GEE数据集——澳大利亚1987—2022年30米分辨率地表水数据集

2024-04-06 23:52

本文主要是介绍GEE数据集——澳大利亚1987—2022年30米分辨率地表水数据集,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!

  简介

澳大利亚数字地球(DEA)水观测使用一种算法将大地遥感卫星图像中的每个像素分为 "湿"、"干 "或 "无效"。水观测统计提供的信息包括每年大地遥感卫星能够清晰观测到某一区域的次数、这些观测结果中潮湿的次数,以及这意味着在地貌中观测到水的时间百分比。

将分类像素合并成涵盖每年的摘要,就能得到通常有水和很少有水的地方的信息。由于没有对该产品进行置信度过滤,它受到输入的水分类中出现的误分类噪音的影响,很难单独进行解释。

如需了解更多信息:

https://cmi.ga.gov.au/data-products/dea/686/dea-water-observations-statistics-landsat

该产品是澳大利亚数字地球计划的一部分

Digital Earth Australia Home | Digital Earth Australia | Geoscience Australia

数据介绍 

Catalog Owner

Geoscience Australia

Dataset Availability

1987-01-01T00:00:00Z–2022-01-01T00:00:00Z

Dataset Provider

Geoscience Australia NGIS

Contact

https://www.ga.gov.au/contact-us

Earth Engine Snippet

ee.ImageCollection("projects/geoscience-aus-cat/assets/ga_ls_wo_fq_cyear_3")

DEA Water Observations Statistics (Landsat)

Geoscience Australia Landsat Water Observation Statistics Collection 3

Version:

3.1.6 (Latest)

Product types:

Derivative, Raster

Time span:

1986 – Present

Update frequency:

Periodically

Product IDs:

ga_ls_wo_fq_apr_oct_3, ga_ls_wo_fq_nov_mar_3, ga_ls_wo_fq_cyear_3, ga_ls_wo_fq_myear_3

Resolution
25 meters

波段

NameMinMaxWavelengthDescription
blue0*10000*0.450-0.520 μm

Band blue surface reflectance geometric median.

green0*10000*0.520-0.600 μm

Band green surface reflectance geometric median.

red0*10000*0.630-0.690 μm

Band red surface reflectance geometric median.

near_infrared0*10000*0.760-0.900 μm

Band near infrared surface reflectance geometric median.

shortwave_infrared_10*10000*1.550-1.750 μm

Band shortwave infrared 1 surface reflectance geometric median.

shortwave_infrared_20*10000*2.080-2.350 μm

Band shortwave infrared 2 surface reflectance geometric median.

Euclidean_distance_median_absolute_deviation0*10000*

The Median Absolute Deviation using Euclidean distance (EMAD). EMAD is more sensitive to changes in target brightness.

spectral_distance_median_absolute_deviation0*10000*

The Median Absolute Deviation using Cosine (spectral) distance (SMAD). SMAD is more sensitive to change in target spectral response.

Bray_Curtis_dissimilarity_median_absolute_deviation0*10000*

The Median Absolute Deviation using Bray Curtis dissimilarity (BCMAD). BCMAD is more sensitive to the distribution of the observation values through time.

count0*400*

The number of the available pixels used for calculation per calendar year.

* estimated min or max value 

代码

var water_obs = ee.ImageCollection('projects/geoscience-aus-cat/assets/ga_ls_wo_fq_cyear_3');var gray = 150;
var background = ee.Image.rgb(gray, gray, gray).visualize({ min: 0, max: 255 });var visualization_frequency = {bands: ['frequency'],min: 0.0,max: 1.0,palette: ['ffffff', 'ffbbbb', '0000ff']
};var point = ee.Geometry.Point([113.651455, -26.024137]);var image = water_obs.filterBounds(point).filterDate('2010-01-01', '2011-01-01').first().visualize(visualization_frequency);Map.centerObject(image, 12);
var imageWithBackground = ee.ImageCollection([background, image]).mosaic();
Map.addLayer(imageWithBackground, {}, 'Water Frequency ratio');

 引用

  • Mueller, N., Lewis, A., Roberts, D., Ring, S., Melrose, R., Sixsmith, J., Lymburner, L., McIntyre, A., Tan, P., Curnow, S., & Ip, A. (2016). Water observations from space: Mapping surface water from 25 years of Landsat imagery across Australia. Remote Sensing of Environment, 174, 341-352 https://cmi.ga.gov.au/data-products/dea/686/dea-water-observations-statistics-landsat

结果

 

网址推荐

0代码在线构建地图应用

Mapmost login

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 

这篇关于GEE数据集——澳大利亚1987—2022年30米分辨率地表水数据集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/881163

相关文章

Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)

《Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)》本文介绍基于Python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处理,并将所得处理后数据保存为新的遥感影像... 本文介绍基于python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处

使用MongoDB进行数据存储的操作流程

《使用MongoDB进行数据存储的操作流程》在现代应用开发中,数据存储是一个至关重要的部分,随着数据量的增大和复杂性的增加,传统的关系型数据库有时难以应对高并发和大数据量的处理需求,MongoDB作为... 目录什么是MongoDB?MongoDB的优势使用MongoDB进行数据存储1. 安装MongoDB

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种:使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种:使用listagg,

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python实现数据清洗的18种方法

《Python实现数据清洗的18种方法》本文主要介绍了Python实现数据清洗的18种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录1. 去除字符串两边空格2. 转换数据类型3. 大小写转换4. 移除列表中的重复元素5. 快速统

Python数据处理之导入导出Excel数据方式

《Python数据处理之导入导出Excel数据方式》Python是Excel数据处理的绝佳工具,通过Pandas和Openpyxl等库可以实现数据的导入、导出和自动化处理,从基础的数据读取和清洗到复杂... 目录python导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档

mysql-8.0.30压缩包版安装和配置MySQL环境过程

《mysql-8.0.30压缩包版安装和配置MySQL环境过程》该文章介绍了如何在Windows系统中下载、安装和配置MySQL数据库,包括下载地址、解压文件、创建和配置my.ini文件、设置环境变量... 目录压缩包安装配置下载配置环境变量下载和初始化总结压缩包安装配置下载下载地址:https://d

在Pandas中进行数据重命名的方法示例

《在Pandas中进行数据重命名的方法示例》Pandas作为Python中最流行的数据处理库,提供了强大的数据操作功能,其中数据重命名是常见且基础的操作之一,本文将通过简洁明了的讲解和丰富的代码示例,... 目录一、引言二、Pandas rename方法简介三、列名重命名3.1 使用字典进行列名重命名3.编