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基于 GEE 计算研究区年均地表温度数据目录1 代码解析2 完整代码3 运行结果（1）定义研究区：（2）导入地表温度数据：本文采用的地表温度数据为MOD11A2 V6.1地表温度产品，其包含2000年至今全球的地表温度数据，时间分辨率为8天，空间分辨率为1km。

基于 GEE 利用插值方法填补缺失影像目录1 完整代码2 运行结果利用GEE合成NDVI时，如果研究区较大，一个月的影像覆盖不了整个研究区，就会有缺失的地方，还有就是去云之后，有云量的地区变成空值。

基于 GEE Landsat 与 Sentinel 数据的归一化水体指数 NDWI 计算和水体提取目录1 归一化水体指数（NDWI）2 完整代码3 运行结果4 运行结果可视化对比归一化水体指数（NDWI）是遥感影像分析中常用的指数，主要用于识别和提取水体。NDWI通过比较可见光波段（绿波段）与近红外波段（NIR）的反射率差异，突出水体与非水体区域的区别。水体在近红外波段的反射率较低，而在绿波段的反射率较高，因此NDWI能够有效地识别水域。该指数在水体监测、水资源管理以及环境变化研究中有着广泛应用。

GEE初学者的福音：我的新书发布《生态地理遥感云计算》目录简介序内容简介前言文章目录教学视频“揭秘生态地理奥秘，融合遥感云计算技术”大家期待已久的新书终于来了-《生态地理遥感云计算》以同步在京东，当当发布，欢迎大家选购。

基于 GEE 利用 RF 回归模型实现空间降尺度目录1 前言2 完整代码3 运行结果本篇讲述在GEE上基于回归模型降尺度，也就是要复现以下论文，该论文发表在J-Star期刊上。

基于 GEE Sentinel-1 数据集提取水体目录1 水体提取原理2 完整代码3 运行结果水体提取是地理信息和遥感技术的关键应用之一，对于多个领域都具有重要的应用价值。它有助于更好地管理水资源，保护环境，减少灾害风险，促进可持续发展，以及确保饮用水供应的安全。水体提取技术的不断发展和改进将进一步提高这些应用的效益。

【蓝碳】基于GEE云计算、多源遥感、高光谱遥感技术、InVEST模型、PLUS模型的蓝碳储量估算；红树林植被指数计算及提取蓝碳和红树林研究的重要性主要体现在以下几个方面：1.全球碳循环的关键角色：蓝碳生态系统，包括红树林、盐沼和海草床，虽然覆盖面积不到海床的0.5%，但其碳储量却高达海洋碳储量的50%以上，甚至可能高达71%。红树林作为最主要的蓝碳植被，对全球碳循环具有重要影响。 2.高效的碳储存和捕获能力：红树林在单位面积上的固碳能力显著地高于附近的森林生态系统和大部分的内陆湿地。红树林沉积物约占整个生态系统碳储量的70%，其含量随着地理位置变化，这主要取决于沿海环境（如河口和海洋红树林）。 3.应对气候变化：红树林和海草

基于GEE云计算、多源遥感、高光谱遥感技术蓝碳储量估算；红树林植被指数计算及提取海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物（特别是红树林、盐沼和海草）能够吸收大气中的二氧化碳，并将其固定、储存在海洋中的过程、活动和机制。而维持与提升我国海岸带蓝碳潜力是缓解气候变化的低成本、高效益的方案，有利于充分发挥我国海洋和海岸带生态系统在缓解全球气候变化中的重要作用。红树林作为最主要的蓝碳植被，对其的监测与保护成为近年来的研究热点。从全球范围来看，红树林主要分布在热带与亚热带地区海岸带沿线，生境碎片化且分布不均匀，具有高度的空间异质性。

GEE训练教程——ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR数据的地表温度的时序分析目录简介数据代码解释代码结果GEE训练教程——ECMWF/ERA5_LAND/DAILY_AGGR数据的地表温度的时序分析

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。