GEE提取影像几何特征的代码
时间: 2023-04-06 13:01:17 浏览: 217
以下是一个示例代码,用于提取影像的几何特征:
```python
import ee
# 初始化 Earth Engine
ee.Initialize()
# 选择一个影像
image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318')
# 提取影像的几何特征
area = image.geometry().area()
bounds = image.geometry().bounds()
centroid = image.geometry().centroid()
```
以上代码使用 Google Earth Engine (GEE) 提取了一个 Landsat 8 影像的几何特征,包括影像的面积、边界和中心点。
相关问题
GEE提取影像值为1的像元坐标
在Google Earth Engine (GEE) 中,如果你想提取某个影像数据集中值为1的像素坐标,通常你会使用 `reduceRegion()` 或 `get()` 方法结合条件表达式。这两种方法可以帮助你获取满足特定条件(如值等于1)的像素信息。
假设你有一个名为`imageCol`的影像集合,其中包含名为`bandName`的单波段数据:
```python
// 创建一个条件表达式,检查bandName是否等于1
var condition = imageCol.select('bandName').eq(1);
// 使用reduceRegion()获取所有符合条件的像元坐标
var coordinates = imageCol.reduceRegions({
reducer: ee.Reducer.centroid(), // 计算每个像素的中心坐标
geometry: imageCol.geometry(), // 使用整个影像几何
scale: yourDesiredScale, // 需要的分辨率
bestEffort: true, // 有时可能会有无值区域,此参数表示尝试获取尽可能多的结果
maxPixels: 1e9 // 设置最大像素数,防止内存溢出
}).filterMetadata(' reducer', 'equals', 'centroid') // 过滤出仅包含中心坐标的像元
coordinates.getInfo(); // 转换为JavaScript对象获取结果
```
这将返回一个FeatureCollection,其中包含了所有值为1的像素的几何坐标(通常是经纬度坐标)。
GEE如何计算雷达影像的几何特征、纹理特征和邻域特征
GEE(Google Earth Engine)可以使用以下方法计算雷达影像的几何特征、纹理特征和邻域特征:
1. 几何特征:使用GEE的图像处理函数(例如,像素尺寸、坐标参考系统、投影、旋转等)可以计算雷达影像的几何特征。
2. 纹理特征:GEE提供了一些图像纹理计算函数,例如LBP(局部二值模式)、GLCM(灰度共生矩阵)、GLRLM(灰度共生矩阵运行长度矩阵)、Gabor滤波等,可以用于计算雷达影像的纹理特征。
3. 邻域特征:GEE可以使用滤波器函数(如高斯滤波器)来计算邻域特征。例如,可以使用高斯滤波器平滑雷达影像,然后计算每个像素的差异值,从而得出邻域特征。
需要注意的是,不同的雷达影像数据集可能需要不同的处理方法来提取其几何、纹理和邻域特征。因此,在使用GEE进行雷达影像处理时,需要根据具体数据集的特点来选择合适的方法。
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