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。

基于Google Earth Engine与机器学习的黄土梯田动态监测.pdf

更新：不会再有更新。 不幸的是，我停止了与 Google Earth Engine 相关的项目。 谷歌地球引擎 Python API 示例 用于 API 的的集合。 适用于 Google Earth Engine 的 Jupyter Notebook 教程 001 Landsat 8 TOA 影像的土地覆盖分类 Landsat 8 的分类示例，包括多个植被指数和对象特征提取。 此示例基于 S.Gebhardt 等人的科学著作“ ”。 al 2014。最终您无法访问训练数据。 如果您对训练数据感兴趣，请随时与我联系。 002 Landsat 8 TOA 图像的缨帽变换 Landsat 8 TOA 图像的流苏帽变换基于 M.Baigab、L.Zhang、T.Shuai 和 Q.Tong 的科学著作“基于 Landsat 8 卫星反射率的流苏帽变换的推导”（2014 年）。 003 Proba

带有Savitzky-Golay过滤器的Google Earth Engine时间序列 该示例显示了如何为要素集合提取图像集合值，如何创建植物索引时间序列数据帧并在其上应用Savitzky-Golay过滤器的示例。 笔记 中实现了此函数的更好版本，作为ee.ImageCollection对象的扩展方法： import ee , eemont ee . Authenticate () ee . Initialize () f1 = ee . Feature ( ee . Geometry . Point ([ 3.984770 , 48.767221 ]). buffer ( 50 ),{ 'ID' : 'A' }) f2 = ee . Feature ( ee . Geometry . Point ([ 4.101367 , 48.748076 ]). buffer ( 50 ),{ '

高级遥感教程 这些教程由纽约州立大学环境科学与林业学院的Ge (Jeff) Pu 和 Lindi Quackenbush 博士开发， 作为高级遥感课程的一部分。开发这些教程的资金由AmericaView提供。

GEE 基础教程PPT，本材料由李世卫（知乎名“无形的风”，环宇易研科技）创作&王金柱（西南大学&迪肯大学）创作

GEE教程，包含基础介绍和数据参数类型的讲解

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