内容概要：本文档提供了Landsat-7 SLC-off影像空隙填充算法的实现代码。SLC-off是Landsat-7卫星扫描仪的一个故障，导致成像时出现条带状的缺失数据。该算法基于美国地质调查局（USGS）的L7 Phase-2空隙填充协议，使用Google Earth Engine (GEE) 平台进行实现。代码首先定义了一些参数，如最小和最大缩放比例、最少邻近像素数量等。接着，通过定义`GapFill`函数来实现主要的空隙填充逻辑。该函数接收源影像和填充影像作为输入，并利用核函数计算两个影像之间的共同区域，再通过线性回归计算缩放因子和偏移量，对无效区域进行处理，最后应用缩放和偏移并更新掩膜，完成空隙填充。此外，还展示了如何使用该函数对两幅具体的Landsat-7影像进行处理，并将结果可视化显示。; 适合人群：对遥感影像处理有一定了解的研究人员或开发者，特别是那些熟悉Google Earth Engine平台及其JavaScript API的人群。; 使用场景及目标：①适用于需要处理Landsat-7 SLC-off影像的研究或项目；②帮助用户理解如何在GEE平台上实现影像空隙填充算法；③为用户提供一个可复用的代码示例，以便根据具体需求调整参数或扩展功能。; 阅读建议：读者应先熟悉Landsat-7 SLC-off现象及其对影像质量的影响，以及GEE平台的基本操作。在阅读代码时，重点关注`GapFill`函数内部的工作流程，特别是如何通过线性回归计算缩放因子和偏移量，以及如何处理无效区域。同时，可以通过修改输入影像和参数值来探索不同情况下的空隙填充效果。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行遥感数据分析的完整流程。首先，定义了研究的时间范围（2024年全年）和感兴趣区域（AOI），并设置了一个云掩膜函数来去除影像中的云和云阴影干扰。接着，从Landsat 8卫星影像集中筛选符合条件的影像，并对每个影像进行了预处理，包括计算归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）。然后，通过线性回归方法确定了NDVI与LST之间的关系，进而计算了土壤湿度指数（TVDI）。最后，对样本点进行了统计分析，绘制了散点图，并计算了皮尔逊相关系数，同时将结果导出为CSV文件。 适合人群：具有遥感数据处理基础知识，特别是熟悉Google Earth Engine平台操作的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Landsat 8影像；②掌握云掩膜技术的应用；③理解NDVI和LST的计算方法及其相互关系；④探索TVDI作为干旱监测指标的有效性；⑤了解如何进行数据可视化和统计分析。 阅读建议：由于涉及到多个步骤和技术细节，建议读者按照文中提供的代码顺序逐步执行，并尝试调整参数以观察不同设置下的效果变化。此外，对于不熟悉的地理信息系统概念或术语，可以通过查阅相关资料加深理解。

本文详细介绍了基于Google Earth Engine（GEE）平台的地表温度单通道算法反演方法。文章以北京市中心为研究区域，利用Landsat 8卫星数据，从数据加载、预处理到地表温度（LST）反演与结果导出的完整流程进行了分步骤解析。核心内容包括研究区域与时间范围定义、Landsat 8数据加载与预处理、NDVI计算、植被覆盖度（FVC）与地表比辐射率计算、亮度温度（BT）计算、地表温度反演（单通道算法）以及结果导出。此外，文章还提供了关键注意事项与优化方向，如数据质量控制、参数优化建议和结果验证方法。该代码流程清晰，可重复性强，适用于学术研究和城市规划等场景。 基于Google Earth Engine（GEE）平台的地表温度反演方法是当前遥感领域的一个重要研究方向。本文详细介绍了地表温度单通道算法反演的完整流程，以北京市中心为研究区域，使用Landsat 8卫星数据作为主要数据源。 研究区域与时间范围的定义是地表温度反演的第一步。在这个过程中，我们需要明确研究的目标区域和时间范围，以便于后续的数据处理和分析。 Landsat 8数据的加载与预处理是地表温度反演的关键步骤。Landsat 8是美国地质调查局和美国宇航局联合开发的地球观测卫星，其携带的传感器可以提供丰富的地表信息。在这个过程中，我们需要对Landsat 8的数据进行加载，包括下载和读取数据。预处理主要包括数据裁剪、去云等步骤，以提高数据的质量。 接下来，NDVI的计算是地表温度反演的重要部分。NDVI（归一化植被指数）是反映地表植被覆盖程度的一个重要指标，其计算需要使用到遥感数据的红光波段和近红外波段。 然后，植被覆盖度（FVC）与地表比辐射率的计算也是地表温度反演的关键步骤。植被覆盖度是反映地表植被覆盖程度的另一个重要指标，其计算需要使用到NDVI。地表比辐射率是反映地表辐射特性的参数，其计算需要使用到植被覆盖度。 亮度温度（BT）的计算是地表温度反演的另一个重要部分。亮度温度是反映地表辐射温度的参数，其计算需要使用到遥感数据的热红外波段。 地表温度反演是基于单通道算法进行的。单通道算法是一种常用的地表温度反演算法，其主要思想是利用遥感数据的热红外波段进行地表温度反演。 在整个地表温度反演过程中，我们还需要注意一些关键事项，如数据质量控制、参数优化建议和结果验证方法。数据质量控制是保证地表温度反演结果准确性的前提，参数优化建议是为了提高地表温度反演的精度，结果验证方法是为了验证地表温度反演结果的准确性。 本文介绍的地表温度反演方法具有流程清晰、可重复性强的特点，适用于学术研究和城市规划等场景。通过使用本文介绍的地表温度反演方法，我们可以获取到高精度的地表温度数据，为城市热岛效应的研究、城市规划和环境保护等提供重要的数据支持。

