geemap专题
geemap学习笔记041：Landsat Collection2系列数据去云算法总结--更新
前言 在上一篇文章中，提到了Landsat Collection2的去云算法，在不断的使用过程中，发现GEE官方也是给出过Landsat的去云算法，在这进行补充，进行对比后发现，两者去云的效果相差不大。 Landsat 8 Collection2官方去云算法 只需要将原先的rmL8CloudNew函数进行替换即可。 def rmL8CloudNew_official(image):# Bi
geemap学习笔记053：纹理特征
前言 纹理特征通常描述了遥感影像中像素之间的空间关系和变化，对于地物分类、目标检测以及图像分割等遥感应用非常有价值。本节将会介绍Earth Engine中提供的一些纹理特征计算方法，包括熵和灰度共生矩阵。 1 导入库并显示数据 import eeimport geemapimport mathee.Initialize()# Create a map centered at (lat,
Microsoft Planetary Computer(MPC)：在MPC上装Geemap
这个标题真的，微软员工看了都流泪，自己的产品上面装谷歌的东西。 不过讲真，在MPC上装geemap真的！特！别！丝！滑！因为他带着GPU，同时服务器在欧洲，所以下载什么包都是刷一下就过去了。 只需要运行四行代码，搞定一切。记得要在Terminal的模式下输入哈！Terminal模式这样打开： conda create -n gee py
geemap学习笔记044：形态学操作--腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
前言 形态学操作是图像处理中的一种基本操作，其主要目的是通过改变图像的形状或结构来提取图像中的特定信息、去除噪声、分割图像中的不同对象等。形态学操作通常应用于二值图像，其中图像中的像素只有两个取值，通常是0和1。 腐蚀(Erosion) 是为了缩小或消除图像中的物体边界，通过将结构元素在图像上滑动，只有当结构元素覆盖的区域内所有像素都为1时，中心像素才为1，否则为0； 膨胀(Dilation
geemap学习笔记041：Landsat Collection2系列数据去云算法总结
前言 去云算法是进行数据处理中所要进行一步重要操作，Sentinal-2数据中已经提供了去云算法，但是Landsat Collection2系列数据中并没有提供去云算法，下面就以Landsat 8 Collection2为例进行介绍。 1 导入库并显示地图 import eeimport geemapee.Initialize()Map = geemap.Map()Map 2 La
geemap学习笔记039：分析地理空间数据--合成无云影像
前言 本节介绍的内容是对于众多的原始Landsat数据，利用ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite()将其处理为TOA数据，并且合成无云影像。 1 导入库并显示地图 import eeimport geemapee.Initialize() 2 无云影像合成 Map = geemap.Map()collection = ee.ImageColle
geemap学习笔记038：分析地理空间数据--统计可用图像的数量
前言 在进行实验研究的时候，往往需要对研究区内的可用图像进行统计，然后直观的进行展示，下面将介绍用一行代码来实现这个操作。 1 导入库并显示地图 import eeimport geemapee.Initialize() 2 统计可用图像的数量 collection = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2")image = gee
geemap学习笔记020：如何搜索Earth Engine Python脚本
前言 本节内容比较简单，但是对于自主学习比较重要，JavaScript提供了很多的示例代码，为了便于学习，geemap将其转为了Python代码。 Earth Engine Python脚本 import eeimport geemapee.Initialize()geemap.ee_search() #搜索Earth Engine Python脚本 这与Earth Engine中
geemap学习笔记016：获取图像的基本属性和描述性信息
前言 遥感数据中通常包含众多信息，例如图像获取的时间、云覆盖量、以及每个波段的最大值最小值等等。 1 导入库并显示地图 import eeimport geemapMap = geemap.Map()Map 2 添加图像数据 centroid = ee.Geometry.Point([-122.4439, 37.7538]) #创建一个点坐标landsat = ee.ImageCo
geemap学习笔记014：加载本地的tif文件
前言 Colab中似乎没法直接加载云盘中的数据，但是可以先上传到GEE中的assets中，再加载本地的数据。下面是以这个数据为例进行展示。 1 上传数据 首先将本地的tif数据上传到Asset中，得到独一的Image ID。 2 加载数据 使用ee.Image加载数据 import geemapimport eeMap = geemap.Map()Mapimg = ee.Ima
geemap学习笔记 05 geemap 基于shapefile矢量的影像和影像集导出
文章目录 前言一、shapefile 矢量数据的使用二、在geemap中导出影像或影像集1. 在geemap中导出单景影像2. 在geemap中导出影像数据集3. 将像元提取为Numpy数组 总结 前言 本节主要介绍两部分内容：1）shapefile 矢量数据的使用; 2) 在geemap中导出影像或影像集。 一、shapefile 矢量数据的使用 ① 提前在自己的j
11_geemap学习笔记 | 导出影像
导出图像 Download an ee.ImageDownload an ee.ImageCollectionexport pixels as a Numpy array 原文： 11 export image import eeimport osimport geemapgeemap.set_proxy(port=10809)# geemap.show_youtu