geemap学习笔记023:利用点矢量文件从Earth Engine图像中提取像素值

前言

遥感数据中通常需要根据点矢量文件来提取点对应位置的像素值,包括DEM、波段值等。

1 导入库并显示地图

python 复制代码
import ee
import geemap
import os

ee.Initialize()
Map = geemap.Map()
Map

2 添加并显示数据

python 复制代码
# 添加Earth Engine数据集
dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003')
landsat7 = ee.Image('LANDSAT/LE7_TOA_5YEAR/1999_2003')

# 设置可视化参数
vis_params = {
    'min': 0,
    'max': 4000,
    'palette': ['006633', 'E5FFCC', '662A00', 'D8D8D8', 'F5F5F5'],
}

# 在Map上添加Earth Engine图层
Map.addLayer(
    landsat7, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 20, 'max': 200}, 'Landsat 7'
)
Map.addLayer(dem, vis_params, 'SRTM DEM', True, 1)

3 下载数据

python 复制代码
work_dir = os.path.expanduser('~/Downloads') #下载示例数据
in_shp = os.path.join(work_dir, 'us_cities.shp')
if not os.path.exists(in_shp):
    data_url = 'https://github.com/giswqs/data/raw/main/us/us_cities.zip'
    geemap.download_from_url(data_url, out_dir=work_dir)

in_fc = geemap.shp_to_ee(in_shp) #将下载的shp文件转为Earth Engine格式
Map.addLayer(in_fc, {}, 'Cities')

4 导出像素值为shp或者csv格式

python 复制代码
out_shp = os.path.join(work_dir, 'dem.shp') #导出为shp
geemap.extract_values_to_points(in_fc, dem, out_shp)

out_csv = os.path.join(work_dir, 'landsat.csv') #导出为csv
geemap.extract_values_to_points(in_fc, landsat7, out_csv)

结果展示

后记

大家如果有问题需要交流或者有项目需要合作,可以加Q Q :504156006详聊,加好友请留言"CSDN",谢谢。

相关推荐
觉醒大王19 小时前
简单说说参考文献引用
java·前端·数据库·学习·自然语言处理·学习方法·迁移学习
求真求知的糖葫芦19 小时前
微波工程4.3节散射矩阵(S参数矩阵)参考平面移动与广义散射参数学习笔记(下)(自用)
学习·平面·矩阵·射频工程
淮北49419 小时前
大模型学习(二、使用lora进行微调)
java·服务器·学习
andwhataboutit?19 小时前
RAG之语义块切分semantic chunking
学习
chillxiaohan19 小时前
GO学习记录——动态创建测试http接口
学习·http·golang
今儿敲了吗19 小时前
计算机网络第四章笔记(四)
笔记·计算机网络
了一梨19 小时前
SQLite3学习笔记2:SQL 基础语法
笔记·学习·sqlite
子夜江寒19 小时前
OpenCV 学习:文档扫描与视频运动检测与跟踪
opencv·学习·计算机视觉·音视频
爱喝可乐的老王19 小时前
神经网络的学习
人工智能·神经网络·学习
Cathy Bryant19 小时前
softmax函数与logits
笔记·神经网络·机器学习·概率论·信息与通信