Google Earth Engine（GEE）——1.计算夜间灯的趋势（R-GEE版）
【摘要】
验证和初始化 Earth Engine R API。
#先导入库然后加载你的认证
library(rgee)
ee_Initialize()
添加一个包含图像日期自 1991 年以来的波段。
#船舰一个函数要求波段信息获取自1991年的时间
createTimeBand <-function(img) {
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验证和初始化 Earth Engine R API。
#先导入库然后加载你的认证
library(rgee)
ee_Initialize()添加一个包含图像日期自 1991 年以来的波段。
#船舰一个函数要求波段信息获取自1991年的时间
createTimeBand <-function(img) {
year <- ee$Date(img$get('system:time_start'))$get('year')$subtract(1991L)
ee$Image(year)$byte()$addBands(img)
}将时间带创建助手映射到夜间灯光集合上。
#r语言一般是把.换成了$
collection <- ee$
ImageCollection('NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS')$
select('stable_lights')$
map(createTimeBand)计算每个像素的一系列值的线性拟合，将 y 截距可视化为绿色，将正/负斜率可视化为红色/蓝色。
#利用reduce做线性回归然后添加报端并选择scale范围
col_reduce <- collection$reduce(ee$Reducer$linearFit())
col_reduce <- col_reduce$addBands(
col_reduce$select('scale'))
ee_print(col_reduce)创建交互式可视化！
#这个基本上和JS和python的语法都一样！
Map$setCenter(9.08203, 47.39835, 3)
Map$addLayer(
eeObject = col_reduce,
visParams = list(
bands = c("scale", "offset", "scale"),
min = 0,
max = c(0.18, 20, -0.18)
),
name = "stable lights trend"
)
文章来源: blog.csdn.net，作者：此星光明2021年博客之星云计算Top3，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/119967388
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