内容概要：该文档是一份基于Google Earth Engine（GEE）平台的完整遥感数据分析脚本，旨在通过多源遥感数据（Sentinel-2光学影像、Sentinel-1 SAR数据、Copernicus DEM地形数据、GEDI激光雷达生物量与树冠高度产品）估算越南嘉莱省（Gia Lai）的地上生物量（AGB）。脚本系统地实现了数据预处理、特征提取、随机森林回归模型构建与验证、生物量空间制图及总量估算，并进一步评估了各预测变量的重要性，最后将结果导出为资产和CSV报告。整个流程涵盖了从原始数据清洗、云掩膜、指数计算、投影统一、重采样到建模分析与结果可视化的全过程。;
适合人群：具备一定遥感与地理信息系统（GIS）基础，熟悉Google Earth Engine平台操作，从事生态环境、林业碳汇或定量遥感研究的科研人员或研究生。;
使用场景及目标：① 学习如何在GEE中融合多源遥感数据进行生物量反演；② 掌握机器学习（如随机森林）在遥感制图中的应用流程；③ 实现区域尺度地上生物量的空间分布制图与总量统计；④ 分析不同遥感特征对生物量估算的贡献度。;
阅读建议：此资源以实际可运行的JavaScript代码形式呈现，建议结合GEE代码编辑器逐步执行并理解每一步的数据流与参数设置，重点关注数据预处理的一致性、模型训练样本的生成方式以及结果导出路径的配置。
2025-11-12 21:19:43
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【HTML地球源码解析】
HTML（HyperText Markup Language）是一种用于创建网页的标准标记语言，它构成了互联网的基础。在"earth地球html源码"这个主题中，我们主要关注的是如何使用HTML来构建一个与地球相关的网页。这个压缩包可能包含了一个或多个HTML文件，这些文件可能用来展示地球的图像、地图、地理信息或其他相关数据。
HTML源码的基本结构通常包括``声明，``元素是整个文档的根元素，接着是``部分，这里包含了文档的元信息，如标题（``），以及CSS样式表链接（`<link>`）或内联样式（`<style>`）。然后是`<body>`部分，它是网页的主要内容区域，可以包含文本、图片、链接、表格等元素。
在地球相关的HTML源码中，可能会有以下元素：
1. 地图图像：使用`<img>`标签引入地球的静态或动态地图图片，如卫星图或地形图。属性`src`定义了图片的URL，`alt`提供了替代文本，便于屏幕阅读器和搜索引擎理解。
2. SVG图形：更复杂的情况可能使用Scalable Vector Graphics（SVG）来绘制地球，这允许动态交互和缩放，SVG代码可以直接嵌入HTML中，或者通过`<object>`或`<iframe>`引用。
3. JavaScript交互：为了实现地球的旋转、缩放等动态效果，通常会结合JavaScript库，如D3.js或Three.js。这些库能处理复杂的几何变换和用户交互，创建出3D地球模型。
4. 数据集成：如果页面展示了地球上的特定地理位置，可能还会涉及到地理编码（Geocoding）服务，将地址转换为坐标，或者通过API获取天气、人口等实时数据。
5. CSS样式：使用CSS来控制地球图层的样式，比如颜色、透明度、阴影等，也可以实现过渡和动画效果，增加视觉吸引力。
6. 响应式设计：考虑到网页在不同设备上显示的效果，源码中可能会包含媒体查询（Media Queries），确保地球展示在手机、平板电脑或桌面设备上时都能适应屏幕大小。
7. 链接和按钮：页面可能提供链接到其他相关资源，或者按钮触发地图的某些操作，如放大、缩小、切换视图等。
"earth地球html源码"是一个融合了HTML基础结构、图像处理、JavaScript交互和响应式设计的实例，对于学习和提升网页开发技能非常有帮助。通过对源码的深入分析和解构，我们可以了解如何将静态的HTML页面转化为生动的、互动的地球展示。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-10-18 14:17:19 </span>
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> 【地理信息系统】基于Google Earth Engine的盐碱地覆盖分类与数据集导出：2020年高分辨率影像处理脚本 </a>
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内容概要：本文档为gee scripts.txt，主要展示了利用Google Earth Engine（GEE）平台进行特定土地覆盖类型（如高盐度盐滩，即apicum类）的遥感影像处理与分类的Python脚本。首先初始化了GEE环境，接着定义了年份、类别ID和类别名称等参数。通过调用GEE中的图像和数据集，创建了监督分类图像，并对训练和测试数据集进行了导出设置，包括将分类后的图像及其元数据导出为资产，同时设置了导出的详细参数，如描述、资产ID、区域范围、分辨率（scale）、最大像素数量等。;
