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该资源包含GEE(Google earth engine)教程。

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简介:
本教程旨在提供关于GEE(Google Earth Engine)的全面指导,其中涵盖了基础概念的详细介绍,以及数据参数类型的深入讲解,帮助用户更好地掌握该平台的使用方法和技术。

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客服
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  • 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。
  • Google Earth Engine.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
    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码解析
    优质
    《Google Earth Engine教程与源码解析》一书深入浅出地讲解了如何使用Google Earth Engine平台进行地球大数据处理和分析,结合实例代码帮助读者快速掌握编程技巧。 Google Earth Engine教程提供了一系列关于如何使用Google Earth Engine平台的指导和资源。此教程旨在帮助用户掌握Earth Engine的各项功能,并能够利用其海量地球观测数据进行科学研究、环境监测及地理信息分析等工作。通过本教程,初学者可以快速上手,而有经验的开发者则能更深入地挖掘该工具的强大潜力。
  • Google Earth Engine 入门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。
  • 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)。
  • 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 (GEE) - 使用插值法填补去云后影像空白的详细.pdf
    优质
    本PDF详细介绍如何使用Google Earth Engine平台及插值方法处理卫星图像中的云覆盖问题,旨在填补去除云层后的数据空缺。适合地理信息科学和遥感技术领域的学习者与研究者参考。 本段落重点解决的是在处理影像数据过程中遇到的云量筛选问题。无论是在小区域内的单景影像还是更大范围、更长时间序列的数据研究中,常常会因为去云操作而产生空白区域,导致数据缺失。如何有效填补这些空白是今天讨论的主题。 具体来说,在去除图像中的云后,往往会留下一些空洞需要填充。解决这一问题的方法之一就是通过插值技术来补全影像信息。其基本原理是从同一地区的前后时间点的多幅影像中提取有用的数据进行补充。例如,对于一幅2020年的有云影像,在去除了部分数据后的空白区域可以通过该地区2019年和2021年的相邻两期影像中的对应位置来填补缺失值。 Google Earth Engine 提供了实现这一目标的有效工具和技术手段,包括使用 join、mask 和 filter 等函数。文中通过具体的代码示例详细解释了这些操作的步骤,并且构建了一个适用于任何时间序列数据集的完整脚本。
  • 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。
  • 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。