Advertisement

全球数据整理：Google Earth Engine (GEE) Catalog中的信息更新中

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：XLSX

简介：
本篇报告聚焦于介绍和分析Google Earth Engine（GEE）平台上的数据资源更新情况。通过系统地梳理与解读最新的数据集，旨在为科研人员及开发者提供详实的数据使用指南和支持。 【数据整理】Google Earth Engine (GEE) 中包含全球数据资源，并且这些数据仍在不断更新。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 全球数据整理：Google Earth Engine (GEE) Catalog中的信息更新中
    优质
    本篇报告聚焦于介绍和分析Google Earth Engine（GEE）平台上的数据资源更新情况。通过系统地梳理与解读最新的数据集，旨在为科研人员及开发者提供详实的数据使用指南和支持。 【数据整理】Google Earth Engine (GEE) 中包含全球数据资源，并且这些数据仍在不断更新。
     
  • GEE-CMIP5-气候数据处理：利用Google Earth Engine (JavaScript)...
    优质
    本项目运用Google Earth Engine平台及JavaScript语言，对CMIP5气候变化模型数据进行高效处理与分析，旨在探索全球气候变化趋势及其影响。 从一般环流模型（GCM）中提取降级的每日数据，并使用有用的JavaScript程序在CMIP5阶段下载历史和预计的气候数据（RCP 4.5和8.5）。
     
  • GEE Tools: Google Earth Engine 脚本工具
    优质
    GEE Tools是一款专为Google Earth Engine设计的脚本开发辅助工具，旨在帮助用户更高效地编写、调试和分享地球观测数据处理代码。 Google Earth Engine工具是一组与Google Earth Engine Python API配合使用的工具，它们可能有助于解决或自动完成某些流程。您可以从具有类似功能的代码编辑器中导入一个JavaScript模块。新版0.3.0将此包装分为两部分。现在geetools仅包含与Google Earth Engine相关的功能和方法，因此您可以在任何喜欢的Python环境中使用该模块。 对于Jupyter工作，我创建了另一个名为ipygee的新包（版本0.5.0），进行了重大更改，并将其一分为二。在新版本0.6.0中也进行了类似的拆分处理：制作图像带的功能现在作为独立软件包提供。geetools.collection功能现位于一个单独的封装内，可以通过pip install进行安装。
     
  • 使用GEE Google Earth Engine批量裁剪和下载MODIS数据
    优质
    本教程介绍如何利用Google Earth Engine平台高效地进行MODIS卫星数据的批量裁剪与下载，适用于地球科学及环境研究领域。 这段代码用于在Google Earth Engine (GEE)上读取并处理MODIS数据集中的NDVI数据。它能够裁剪、下载数据，并支持批量操作，使用起来非常便捷且运行稳定。
     
  • Google Earth Engine教程.pdf
    优质
    《Google Earth Engine教程》是一份详尽指南，旨在帮助用户掌握如何使用Google Earth Engine平台进行地球观测数据分析与应用开发。 本资料包括学习GEEmap的基本教程、第四届GEE会议的会议内容和PPT以及GEE基础语法PPT。
     
  • Google Earth Engine学习资源
    优质
    《Google Earth Engine学习资源》旨在为用户系统地介绍和讲解如何使用Google Earth Engine这一强大的地球观测数据平台进行科学研究与应用开发。该资料集涵盖了从基础概念到高级编程技巧的全方位教程，适用于地理信息科学、环境监测及气候变化研究等领域的专业人士以及对遥感技术感兴趣的初学者。 Google Earth Engine的学习资料可以帮助用户更好地理解和使用这一强大的地球数据分析平台。这些资源涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，适合不同水平的学习者参考学习。
     
  • Google Earth Engine 学习指南.pdf
    优质
    《Google Earth Engine学习指南》是一本全面介绍如何使用Google Earth Engine平台进行地球观测数据分析与编程的教程。 GEE学习教程：GEE本身存储了近40年来主要公开的遥感影像数据集，例如Landsat系列产品、Modis系列产品、Sentinel系列产品等，还包括各种气象数据。通过GEE提供的API和其他工具可以方便地查看、计算和分析大规模的影像数据。
     
  • Google Earth Engine 入门教程PPT
    优质
    本PPT为初学者提供全面讲解和实用指南，帮助快速掌握Google Earth Engine的基础知识与操作技巧，适用于地理信息系统、遥感技术等领域的学习者。 GEE 基础教程PPT由李世卫（知乎名“无形的风”，环宇易研科技）与王金柱（西南大学&迪肯大学）共同创作。
     
  • Google Earth Engine个人学习记录
    优质
    《Google Earth Engine个人学习记录》是一份关于作者使用和探索Google Earth Engine平台过程中的笔记与心得分享，涵盖了遥感影像分析、地理数据处理等内容。 GEE学习笔记记录了我在使用Google Earth Engine过程中的心得体会和技术要点总结。通过这些笔记，我可以更好地回顾之前的学习内容，并为以后的项目提供参考。这些笔记涵盖了从入门到进阶的各种知识点，包括数据获取、图像处理以及如何利用Python脚本进行批量分析等主题。此外，我还会分享一些实用的小技巧和遇到问题时的解决方法，希望能帮助其他正在学习或使用GEE的朋友。
     
  • Cloud Masking for Sentinel 2 with Google Earth Engine
    优质
    本研究利用Google Earth Engine平台开发了一种针对Sentinel-2卫星影像的云掩膜算法，有效提升了遥感数据处理效率和精度。 使用Google Earth Engine对Sentinel 2进行云遮罩 利用Google Earth Engine Python API来处理Sentinel 2图像的阴影和云层。此操作基于论坛上发布的JavaScript代码，现将其转换为Python版本。 ### 依存关系 确保已经安装了必要的库，并且环境配置完毕。 - 验证地球引擎 ```shell earthengine authenticate ``` ### 使用方法 1. 克隆GitHub仓库： ```shell git clone https://github.com/samsammurphy/cloud-masking-sentinel2.git ``` 2. 进入克隆后的目录并启动Jupyter笔记本。 ```shell cd cloud-masking-sentinel2 jupyter-notebook cloud-masking-sentinel2.ipynb ``` 请注意，上述命令中的URL和具体路径需要根据实际情况调整。