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遥感数据中通常包含众多信息#xff0c;例如图像获取的时间、云覆盖量、以及每个波段的最大值最小值等等。
1 导入库并显示地图
import ee
import geemapMap geemap.Map()
Map2 添加图像数据
centroid ee.Geometry.Point([-122.4439, 37.7538]) #创建一个点坐标lan…前言
遥感数据中通常包含众多信息例如图像获取的时间、云覆盖量、以及每个波段的最大值最小值等等。
1 导入库并显示地图
import ee
import geemapMap geemap.Map()
Map2 添加图像数据
centroid ee.Geometry.Point([-122.4439, 37.7538]) #创建一个点坐标landsat ee.ImageCollection(LANDSAT/LC08/C01/T1_SR).filterBounds(centroid).first() #获取覆盖centroid的landsat 8的第一张影像landsat_vis {min: 0, max: 3000, bands: [B5, B4, B3]} #可视化参数Map.centerObject(centroid, 8)
Map.addLayer(landsat, landsat_vis, Landsat-8)naip ee.ImageCollection(USDA/NAIP/DOQQ).filterBounds(centroid).first() #同样获取NAIP数据naip_vis {bands: [N, R, G]}Map.addLayer(naip, naip_vis, NAIP)加载结果
3 获取图像属性名称
landsat.propertyNames().getInfo() #获取图像属性名称
landsat.get(CLOUD_COVER).getInfo() #获取云覆盖量大小# The number of milliseconds since 1970-01-01T00:00:00Z.
#自 1970-01-01T00:00:00Z 以来的毫秒数。
landsat.get(system:time_start).getInfo()
ee.Date(landsat.get(system:time_start)).format(YYYY-MM-dd).getInfo() #将其转换为年月日4 一次性获取图像的所有属性
landsat_props geemap.image_props(landsat) #一次性获取图像的所有属性
landsat_props.getInfo()
landsat_props.get(IMAGE_DATE).getInfo() #时间naip_props geemap.image_props(naip)
naip_props.getInfo()
naip_props.get(NOMINAL_SCALE).getInfo()5 获取图像描述性统计数据
包括最小值、最大值、平均值、标准差和求和
landsat_stats geemap.image_stats(landsat, scale90)
landsat_stats.getInfo()naip_stats geemap.image_stats(naip, scale10)
naip_stats.getInfo()后记
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