些工具和实用程序的文档（进行中）。 要直接在GEE中访问存储库的最新版本，请单击 要访问Google Earth Engine应用程序以探索Landsat观测值和CCDC系数的时间序列，请单击 引文 Arévalo，P.，Bullock，EL，Woodcock，CE，Olofsson，P.（2020年）。 一套用于在Google Earth Engine中进行持续土地变化监测的工具。 气候前沿。

Google Earth Engine(GEE)是⾕歌提供的对⼤量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进⾏在线可视化计算分析处理的平台，利⽤GEE ，可以实现以前需要跑⼀天的实验，⼏分钟就搞定，不要太爽……，完全是科研⼈员的⼤福⾳。 本文档为大家提供GEE的中文学习教程文档。

以输入数据为例的半同步通信时序 T1 主模块发地址 T2 主模块发命令 … T3 从模块提供数据 T4 从模块撤销数据，主模块撤销命令 3.5 WAIT Tw 当 为低电平时，等待一个 T WAIT Tw 当 为低电平时，等待一个 T

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。

NASA 应用遥感培训 (ARSET) NASA ARSET为灾害监测和其他遥感主题提供网络研讨会，其中许多使用地球引擎。

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

GEE代码编程gee方法-公共库的定义和使用案例.txt

如何将深度学习与GIS结合？GEE+Tensorflow教程！！！！！！

Sentinel-2-GEE

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