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
YangYang9YangYan1 分钟前
数据科学与大数据技术专业学习数据分析的价值
大数据·学习·数据分析
70asunflower8 分钟前
【Day1-2】部署&运行 Gemma4 大模型 - Datawhale AI学习
人工智能·学习·datawhale·amdev
San813_LDD10 分钟前
[深度学习]量化研究_ML_Lesson3
笔记
San813_LDD26 分钟前
[深度学习]量化研究_ML_Lesson1
笔记
库奇噜啦呼36 分钟前
【iOS】源码学习-锁的原理
学习·ios·cocoa
_李小白40 分钟前
【android opencv学习笔记】Day 33: 直线检测之图像轮廓检测
android·opencv·学习
AI_零食42 分钟前
HarmonyOS 表单验证机制深度解析与实践
学习·华为·harmonyos·鸿蒙·鸿蒙系统
云草桑1 小时前
.NET10+AI 架构师全套实战学习文档(含源码、案例、面试题、项目源码)
人工智能·学习·ai·.net
暗夜猎手-大魔王1 小时前
hermes源码学习5-Provider 运行时解析
大数据·人工智能·学习
-To be number.wan1 小时前
计算机组成原理 | 指令寻址
学习·计算机组成原理