一、mosaic和composite的区别1.分析了影像合成与影像镶嵌的两种不同影响合成方法，其中影像合成composite更多的表现在同一区域不同时间影像的组合，多使用的合成方法有最大化合成（MVC，maxvaluecomposite）、中值合成（median）、均值合成（mean）等合成方法，在具体工作中可根据实际需要采用不同的合成方法；镶嵌（mosaic）更多的表现在不同区域上的多幅影像的合

监督分类是最常用于遥感图像数据定量化学分析的技术。监督分类支持这样一种想法，即用户可以选择图片中代表特定类别的样本像素，因此指示图像处理软件使用这些训练站点作为图像中所有其他像素分类的参考。

彩色地图将数值转化为颜色，以便在地图上显示。这需要一组颜色（在地球引擎中被称为"调色板"）和要绘制的数值范围（由可视化参数中的最小和最大值指定）。有多种类型的彩色地图，每种都有不同的用途。这些包括以下几种。前言–床长人工智能教程顺序型。这些可能是最常用的彩色地图，对序数、区间和比率数据很有用。顺序色卡也被称为线性色卡，看起来像matplotlib的viridis色卡。它之所以受欢迎，是因为它是一种

作者：CSDN@_养乐多_本文记录了使用ee库和Math库在GoogleEarthEngine（GEE）平台上求最大值的方法和代码。

print函数是GEE中的内置函数，可以打印各种数据类型，包括数字、字符串、图像、特征集等，主要目的是帮助你调试代码和查看输出结果，以便更好地理解代码。

以下为利用GEE统计Sentinel-1影像覆盖次数的代码，统计了每月的情况。注意roi的赋值geometry5是之前就提供的范围变量，可以在代码运行之前就手动编辑。

之前想了很多种方法，比如基于GEE什么的，但是我下载的MODIS产品在GEE上没有。

搭建模型范式（构建模型方法、训练模型范式）前言本文是《pytorch-tensorflow-Comparativestudy》，pytorch和tensorflow对比学习专栏，第四章——搭建模型范式（

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安装Anaconda安装geemap前先安装Anaconda，详细步骤可参考这篇文章http://t.csdn.cn/ZUX7O安装geemap库打开刚刚安装好的anaconda终端首先需要创建一个gee

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简介：这里我们很多时候，需要提取制定影像，或者多波段影像制定区域的值，这里有一个问题是我们一般输出的结果仅仅是一个字典类型的对象，而我们不知道如何按照一个矢量输入，这里我们首先要做的就是进行多波段值在制定区域的提取，随后就是分别对其新的字典的键、值的设定，然后将其装入到一个新的矢量中，具体点就是将其放入矢量的属性中，最后就可以按照矢量输出了。多波段影像值的提取是指将多光谱或高光谱影像中的信息分离出

原住民土地（原住民土地地图）¶土地承认是人们在日常生活中融入原住民存在和土地权利意识的一种方式。这通常在仪式、讲座或教育指南开始时进行。它可以是一种明确但有限的方式来认识殖民主义和第一民族的历史以及定居者殖民社会变革的需要。在这种情况下，我们希望承认原住民群体在地理上的存在以及他们如何占据土地。您可以在这里访问实际地图Native-Land.ca|OurhomeonnativelandNative

一时间不知道怎么解决，第一时间就来找我怎么解决这种情况，这位小伙伴遇到这种情况也是挺幸运的，因为出现这种比较少但也不能说没有过，我也没想到刚好被他遇上了，那我今天就来跟大家说一下，遇到这种情况怎么解决架设GEE

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采样点的选取如果你采用监督学习的话，那就手动打标签或者可以了解一下非监督学习合成多季节多波段影像首先，制作一个包含多波段的影像，每个波段作为随机森林分类器的一个feature输入，提升feature的丰富度以保证分类精度。1、对landsat5用的云掩膜函数：//cloudmaskvarcloudMaskL457=function(image){varqa=image.select('pixel_

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简介：GEE今天的峰会上提出了一个非常好的去云的影像，这个数据集已经再gee中进行了公开，并且只需要通过一行代码即可运行获取没有云的高清影像，相较于QA去云的操作，整体山给效果更加，特别是对于很多地区常年被云雾覆盖

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数据转换器是内置于getPixels、computePixels、listFeatures和computeFeatures中的客户端转换能力。通过指定兼容的文件格式，这些方法可以返回Python原生格式的数据，如用于栅格的结构化NumPy数组和用于矢量的PandasDataFrames或GeoPandasGeoDataFrames。对于矢量，listFeatures和computeFeatures

废话少说直接上图进入Google应用商店搜索OpenEarthEngineextension，直接安装，再次进入GEE有用的话点个赞，创作不易~

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linearFit这里应用了与上一节相同的分析，只是这次使用了ee.Reducer.linearRegression函数。请注意，回归图像由三个单独的图像构成：一个常量图像和代表来自同一Landsat8图像的SWIR1和SWIR2波段的图像。请记住，你可以组合任何一组波段来构造输入图像以减少区域ee.Reducer.linearRegression，它们不必属于同一源图像。再重复说一下函数吧：po

要对输出进行image.reduceRegions()分组，您可以指定一个分组带，该分组带按整数像素值定义组。这种类型的计算有时被称为“区域统计”，其中区域被指定为分组带，统计数据由减速器确定。在以下示例中，美国夜灯的变化按土地覆盖类别分组：来看看分类图形和矢量边界：波段参数和内容：

vargeometry=ee.FeatureCollection('projects/ee/assets/HLJ')Map.addLayer(geometry)varcollection=ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD17A2H").filterDate('2000-01-01','2021-12-31').select("Gpp").map(function(