适合人群：熟悉Python编程语言，有一定遥感数据分析经验的研究人员或工程师，特别是那些专注于土地覆盖变化监测、环境科学研究领域的专业人士。;
使用场景及目标：①需要从GEE获取特定年份和类别的遥感影像数据并进行预处理；②构建监督分类模型，对特定类型的地表覆盖进行识别和分类；③将处理后的数据导出到GEE资产中，以便进一步分析或与其他数据集集成。;
阅读建议：此脚本适用于具有遥感背景知识的读者，在理解和修改代码前，建议先熟悉GEE平台的基本操作及Python API的使用方法，同时关注脚本中关键变量（如year、classID）的定义及其对后续处理步骤的影响。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-09-23 22:10:38 </span>
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> 一个Google Eearth二次开发的例子(C#) </a>
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标题中的“一个Google Earth二次开发的例子(C#)”指的是使用C#编程语言对Google Earth进行的扩展和定制化开发。Google Earth是一款强大的虚拟地球仪软件，它允许用户浏览全球的卫星图像和地形数据。通过二次开发，我们可以利用其提供的API（应用程序接口）来创建自定义的插件或应用，实现特定的功能。
在描述中提到，“需要先安装google earth，然后才能执行”，这暗示了这个项目是一个依赖于Google Earth客户端的应用。开发者必须在本地计算机上安装Google Earth才能运行和测试这个二次开发的程序。这意味着开发环境通常包括Google Earth本身以及支持C#编程的集成开发环境（如Visual Studio）。
标签“Google Earth 开发”进一步明确了这个项目的核心主题，即利用Google Earth API进行开发。Google Earth API提供了丰富的功能，例如加载KML（Keyhole Markup Language）文件，显示地标、路径，以及交互式地控制视图等。开发者可以通过这些接口实现与Google Earth的深度集成，例如创建动态地图应用、地理数据分析工具或者游戏。
在压缩包子文件“GpsTrace”中，我们可以推测这是一个与GPS轨迹相关的应用或插件。GpsTrace可能是一个程序，用于读取、解析和展示GPS设备记录的轨迹数据。在Google Earth中，这样的应用可以将GPS数据以线或点的形式叠加到地球上，使得用户可以直观地看到他们的运动路径。开发者可能已经编写了C#代码来处理GPS数据，并将其与Google Earth API结合，以便在3D环境中显示轨迹。
在具体的开发过程中，C#程序员可能会使用.NET框架，尤其是Windows Forms或WPF（Windows Presentation Foundation）来构建用户界面。同时，他们还需要熟悉Google Earth API的使用，如KmlClass库，来生成和操作KML对象。开发过程中可能涉及的工作包括：
1. 数据解析：读取GPS设备的GPX或NMEA格式数据，并转换为适合Google Earth显示的格式。
2. KML生成：使用C#编写代码，生成包含轨迹点的KML文档。
3. Google Earth交互：调用Google Earth API，将KML文档加载到Google Earth中，实现轨迹的动态显示。
4. 用户交互：设计并实现用户界面，允许用户选择、播放、暂停、保存或清除轨迹。
5. 错误处理和调试：确保程序能够正确处理各种异常情况，并提供友好的错误提示。
通过这样的二次开发，用户不仅可以查看静态的地图，还可以实时追踪和分析GPS数据，为户外活动、导航、地理研究等领域带来便利。对于学习和理解Google Earth API以及C#编程的人来说，这是一个有价值的实践项目。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-08-25 10:12:27 </span>
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> 【遥感图像处理】基于Google Earth Engine的Sentinel-2影像分类：基于面向对象和基于像素的土地覆盖分类及精度评估 </a>
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内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。
适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。
使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。
其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-06-23 15:23:47 </span>
