【GEE】基于GEE可视化和下载Landsat8 L1C数据(镶嵌、裁剪)

2024-02-01 14:12

本文主要是介绍【GEE】基于GEE可视化和下载Landsat8 L1C数据(镶嵌、裁剪),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

        之前发过一篇使用GEE下载Landsat8的文章,然后有很多小伙伴私信我各种问题,如L1C、L2数据代码怎么修改,如何镶嵌,如何去云、 如何裁剪等一系列问题。正好快过年了,手头的事也没有多少了,所以这两天整理了一下GEE的相关代码,后续会陆续发出来。代码比较简单就是查询函数和导出函数,然后还有一个显示函数。

        今天给大家带来的是基于GEE的Landsat8 L1C数据去云、镶嵌、裁剪代码,直接导入研究区的矢量即可下载中值合成后的影像(一景)。

一、代码部分

//作者:RS迷途小书童
//博客:https://blog.csdn.net/m0_56729804?type=blog
var roi = table;
var style_set = {color:"red",fillColor:"00000000"};
Map.addLayer(roi.style(style_set),{},"shape")
//加载矢量function rmCloud (image){var qa = image.select('pixel_qa')var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 3).eq(0)var cloudShadowMask = qa.bitwiseAnd(1 << 5).eq(0)var mask_all = cloudMask.and(cloudShadowMask)return image.updateMask(mask_all)}
//去云算法var dataset = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR").filterBounds(roi).filterDate('2019-07-01', '2019-12-31').filter(ee.Filter.lte('CLOUD_COVER',20)).map(rmCloud)//执行去云函数.median().clip(roi)//裁剪print(dataset);var RGB_show = {min: 0.0,max: 3000,bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};
Map.addLayer(dataset, RGB_show, 'dataset');
Map.centerObject(roi,10)//缩放级别
//彩色合成显示var mergedImage = dataset.select("B1","B2","B3","B4","B5","B6","B7","B10","B11");// "ST_B10"
// 将所选波段合并为一个多波段图像
print(mergedImage)function exportdata(imgCol) {var data = imgCol.toInt16()Export.image.toDrive({image: data,//要下载的影像,类型为image对象folder: 'Landsat8-L1C',//云盘文件夹description: 'Mosaic',fileNamePrefix: 'Landsat8-OLI',region: roi,scale: 30,//分辨率crs: "EPSG:4326",//投影坐标系maxPixels: 1e13//最大像元数});
}
exportdata(mergedImage);
//导出数据

二、结果展示

        我平时用GEE比较少,大量时间都是使用Python去处理数据,但是用的少也还是会一点的。令人失望的是网上有很多教程都是VIP文章或者时间周期太长,导致代码不能使用,对于没接触过代码的新手来说很不友好。我希望能在力所能及的范围内尽可能多地去分享一些GEE的基本操作,如果大家感兴趣也可以一起留言交流。

这篇关于【GEE】基于GEE可视化和下载Landsat8 L1C数据(镶嵌、裁剪)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/667522

相关文章

使用Python实现可恢复式多线程下载器

《使用Python实现可恢复式多线程下载器》在数字时代,大文件下载已成为日常操作,本文将手把手教你用Python打造专业级下载器,实现断点续传,多线程加速,速度限制等功能,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录一、智能续传:从崩溃边缘抢救进度二、多线程加速:榨干网络带宽三、速度控制:做网络的好邻居四、终端交互

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查

python实现对数据公钥加密与私钥解密

《python实现对数据公钥加密与私钥解密》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用python实现对数据公钥加密与私钥解密,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录公钥私钥的生成使用公钥加密使用私钥解密公钥私钥的生成这一部分,使用python生成公钥与私钥,然后保存在两个文

mysql中的数据目录用法及说明

《mysql中的数据目录用法及说明》:本文主要介绍mysql中的数据目录用法及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、版本3、数据目录4、总结1、背景安装mysql之后,在安装目录下会有一个data目录,我们创建的数据库、创建的表、插入的

Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程

《Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程》:本文主要介绍Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有... 目录Navicat数据表数据添加,删除及使用sql完成数据添加选中操作的表则出现如下界面,查看左下角从左

SpringBoot中4种数据水平分片策略

《SpringBoot中4种数据水平分片策略》数据水平分片作为一种水平扩展策略,通过将数据分散到多个物理节点上,有效解决了存储容量和性能瓶颈问题,下面小编就来和大家分享4种数据分片策略吧... 目录一、前言二、哈希分片2.1 原理2.2 SpringBoot实现2.3 优缺点分析2.4 适用场景三、范围分片

Redis分片集群、数据读写规则问题小结

《Redis分片集群、数据读写规则问题小结》本文介绍了Redis分片集群的原理,通过数据分片和哈希槽机制解决单机内存限制与写瓶颈问题,实现分布式存储和高并发处理,但存在通信开销大、维护复杂及对事务支持... 目录一、分片集群解android决的问题二、分片集群图解 分片集群特征如何解决的上述问题?(与哨兵模

浅析如何保证MySQL与Redis数据一致性

《浅析如何保证MySQL与Redis数据一致性》在互联网应用中,MySQL作为持久化存储引擎,Redis作为高性能缓存层,两者的组合能有效提升系统性能,下面我们来看看如何保证两者的数据一致性吧... 目录一、数据不一致性的根源1.1 典型不一致场景1.2 关键矛盾点二、一致性保障策略2.1 基础策略:更新数

Oracle 数据库数据操作如何精通 INSERT, UPDATE, DELETE

《Oracle数据库数据操作如何精通INSERT,UPDATE,DELETE》在Oracle数据库中,对表内数据进行增加、修改和删除操作是通过数据操作语言来完成的,下面给大家介绍Oracle数... 目录思维导图一、插入数据 (INSERT)1.1 插入单行数据,指定所有列的值语法:1.2 插入单行数据,指

基于 HTML5 Canvas 实现图片旋转与下载功能(完整代码展示)

《基于HTML5Canvas实现图片旋转与下载功能(完整代码展示)》本文将深入剖析一段基于HTML5Canvas的代码,该代码实现了图片的旋转(90度和180度)以及旋转后图片的下载... 目录一、引言二、html 结构分析三、css 样式分析四、JavaScript 功能实现一、引言在 Web 开发中,