【GEE】基于GEE可视化和下载Landsat8 L1C数据（镶嵌、裁剪）

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！

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