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> 【地理信息系统与遥感】基于Google Earth Engine的慕尼黑城市热岛效应分析：利用Landsat和Sentinel-2数据计算地表温度及植被指数并进行土地覆盖分类定义不同时间段（ </a>
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内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。
适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。
使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。
阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-06-22 14:25:25 </span>
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> 【遥感与地理信息系统】基于Python的植被光学厚度产品分析：Google Earth Engine数据处理与可视化教程 </a>
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内容概要：本文档由Amirhossein Ahrari提供，作为Google Earth Engine教程的一部分，主要介绍植被光学深度（VOD）产品的处理方法，使用Python API（Xee）。文档首先介绍了环境配置与初始化，包括安装所需库如xee、geemap、xarray等，并进行Earth Engine认证与初始化。然后，通过定义地理区域（以水文流域为例），获取并处理了2015年至2020年间L波段VOD数据集。对数据进行了年度和月度平均值计算，并通过matplotlib库绘制了不同时间尺度下的VOD分布图，最后将年度数据保存为netCDF格式。;
适合人群：对遥感数据处理、植被监测感兴趣的科研人员或学生，特别是熟悉Python编程且对Google Earth Engine有一定了解的用户。;
使用场景及目标：①学习如何利用Google Earth Engine平台获取和处理植被光学深度数据；②掌握使用Python API进行空间数据分析的方法；③了解植被光学深度数据的时间序列变化特征及其可视化表示。;
阅读建议：由于涉及到较多的技术细节，建议读者提前准备好相关软件环境，并按照文档步骤逐步操作，同时可以参考作者提供的视频教程加深理解。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-06-21 14:01:41 </span>
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> 【地理信息系统】基于Google Earth Engine的海岸线变化检测：利用NDWI进行水体提取与可视化分析 </a>
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内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。
适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。
使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。
阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-06-10 12:37:40 </span>
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> google earth 截图拼图软件 </a>
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在IT领域，Google Earth是一款非常著名的虚拟地球仪软件，它提供了全球范围内的高分辨率卫星图像和3D地形数据，让用户可以探索世界各个角落。而针对Google Earth中的大地图截图拼接问题，有一种特殊的应用程序或者插件可以帮助我们解决。本篇文章将详细探讨“google earth 截图拼图软件”这一主题，特别是名为"GEtScreen v1.1 绿色版"的工具。
我们要理解为何需要这样的软件。由于Google Earth显示的区域可能远超电脑屏幕的可视范围，单次截屏无法获取完整的地图图像。因此，用户需要分多次截图，然后将这些分散的图片拼接成一张完整的地图。这就是"拼接大地图"的标签所指代的功能。
"GEtScreen v1.1 绿色版"是一个专为Google Earth设计的截图工具，它具备以下关键特性：
1. **自动截图**：该软件能够自动化地进行多张截图，覆盖用户指定的Google Earth地图区域。用户只需要设置好起点、终点和步长，软件就会自动按设定的参数进行连续截图。
