GEE組合數(shù)據(jù)

組合數(shù)據(jù)

主要功能

組合指定時間段(六個月)的LC8數(shù)據(jù)

代碼

// Composite 6 months of Landsat 8.

// Note that the input to simpleComposite is raw data.
var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1');

// The asFloat parameter gives floating-point TOA output instead of
// the UINT8 outputs of the default simpleComposite().
var composite = ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite({
  collection: l8.filterDate('2015-1-1', '2015-7-1'),
  asFloat: true
});

// Pick a spot with lots of clouds.
Map.setCenter(-47.6735, -0.6344, 12);
// Display a composite with a band combination chosen from:
// https://landsat.usgs.gov/how-do-landsat-8-band-combinations-differ-landsat-7-or-landsat-5-satellite-data
Map.addLayer(composite, {bands: ['B6', 'B5', 'B4'], max: [0.3, 0.4, 0.3]});

步驟分析

  1. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集對象研铆,使用名稱來篩選數(shù)據(jù)
  2. 組合數(shù)據(jù)阱持,使用影像日期屬性來篩選數(shù)據(jù)集拴孤,作為輸入數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)組合
  3. 設(shè)置地圖中心口糕,縮放等級
  4. 添加組合結(jié)果圖層譬胎,展示結(jié)果

主要方法

  1. ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite()
    Computes a Landsat TOA composite from a collection of raw Landsat scenes. It applies standard TOA calibration and then assigns a cloud score to each pixel using the SimpleLandsatCloudScore algorithm. It selects the lowest possible range of cloud scores at each point and then computes per-band percentile values from the accepted pixels. This algorithm also uses the LandsatPathRowLimit algorithm to select only the least-cloudy scenes in regions where more than maxDepth input scenes are available.
    Arguments:
    collection (ImageCollection):
    The raw Landsat ImageCollection to composite.
    percentile (Integer, default: 50):
    The percentile value to use when compositing each band.
    cloudScoreRange (Integer, default: 10):
    The size of the range of cloud scores to accept per pixel.
    maxDepth (Integer, default: 40):
    An approximate limit on the maximum number of scenes used to compute each pixel.
    asFloat (Boolean, default: false):
    If true, output bands are in the same units as the Landsat.TOA algorithm; if false, TOA values are converted to uint8 by multiplying by 255 (reflective bands) or subtracting 100 (thermal bands) and rounding to the nearest integer.
    Returns: Image

計算landsat的TOA組合結(jié)果炫七。對指定的landsat數(shù)據(jù)執(zhí)行標準TOA矯正爬立,然后為每一個像素計算一個云指數(shù)(cloud score),使用simpleLandsatCloudScore算法万哪。在每一個像素上懦尝,選擇計算出的最低值知纷,然后計算每一個波段上的百分比。該算法也使用LandsatPathRowLimit算法來選擇maxDepth參數(shù)控制的最大允許運算深度陵霉,即選擇cloudscore最少的前多少景影像琅轧。
輸入?yún)?shù):數(shù)據(jù)集(原始landsat數(shù)據(jù)集),precentile(百分比系數(shù)踊挠,組合不同波段時乍桂,使用的系數(shù),默認是50)效床,云量允許范圍(允許一個位置上cloudscore的范圍)睹酌,maxDepth(整數(shù),控制參與組合的影像數(shù)量)剩檀,asFloat(布爾值憋沿,控制返回結(jié)果是否為浮點型)

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市沪猴,隨后出現(xiàn)的幾起案子辐啄,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖运嗜,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,941評論 6 508
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件壶辜,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡担租,警方通過查閱死者的電腦和手機砸民,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,397評論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來奋救,“玉大人岭参,你說我怎么就攤上這事〕⑺遥” “怎么了冗荸?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 165,345評論 0 356
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長利耍。 經(jīng)常有香客問我蚌本,道長,這世上最難降的妖魔是什么隘梨? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,851評論 1 295
  • 正文 為了忘掉前任程癌,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上轴猎,老公的妹妹穿的比我還像新娘嵌莉。我一直安慰自己,他們只是感情好捻脖,可當我...
    茶點故事閱讀 67,868評論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布锐峭。 她就那樣靜靜地躺著中鼠,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪沿癞。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上援雇,一...
    開封第一講書人閱讀 51,688評論 1 305
  • 那天,我揣著相機與錄音椎扬,去河邊找鬼惫搏。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛蚕涤,可吹牛的內(nèi)容都是我干的筐赔。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,414評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼揖铜,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼茴丰!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起天吓,我...
    開封第一講書人閱讀 39,319評論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤贿肩,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后失仁,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,775評論 1 315
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡们何,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,945評論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年萄焦,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片冤竹。...
    茶點故事閱讀 40,096評論 1 350
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡拂封,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出鹦蠕,到底是詐尸還是另有隱情冒签,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 35,789評論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布钟病,位于F島的核電站萧恕,受9級特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏肠阱。R本人自食惡果不足惜票唆,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,437評論 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望屹徘。 院中可真熱鬧走趋,春花似錦、人聲如沸噪伊。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,993評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至姨伟,卻和暖如春惩琉,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背授滓。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,107評論 1 271
  • 我被黑心中介騙來泰國打工琳水, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人般堆。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 48,308評論 3 372
  • 正文 我出身青樓在孝,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親淮摔。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子私沮,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 45,037評論 2 355

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容