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第 07 节 GEE 的数据类型 (Image,Image Collection).pdf

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第

节

GEE

的数据类型

(Image

，

Image Collection)

GEE 作为一个遥感大数据平台，栅格图像是其核心数据。在 GEE 的代码中，栅格图像

以 Image 来表示。在本节中，我们将学习 GEE 中有关栅格图像的常见命令。

7.1 Image

下边介绍 GEE 中常见的栅格图像数据。第一种是遥感图像，包括 Landsat，Sentinel 和

MODIS 系列卫星的所有图像数据。第二种是地形影像，主要是 90m 和 30m 精度的 SRTM

影像，以及局部地区的高精度地形影像。第三种则是其他影像，包括土地利用图像、气象图

像等。

图 7.1 GEE 中的常见图像数据

用户还可以上传个人数据到 GEE 中，相应的步骤与矢量数据的上传类似。

图 7.2 上传个人栅格数据

下边介绍栅格数据的创建，代码及执行效果如下：

var Image_1 = ee.Image( 10 );

var Image_2 = ee.Image.constant( 20 );

var Image_3 = Image_1.add(Image_2)

print(Image_1,Image_2,Image_3);

图 7.3 创建栅格数据

此时创建的栅格数据没有“分辨率”的概念，或者说此时栅格的分辨率无限小，任意位置

都是指定的常数。常数栅格的创建常常见于遥感图像的时序分析，被当做方程中的常量。

下边介绍栅格的掩膜分析，代码及执行效果如下：

var Image_DEM = ee.Image( 'CGIAR/SRTM90_V4' );

var Image_Cropland = ee.Image("ESA/GLOBCOVER_L4_200901_200912_V2_3")

.select('landcover').eq(11);

var Image_Masked = Image_DEM.mask( Image_Cropland );

print(Image_DEM,Image_Cropland,Image_Masked);

Map.setCenter(106.4, 34.78, 4);

Map.addLayer( Image_DEM,

{"opacity":1,"bands":["elevation"],"min":0,"max":1400,"palette":["2dff07","ff0b0b"]},

' Image_DEM ' );

Map.addLayer( Image_Cropland,

{"opacity":1,"bands":["landcover"],"palette":["ffffff","fbff2d"]},

' Image_Cropland ' );

Map.addLayer( Image_Masked,

{"opacity":1,"bands":["elevation"],"min":0,"max":1400,"palette":["2dff07","ff0b0b"]},

'Image_Masked ');

图 7.4 栅格的掩膜分析

下边介绍栅格的裁剪，代码及执行效果如下：

var DEM = ee.Image("USGS/SRTMGL1_003");

var CQ = ee.FeatureCollection("users/wangjinzhulala/China_Provinces")

.filterBounds(ee.Geometry.Point([106.8, 29.3]))

var CQ_DEM = DEM.clip(CQ)

Map.setCenter(106.8, 29.3,7)

Map.addLayer(CQ_DEM,{min:0,max:2000})

图 7.5 栅格的裁剪

需要指出的是，栅格图像的掩膜操作只是给 GEE 指出图像的哪些部分不参加运算，而

栅格的裁剪则是直接将裁剪数据意外的部分删除。但在多数情况下，两者可以互用。

下边介绍栅格的选择创建，代码及执行效果如下：

var Glob_Cover = ee.Image("ESA/GLOBCOVER_L4_200901_200912_V2_3");

var Land_cover = Glob_Cover.select('landcover')

var Land_cover_quality = Glob_Cover.select('qa')

Map.setCenter(107.56, 34.79,4)

Map.addLayer(Land_cover)

Map.addLayer(Land_cover_quality)

Image_DEM

Image_Croplan

Image_Masked

图 7.6 栅格的选择创建

这里需要说明，GLOBCOVER_L4_2009 数据包含两个波段，一个波段是“landcover”，

用来说明土地利用类型。另一个波段是“qa”，用来说明某位置的数据来源(0 表示来源于

GLOBCOVER 项目，1 表示来源于其他数据集)。

下边介绍栅格的波段裁取创建，代码及执行效果如下：

var L8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_RT");

var L8_One = ee.Image(L8.filterBounds(ee.Geometry.Point(106.4958, 29.5856)).first())

var L8_Slice = L8_One.slice(2,5);

print(L8_One,L8_Slice)

图 7.7 栅格的波段裁取

波段裁取命令的两个参数分别表示裁取的起始和结束位置，由于代码语言中是从 0 开

始计数的，所以本例中的 2 和 5 分别表示第 3 和第 6 个位置。同时也可以看出，波段裁取只

执行到结束位置的前一个位置。

下边介绍栅格的添加，代码及执行效果如下：

var L8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_RT");

var L8_One = ee.Image(L8.filterBounds(ee.Geometry.Point(106.4958, 29.5856)).first())

var L8_B5 = L8_One.select('B5');

var L8_B4 = L8_One.select('B4');

var L8_B5_4 = L8_B5.addBands(L8_B4)

print(L8_B5,L8_B4,L8_B5_4)

图 7.8 栅格的添加

下边介绍栅格的重投影命令，代码及执行效果如下：

var L8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_RT");

var L8_One = ee.Image(L8.filterBounds(ee.Geometry.Point(106.4958, 29.5856)).first())

var L8_Reproject = L8_One.reproject('EPSG:3857',null,100)

print(L8_One.select('B1').projection(),L8_Reproject.projection())

Map.setCenter(106.58365, 29.56972,15)

Map.addLayer(L8_One,{"bands":["B5","B4","B3"],"min":10586,"max":18154},'30m')

Map.addLayer(L8_Reproject,{"bands":["B5","B4","B3"],"min":10586,"max":18154}, '100m')

图 7.9 栅格的重投影

这里注意，矢量的重投影命令是.transpose()，而栅格的重投影命令式.Reproject，两者的

操作目的是相同的，但却是不可混用的两个命令。

下边介绍栅格的色彩转换，代码及执行效果如下：

var L8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_RT");

var L8_One = ee.Image(L8.filterBounds(ee.Geometry.Point(106.4958, 29.5856))

.first()).slice(2,5).unitScale(0,32468)

var L8_HSV = L8_One.rgbToHsv()

var L8_RGB = L8_HSV.hsvToRgb()

print(L8_One,L8_HSV,L8_RGB)

Map.setCenter(106.5, 29.5,9)

Map.addLayer(L8_One,{},'Origin')

Map.addLayer(L8_HSV,{},'HSV')

Map.addLayer(L8_RGB,{},'RGB')

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