2. **无缝拼接**：GEtScreen能确保每张截图之间的重叠部分精确匹配，从而在后期拼接过程中形成无痕的全景图像。这在处理大面积地图时尤为关键，确保了拼接后的地图完整性和一致性。
3. **绿色免安装**："绿色版"意味着这个软件无需安装，可以直接运行。用户只需解压下载的压缩包，双击执行文件即可开始使用，这对于那些不希望在系统中留下大量临时文件或担心安全性的用户来说非常方便。
4. **简单易用**：对于非专业用户，软件通常需要提供直观的界面和操作流程。GEtScreen v1.1的设计简洁明了，用户可以轻松上手，设定截图参数并开始工作。
5. **图片处理**：除了基本的截图功能，该软件可能还包含了图片处理算法，如调整图片的大小、比例和颜色，以确保拼接后的图片质量。
6. **兼容性**：作为Google Earth的插件，GEtScreen v1.1应确保与不同版本的Google Earth软件兼容，以便广大用户使用。
在实际使用中，用户可能还需要掌握一些技巧，例如如何优化截图参数以减少拼接误差，如何保存和导出最终的拼接图片，以及如何处理可能出现的软件冲突等问题。此外，虽然这款工具可以解决大地图拼接的问题，但用户也需要注意版权问题，确保在合法范围内使用地图数据。
“google earth 截图拼图软件”如GEtScreen v1.1 绿色版，为需要处理大地图截图的用户提供了便捷的解决方案。通过自动化截图和无缝拼接功能，它极大地简化了原本繁琐的过程，使得用户可以轻松地获得完整的、高清的世界各地地图。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-05-28 20:34:22 </span>
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<a href="/dl?query=拼接大地图" class="layui-hide-xs"><em class="zy-csdn-tag">拼接大地图</em></a>
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> Google Earth划分区域边界图经验总结 </a>
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Google Earth划分区域边界图经验总结
本文总结了使用Google Earth（简称GE）软件对城市进行区域划分工作的经验，并且可以应用于暂没有电子地图的初级预规划。主要包括了区域划分方法、区域保存和区域调整三个方面。
区域划分方法：在GE中点选Add Polygon图标，出现Polygon设置页面，然后用鼠标在地图上点划边界，最后按OK（确认）键即可。在Polygon设置页面中，可以输入区域名称、划线颜色和宽度。在Area选项中，选择“Outlined”，则只画出区域边界，如果选择“Filled＋Outlined”，则按照选定颜色填充区域内部；由于规划工作通常只要区域边界，因此建议选择“Outlined”。
区域保存：划好区域后，要在Places界面中查看，划好的Polygon在哪一个文件夹下面；在划区域前，鼠标选择了哪个文件夹，划好的Polygon区域就在哪个文件夹。如果之前没有选择，则划好的Polygon会存放到“Temporary Places”文件夹下，软件关闭时不会自动保存；需要用鼠标将Polygon拖动到My Places文件夹下面，则软件可以自动保存，下次开启软件时Polygon仍旧存在。对于划好的区域，可以右键保存为文件。保存时，kml格式文件可以用Excel打开，kmz为kml的压缩格式，占用空间较小，可以根据情况选择。
区域调整：在GE中划好区域后，可以对其进行修改。在Places界面中选中要调整的区域名，然后右键选择Properties（属性），弹出Polygon设置页面，可以对名称、颜色以及区域边界等进行调整。调整名称和线条颜色的方法同新建Polygon。在Polygon边界调整中，先选择边界中要调整的端点，选中的为蓝色显示，然后按住左键可以拖动，直接调整区域。对于选中的某个端点，在其他区域按鼠标左键，可以按逆时针方向增加新端点；按鼠标右键，可以按顺时针方向逐个消除端点。
区域面积统计：在规划工作中，对划分的区域要统计面积，但普通Google Earth没有统计功能。可以使用Google Earth Pro版本，安装后打开统计功能（Ruler），选Polygon子页面，然后按照原Polygon区域边界划线，得到面积统计结果。也可以使用Global Mapper软件，将GE的地图格式转换为Mapinfo格式，进行精确统计。
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<span title="上传时间" class="code"> 2025-05-14 12:08:21 </span>
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