GEE对单独图像进行sampleRegions函数
时间: 2023-12-20 15:03:41 浏览: 586
可以使用 Google Earth Engine (GEE) 的 `sampleRegions()` 函数对单独的图像进行采样。
`sampleRegions()` 函数可以将一个给定的图像或一组图像与一个特征集合进行交叉,并返回一个包含特征属性和像素值的特征集合。下面是一个简单的示例,该示例将一个图像与一个特征集合进行交叉:
```javascript
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');
var fc = ee.FeatureCollection('TIGER/2018/States');
var sampled = image.sampleRegions({
collection: fc,
scale: 30
});
print(sampled);
```
在这个例子中,我们使用了 Landsat 8 的一张图像和美国各州的特征集合。`sampleRegions()` 函数的第一个参数是一个包含要采样的图像的变量。第二个参数是一个包含要采样的特征的特征集合。我们还可以提供 `scale` 参数,指定采样时使用的像素分辨率。
`sampleRegions()` 函数的输出是一个包含特征属性和像素值的特征集合。在上面的示例中,我们将其打印出来以查看其内容。
相关问题
GEE导出NDVI图像
Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的在线数据处理平台,可以用于地理空间数据分析。若想从GEE导出NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化差值植被指数)图像,你需要遵循以下步骤:
1. **获取数据**:首先,在GEE库中搜索并选择合适的遥感影像,通常包括近红外(NIR)和红色光谱层,如MODIS、 Sentinel-2 或 Landsat等。
```python
// 示例:获取Sentinel-2的NDVI
var ndvi = /* 计算公式,例如 */;
```
2. **计算NDVI**:通过公式 `((nir - red) / (nir + red)) * 100` 计算NDVI,其中`nir`代表近红外波段,`red`代表红波段。
3. **设置导出区域和分辨率**:确定你想导出数据的具体地理位置(经纬度范围)以及所需的像素分辨率。
4. **导出图像**:使用`Export.image.toDrive()`函数将结果导出到Google Drive,记得设置好存储路径和文件名。
```python
// 示例导出:
ndvi.select('B8', 'B4').mean()
.clip(geometry)
.exportToDrive({
description: 'ndvi_s2',
folder: 'my_gdrive_folder', // Google Drive 目录
scale: 10, // 10米分辨率
});
```
5. **下载导出**:最后,登录到你的Google账户,访问Google Drive的相应位置下载导出的NDVI TIF文件。
gee上实现一元六次函数拟
在GEE (Google Earth Engine) 中,一种常见的数据处理任务是通过数学库来实现一元六次函数的拟合。GEE 提供了JavaScript语言作为其核心编程环境,JavaScript中可以利用Math.pow()函数构建幂运算来构建复杂的函数模型,包括一元六次函数(例如 f(x) = ax^6 + bx^5 + cx^4 + dx^3 + ex^2 + fx + g)。
以下是一个简单的步骤示例:
```javascript
// 假设我们有x数据和对应的y数据
var xData = ...; // 输入变量数组
var yData = ...; // 目标值数组
// 定义系数数组
var coefficients = [a, b, c, d, e, f, g]; // 六个系数需要先预估或提供
function sixDegreePolynomial(x, a, b, c, d, e, f, g) {
return a * Math.pow(x, 6) + b * Math.pow(x, 5) + c * Math.pow(x, 4) + d * Math.pow(x, 3) + e * Math.pow(x, 2) + f * x + g;
}
// 使用最小二乘法或其他优化算法找到最优系数
var optimizedCoefficients = leastSquaresFit(xData, yData, coefficients);
// 最后可以用optimizedCoefficients来进行一元六次函数的拟合
var fittedValues = xData.map(function(xi) {
return sixDegreePolynomial(xi, optimizedCoefficients[0], optimizedCoefficients[1], ..., optimizedCoefficients[6]);
});
阅读全文
相关推荐















