Google Earth Engine Python 示例项目教程
2024-09-17 04:56:41作者:傅爽业Veleda
1. 项目介绍
项目概述
renelikestacos/Google-Earth-Engine-Python-Examples
是一个开源项目,旨在提供使用 Jupyter Notebook 编写的 Google Earth Engine (GEE) Python API 的各种示例。该项目由社区驱动,旨在帮助用户快速上手 GEE 的 Python API,并通过实际案例展示其强大的功能。
主要功能
- Jupyter Notebook 示例:提供了多个 Jupyter Notebook 示例,涵盖了从基础到高级的各种应用场景。
- 社区支持:项目由社区维护,用户可以通过 GitHub 提交问题和建议,共同改进项目。
- 开源许可:项目采用 Apache-2.0 许可,允许用户自由使用、修改和分发代码。
2. 项目快速启动
环境准备
- 安装 Python:确保你已经安装了 Python 3.x。
- 安装 Jupyter Notebook:使用以下命令安装 Jupyter Notebook。
pip install jupyter
- 安装 Google Earth Engine Python API:使用以下命令安装 GEE Python API。
pip install earthengine-api
克隆项目
使用以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/renelikestacos/Google-Earth-Engine-Python-Examples.git
运行示例
- 进入项目目录:
cd Google-Earth-Engine-Python-Examples
- 启动 Jupyter Notebook:
jupyter notebook
- 在浏览器中打开 Jupyter Notebook,选择一个示例文件(如
001_EE_Classification_Landsat_8_TOA.ipynb
),点击运行按钮即可查看示例代码和结果。
3. 应用案例和最佳实践
案例1:Landsat 8 TOA 影像分类
该示例展示了如何使用 Landsat 8 TOA 影像进行土地覆盖分类。通过该示例,用户可以学习如何加载 Landsat 8 影像、提取特征、训练分类模型并进行分类预测。
案例2:Tasseled Cap 变换
该示例展示了如何对 Landsat 8 TOA 影像进行 Tasseled Cap 变换。通过该示例,用户可以学习如何对多光谱影像进行变换,以提取植被、土壤和水分等特征。
最佳实践
- 数据预处理:在进行分析之前,确保对影像进行必要的预处理,如大气校正、云掩膜等。
- 模型选择:根据具体任务选择合适的分类模型,如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。
- 结果可视化:使用 Matplotlib 或 Folium 等工具对分析结果进行可视化,以便更好地理解和展示结果。
4. 典型生态项目
项目1:森林覆盖变化监测
该项目利用 GEE 平台,结合 Landsat 影像,监测特定区域的森林覆盖变化。通过时间序列分析,用户可以了解森林覆盖的变化趋势,为森林管理和保护提供科学依据。
项目2:城市热岛效应分析
该项目利用 Landsat 影像,分析城市区域与周边农村区域的地表温度差异,以研究城市热岛效应。通过该分析,用户可以了解城市化对地表温度的影响,为城市规划和气候变化研究提供支持。
项目3:农业监测与预测
该项目利用 GEE 平台,结合 Sentinel-2 影像,监测农作物的生长状况,并进行产量预测。通过该分析,用户可以及时了解农作物的生长情况,为农业生产提供决策支持。
通过以上内容,用户可以快速了解并上手 renelikestacos/Google-Earth-Engine-Python-Examples
项目,并将其应用于各种地理空间分析任务中。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00HunyuanWorld-Mirror
混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
237
2.36 K

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
95

暂无简介
Dart
538
117

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
114
83

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

Ascend Extension for PyTorch
Python
77
109

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
995
588

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
568
113

LLVM 项目是一个模块化、可复用的编译器及工具链技术的集合。此fork用于添加仓颉编译器的功能,并支持仓颉编译器项目。
C++
32
25