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GEE 数据集——美国gNATSGO（网格化国家土壤调查地理数据库）完整覆盖了美国所有地区和岛屿领土的最佳可用土壤信息目录简介代码引用网址推荐知识星球机器学习gNATSGO（网格化国家土壤调查地理数据库）gNATSGO（网格化国家土壤调查地理数据库）数据库是一个综合数据库，完整覆盖了美国所有地区和岛屿领土的最佳可用土壤信息。本数据集仅提供栅格数据。由于数据的原始格式为专有格式，因此源 COG 数据来源于 Planetary Computer STAC 目录。

GEE 案例——利用哨兵-2 图像时间序列和谷歌地球引擎云计算自动绘制和监测香港海洋水质参数目录简介结论代码结果APP链接引用对沿海水质的持续监测对于水资源管理和海洋生态系统的可持续性至关重要。遥感数据（如哨兵-2 卫星图像）可提供用于时间序列分析的高分辨率观测数据，而基于云的谷歌地球引擎（GEE）平台则支持简单的图像检索和大规模处理。本研究以香港沿岸水域为研究区域，利用 GEE (i) 查询和预处理所有与现场测量吻合的哨兵-2 观测数据；(ii) 提取光谱，利用人工神经网络建立水质参数的经验模型；(iii) 利用空间分布图、时间序列图和在线应用程序将结果可视化。建模工作流程适用于 22

GEE问题：筛选指定区域的Sentinel-1影像缺乏VH等波段目录问题简介原始代码原始代码问题解析修改后的代码亲爱的同事们，我正在尝试使用 SAR 图像 - Sentinel-1 来改进使用机器学习的地上生物量建模。我想处理 Sentinel 图像并将它们作为波段插入以增强模型。通过阅读文档，可用的极化（已在 GRD 中处理）是 HH、HV、VV 和 VH。但是，出现一条消息，指出只有 VV 波段可用。有人知道其他极化是否不可用吗？

利用高德+ArcGIS优雅获取任何感兴趣的矢量边界荷花十里，清风鉴水，明月天衣。四时之景不同，乐亦无穷尽也。今天呢，梧桐君给大家讲解一下，如何利用高德地图，随机所欲的获取shp边界数据。

GEE：通过代码隐藏工具栏按钮作者：CSDN @ _养乐多_本文将介绍如何在 Google Earth Engine （GEE）平台上，通过代码隐藏地图区域的工具按钮。以增加可视化效果，减少干扰。按钮如下图红框所示，

GEE代码实例教程详解：降水量分类分析在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对特定区域内的降水量进行分类分析。通过设定不同的降水量阈值，我们可以将降水量分为干旱、中等和湿润三个类别，并分析这些类别随时间的变化。

GEE代码实例教程详解：地表温度与土地覆盖类型分析在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对地表温度数据进行分析，并探究不同土地覆盖类型（特别是水体和城市区域）的地表温度变化。通过MODIS数据集，我们可以监测2001年至2024年间的数据。

GEE代码实例教程详解：长时间序列NDVI分析本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对长时间序列的Landsat数据进行归一化植被指数（NDVI）分析。通过此分析，可以监测和评估1982年至2024年间的植被变化趋势。

GEE代码实例教程详解：湖泊面积变化分析在本篇博客中，我们将通过Google Earth Engine (GEE) 探索湖泊面积随时间的变化。通过分析MODIS数据集中的归一化差异水体指数（NDWI），我们可以识别湖泊区域并监测其面积变化。

GEE：栅格计算作者：CSDN @ _养乐多_本文将介绍在 Google Earth Engine （GEE）平台上进行栅格计算的代码。

ChatGPT与Python-GEE融合，遥感云大数据分析、管理与可视化掌握Earth Engine的实际应用能力，以Python为基础，结合实例讲解平台搭建、影像数据分析、经典应用案例、本地与云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等技能。

GEE数据集——汉森全球森林变化数据集Hansen Global Forest Change v1.11 (2000-2023)对大地遥感卫星图像进行时间序列分析以确定全球森林范围和变化特征的结果。第一个 "和 "最后一个 "波段是大地遥感卫星光谱波段（红、近红外、SWIR1 和 SWIR2）的第一个和最后一个可用年份的参考多光谱图像。参考复合图像代表了这些波段中每个波段的生长季节质量评估观测数据集的中值观测数据。

GEE：通过代码和ID引入Assets中的矢量数据和影像数据在 Google Earth Engine（GEE）平台上除了使用import按钮引入数据以外，还可以通过代码和数据的ID。本文记录了在GEE上，通过代码链接引入Assets中的矢量数据和影像数据的方法。

GEE23：基于植被物候实现农作物分类今天分享一个有意思的文章，用于进行农作物分类。文章提出了一个灵活的物候辅助监督水稻(PSPR)制图框架。主要是通过提取植被物候，并自动对物候数据进行采样，获得足够多的样本点，再使用随机森林等机器学习方法进行分类。这种方法有效解决了样本量不足或者样本位置不够精确的问题，并且分类结构相较于之前的方法更高。我认为这是一种比较有意思的文章，当然这种方法还可以用到其他植被类型分类中。

GEE数据集——2020年江苏省30米分辨率的地表水数据集要确保水资源安全并提高应对极端水文事件的能力，就必须全面了解各种尺度的水动态。然而，对季节性水文变化较大的水体进行监测，尤其是使用 Landsat 4-9 等中等分辨率卫星图像，面临着巨大的挑战。本研究引入了基于光谱混合物分析（SMA）的归一化差异水分指数（NDWFI），以改进对细微动态变化水体的检测。首先，在四个具有挑战性的地点对 NDWFI 的有效性进行了严格评估。结果表明，NDWFI 在各种水域覆盖情况下的水体提取平均总体准确率 (OA) 达到 98.2%，超过了传统的水体指数。随后，本研究利用谷歌

GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。

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利用GEE与GPT模型解析遥感云大数据中的灾害影响范围实践随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。

遥感领域的AI革命：ChatGPT与成像光谱的完美结合随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到各个领域，为传统行业带来了前所未有的变革。其中，遥感技术作为观测和解析地球的重要手段，正逐渐与AI技术相结合，为地球科学研究与应用提供了全新的视角。

ChatGPT与GEE+ENVI+python高光谱，多光谱等成像遥感数据处理技术原文链接：ChatGPT与GEE+ENVI+python高光谱，多光谱等成像遥感技术第一遥感科学与AI基础

GPT+Python+GEE+ENVI高光谱，多光谱等成像遥感技术应用原文链接：GPT+Python+GEE+ENVI高光谱，多光谱等成像遥感技术应用https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247594986&idx=2&sn=770b456d434fdbada22e425b35affe08&chksm=fa82320dcdf5bb1b9838b03e13381bdf38ea1b24ebc03526293756a3e4a0efda2b34a4258126&token=1648794999&lang=zh_