原创 使用google earth engine(GEE)提取2000年到2019年長江下游水體（河流、湖泊）數據
我最近想通過GEE直接統計長時間序列下長江下游流域的水體面積變化情況，如果通過傳統做法很複雜，於是想到了使用GEE。下面是提取水體的效果圖，時間是2000年的，你也可以設置顯示2000-2019年中任意一年的水體數據。 代碼鏈接：htt
2020-07-05 12:18:19
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原创 python RGB轉爲灰度圖
from PIL import Image INPUT_PATH='輸入圖片的路徑' OUPUT_PATH='保存灰度圖片的路徑' I = Image.open(INPUT_PATH) I.show() L = I.convert('L
2020-06-21 20:59:55
原创 ArcScene將點數據按條形圖3D顯示
我想將點數據裏面的某個屬性值在arcscene進行展示。高的值條形圖高，低的值條形圖低。 比如說這個值，在地圖上進行展示。 需要進行的步驟有： 1.將這個屬性複製一個相同的到一個新字段，以方便拉伸。 2.點數據選擇分級色彩展示 3.
2020-06-21 20:20:16
原创 google earth engine 統計點的長期溫度
背景：我想統計海水的長期溫度，一共有70個左右的點，這個點數據是我上傳的shp文件。 下圖是我的一個點在2000年到2019年每個月的溫度合成數據，可以看到效果挺不錯的。 要完成這個代碼需要以下幾個步驟： 1.篩選數據； var s
2020-05-06 23:07:00
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原创 arcgis 利用柵格計算器計算 土地轉移矩陣
如果你要做土地利用變化的研究，那就會用到土地轉移矩陣。而土地利用轉移矩陣常規有兩個辦法。 第一種辦法就是利用ENVI裏面的change detection statics工具。 第二種辦法就是利用arcgis裏面的相交工具，但這個是基於矢
2020-05-06 23:07:00
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原创 google earth engine監督分類總結與代碼分享
在我的監督分類代碼裏，我一共分爲了以下幾個步驟： 1.製作訓練樣本數據； 2.遙感數據的篩選（時間、地點與雲量）； 3.遙感數據預處理（去雲、鑲嵌、裁剪）； 4.構建光譜指數：NDVI、mNDWI，NDBI; 5.構建分類樣本集 並分爲訓
2020-05-06 23:07:00
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原创 使用google earth engine提取亞馬遜每年森林火災區域
2019年亞馬遜大火還歷歷在目，作爲學遙感的學生，我們可以使用遙感影像來獲得着火區。但是使用傳統遙感太過於麻煩，我們可以使用GEE，1分鐘獲得亞馬遜10年的着火區域，並統計面積與導出着火區。 代碼主要步驟： 1.數據選擇與預處理； 數據源
2020-05-06 23:07:00
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原创 google earth engine 面向對象分類 代碼
遙感常用的三大類型分類方法：監督分類，非監督分類，以及面向對象分類。前兩個代碼，我很熟悉，並且都能做出比較好的效果。目前我對某市的landsat影像使用了面向對象分類，但是結果不是讓人滿意。 我把代碼放出來，希望能幫到需要的人，如果有人想
2020-05-06 23:07:00
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原创 遙感雲計算——Planet衛星官網註冊
Planet Labs羣（簡稱PL）是全球最大規模的地球影像衛星星座羣，由美國衛星成像初創公司Planet Labs研製。目前Planet衛星可以下載使用部分遙感影像。 但是你會發現註冊不了，主要都是卡在沒有收到人機驗證信息。下面我把註冊
2020-05-06 23:07:00
原创 google earth engine進行非監督分類
在GEE非監督分類中，需要考慮的步驟： 1.篩選數據； 2.數據預處理（去雲，鑲嵌，裁剪等）； 3.選擇方法進行非監督分類； 4.結果導出； 5.使用arcgis進行分類結果的合併與重分類。 我先提供一個完整的代碼，大家都可先看看效果：
2020-05-06 23:07:00
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原创 關於google earth engine的一些想法與大膽預測
我接觸GEE有兩年了，GEE留給我的印象是：無所不能。 不管是從龐大的數據量，還是包含遙感的各類算法：隨機森林、SVM、CNN，都讓人驚訝。 從GEE的雲端操作來看，傳統遙感需要幾個月做出來的全國NDVI影像，在GEE只需要兩分鐘。 這種
2020-03-07 11:37:07
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