Google Earth Engine（GEE）——土地覆盖分类的方法环境遥感之图像分类（1）

本实验室的目标是了解影像分类过程，并探索将遥感影像转化为土地覆盖图的方法。

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第一步是获得一个可以使用的无云图像。通过导入 USGS Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 图像、空间过滤到感兴趣区域 (filterBounds)、时间过滤到您所需的日期范围 (filterDate)，最后按云量排序 ('CLOUD_COVER') 并提取最少的多云场景（第一）。

在上周的基础上，我们可以使用几何工具中的点绘制工具（泪滴图标）并在感兴趣的区域中绘制一个点 - 让我们以凯恩斯镇为例。然后从绘图工具中“退出”。请注意，在导入部分中创建了一个新变量，其中包含作为几何体导入的单个点。将此导入的名称更改为“roi”——感兴趣区域的缩写。

接下来，我们可以运行下面的脚本，从 Landsat 8 集合中提取我们想要的图像，并将其作为真彩色合成添加到地图视图中：
 

  

   

    

     

    
    

     

      var image = ee.Image(ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
     
    
   

    

     

    
    

     

          .filterBounds(roi)
     
    
   

    

     

    
    

     

          .filterDate('2016-05-01', '2016-06-30')
     
    
   

    

     

    
    

     

          .sort('CLOUD_COVER')
     
    
   

    

     

    
    

     

          .first());
     
    
  
 

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/121237649