Google Earth Engine(GEE)——一个简单的多指数影像的加载和下载以北京市为例

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此星光明 发表于 2022/09/25 06:15:52 2022/09/25
【摘要】 本教程的主要目的是展示Landsat 5 影像并且通过各指数匀速那,完成相应的图层加载和相应影像的下载,具体用到的函数: ee.Reducer.median(maxBuckets, minBucketWidth, maxRaw) 创建一个将计算输入的中值的还原器。对于小数量的输入(最多到maxRaw),将直接计算中值;对于大数量的输入...

本教程的主要目的是展示Landsat 5 影像并且通过各指数匀速那,完成相应的图层加载和相应影像的下载,具体用到的函数:

ee.Reducer.median(maxBuckets, minBucketWidth, maxRaw)
创建一个将计算输入的中值的还原器。对于小数量的输入(最多到maxRaw),将直接计算中值;对于大数量的输入,中值将从直方图中获得。

参数。
maxBuckets (Integer, default: null):
建立直方图时要使用的最大桶数;将四舍五入到2的幂。

minBucketWidth (Float, default: null):
直方图桶的最小宽度,如果为空,则允许2的任何次方。

maxRaw(整数,默认为空)。
在建立初始直方图之前,需要积累的数值数量。

返回。缩减器

normalizedDifference(bandNames)归一化差值
计算两个频段之间的归一化差异。如果没有指定要使用的频段,则使用前两个频段。归一化差值的计算方法是(第一-第二)/(第一+第二)。注意,返回的图像波段名称是'nd',输入的图像属性不会保留在输出的图像中,任何一个输入波段的负像素值都会导致输出的像素被屏蔽。为了避免屏蔽负的输入值,请使用ee.Image.expression()来计算归一化的差异。

参数。
this:输入(图像)。

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原文链接:blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/126872106

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