本文详细介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE)平台批量下载Landsat8地表温度（LST）数据的方法。文章首先阐述了地表温度的重要性及其在气候、生态等领域的应用价值，随后提供了完整的代码框架和分步骤详细解析，包括感兴趣区域（ROI）导入与地图配置、Landsat8影像掩膜与定标函数定义、时间范围设置以及逐月影像合成、LST计算与批量导出等核心步骤。代码实现了对指定区域2024年逐月Landsat8卫星数据的筛选、云去除、辐射定标、地表温度计算与批量导出，适用于生态、气候等领域的时空动态分析。文章还提供了代码关键注意事项和运行结果，帮助读者更好地理解和应用该方法。 地表温度（LST）是研究地球表面热能流动与气候相互作用的重要参数。获取准确的LST数据对于分析气候模式、评估生态环境变化以及支持农业生产等方面具有极其重要的意义。Landsat 8 卫星作为美国地质调查局(USGS)和NASA联合发射的一颗地球观测卫星，能够提供覆盖全球范围的高清多光谱数据，是获取LST数据的重要来源。 Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了海量地球科学数据的存储和分析能力。GEE平台支持各种类型的地球科学数据，包括Landsat系列卫星数据，且其内置的API功能允许用户直接在云端处理和分析这些数据。利用GEE平台，可以非常便捷地进行批量数据处理和下载，大大降低了进行大规模遥感分析的门槛。 在利用GEE平台下载Landsat8 LST数据时，首先需要定义感兴趣区域（ROI），即确定需要分析和下载数据的地理位置。接下来，根据Landsat8卫星的特性，需要设定时间范围，确定分析的时间跨度。此外，对于Landsat8影像的处理，需要进行影像的掩膜处理，以剔除云层和云影的影响。为了确保数据的准确性，还需要对影像进行辐射定标。 辐射定标之后，可以计算地表温度。Landsat8提供的是光谱数据，需将光谱数据转换为温度数据，此过程涉及到复杂的物理模型和算法。当LST计算完成后，还需要通过逐月影像合成的方式整合数据，从而形成一系列时间序列数据集，这对于研究地表温度随时间的变化趋势非常重要。 文章中提到的可运行源码，实际上是一个程序化的解决方案，不仅提供了核心步骤的代码框架，还详细解析了每一步的操作。代码中可能包含有自动筛选数据、云量剔除、辐射定标、温度计算以及最终数据导出等功能。这些代码示例和说明，可以帮助读者更加直观地理解如何使用GEE进行遥感数据处理，同时，也便于读者根据自身需求调整和优化代码。 由于Landsat8影像数据量庞大，逐个下载和处理这些数据将耗费大量的时间和精力。GEE平台的优势在于其强大的数据处理能力和并行计算能力，能够快速响应用户的分析需求，实现批量处理和下载。因此，这种方法特别适合进行大规模、长时间序列的遥感数据分析，对于生态学、气候学等领域的研究具有很高的应用价值。 值得注意的是，在运行相关代码时，用户需要注意代码中的一些关键事项，如版本兼容性、API的调用限制等，以避免运行时发生错误。此外，文章还可能提供了运行结果的截图或数据，帮助读者验证代码的运行效果，并指导读者如何解读和应用下载的数据。 文章提供的信息和代码示例，将大大促进遥感科学领域研究者的工作效率，特别是在进行时空动态分析时，这些数据和方法将提供强有力的技术支持。对于那些缺乏专业编程背景的研究人员来说，本文所提供的详细教程和完整代码，无疑为他们提供了一种易于上手和操作的解决方案。

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。

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。

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。

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。

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。

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。