EE23 Image Collections.docx

Google Earth Engine 初学者教程，是非常基础的教学资料，适合新手小白来快速上手GEE，所有的培训数据文档包括了38个基础教程，从最基础的影像和像素到GEE中用到的时间、数组、列表，再到GEE的各类对象含有更富的教学内容，，整个内容权威英文版本，但是通俗易懂。 ### Google Earth Engine (GEE) 图像集合处理详解 #### 引言 Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的云计算平台，它集成了大量的卫星图像和地理空间数据，并提供了易于使用的编程接口，允许用户进行复杂的空间数据分析。对于初学者而言，掌握如何在 GEE 中处理图像集合是至关重要的一步。 #### 图像集合概述 图像集合（Image Collection）是 GEE 中的核心数据结构之一，它代表了一系列图像，这些图像通常描绘相同地理特征的不同时间或不同地点的变化情况。例如，一个图像集合可以包含同一地区不同时间点拍摄的卫星图像，也可以是同一时间不同地区拍摄的图像集合。 #### 图像集合的处理方法 图像集合可以通过以下几种方式进行处理： ##### 访问图像集合 - **ee.ImageCollection.load**：加载图像集合。 ##### 编辑图像集合 - **通过限制图像数量**： - **imageCollection.limit**：根据指定的数量限制图像集合中的图像数目。 - **通过过滤图像**： - **imageCollection.filterMetadata**：根据元数据过滤图像。 - **imageCollection.filterDate**：根据时间范围过滤图像。 - **imageCollection.filterBounds**：根据地理边界过滤图像。 - **选择波段**： - **imageCollection.select**：从图像集合中选择特定波段。 - **imageCollection.distinct**：选择具有不同波段组合的图像。 - **合并波段**： - **imageCollection.combine**：将多个波段合并成一个新的图像。 - **连接图像集合**： - **ee.Join.apply**：将两个图像集合通过某种条件连接起来。 - **转换数据类型**： - **imageCollection.uint8**、**imageCollection.Uint8**、**imageCollection.uint16**、**imageCollection.Uint16**、**imageCollection.uint32**、**imageCollection.Uint32**、**imageCollection.int8**、**imageCollection.toInt8**、**imageCollection.byte**、**imageCollection.toByte**、**imageCollection.int16**、**imageCollection.toInt16**、**imageCollection.short**、**imageCollection.toShort**、**imageCollection.int32**、**imageCollection.toInt32**、**imageCollection.int**、**imageCollection.toInt**、**imageCollection.int64**、**imageCollection.toInt64**、**imageCollection.long**、**imageCollection.toLong**、**imageCollection.float**、**imageCollection.toFloat**、**imageCollection.double**、**imageCollection.toDouble**、**imageCollection.cast**：将图像集合中的像素值转换为不同的数据类型。 - **重设值**： - **imageCollection.set**、**imageCollection.setMulti**：为图像集合设置新的属性值。 ##### 转换图像集合 - **拼接成单张图像**： - **imageCollection.mosaic**：将图像集合中的所有图像拼接成一张大图。 - **逻辑运算**： - **imageCollection.and**、**imageCollection.or**：对图像集合中的图像执行逻辑运算。 - **数学运算**： - **imageCollection.sum**：计算图像集合中所有图像的像素值之和。 #### 案例分析 假设我们有一个包含多个时间点拍摄的卫星图像的图像集合，我们想要从中提取出某个时间段内的图像，并将这些图像按时间顺序拼接成一张大图。 1. **加载图像集合**： ```javascript var imageCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); ``` 2. **过滤图像**： - **按时间过滤**： ```javascript var filteredCollection = imageCollection.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31'); ``` - **按地理位置过滤**： ```javascript var geometry = ee.Geometry.Point([-122.084, 37.42]); var filteredByBounds = filteredCollection.filterBounds(geometry); ``` 3. **选择波段**： ```javascript var selectedBands = filteredByBounds.select(['B4', 'B3', 'B2']); ``` 4. **拼接图像**： ```javascript var mosaicImage = selectedBands.mosaic(); ``` 5. **显示结果**： ```javascript Map.addLayer(mosaicImage, {min: 0, max: 3000}, 'Mosaic Image'); ``` #### 结论 通过上述步骤，我们可以有效地利用 GEE 来处理复杂的图像集合，进而进行空间数据分析。掌握这些基本操作对于初学者来说至关重要，因为它们构成了 GEE 使用的基础。随着经验的积累，用户可以进一步探索更高级的功能和技术，以解决更复杂的地理空间问题。