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很多GEE学习者,都是从下载大范围高空间分辨率遥感影像开始的,或者在GEE上进行一些植被指数处理。本文选择Sentinel-2数据,利用S2_CLOUD_PROBABILITY数据集对其进行去云处理。然后合成无云的Sentinel-2影像及ndvi。本文以四川省为例。代码如下:
table = ee.FeatureCollection("users/cdut/China_province_2019") S2_Cloud = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY") S2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2") // 筛选研究区范围 var roi = table.filter(ee.Filter.eq('provinces','sichuan')) // 习惯性计算一下研究区面积 print(roi.geometry().area().divide(1000000),'sichuanArea(km2)') // 利用外轮廓红色显示研究区范围 var styling = {color:'black',fillColor:'00000000'} Map.centerObject(roi,5.7) // 建立去云函数 function CloudProbability(img,thread){ var prob = img.select('probability') return img.updateMask(prob.lte(thread)) } // 利用ee.Join.inner函数将cloud影像和Sentinel-2影像联合,以便后面去云时使用 function MergeImages(primary, secondary) { var join = ee.Join.inner(); var filter = ee.Filter.equals({ leftField: 'system:index', rightField: 'system:index' }); var Col = join.apply(primary, secondary, filter); Col = Col.map(function(image) { var img1 = ee.Image(image.get("primary")); var img2 = ee.Image(image.get("secondary")); return ee.Image.cat(img1,img2); }); return ee.ImageCollection(Col); } // 这里选择 5-10 月的数据进行处理 function main() { var startDate = "2021-5-1"; var endDate = "2021-10-1"; var S2Img1 = S2.filterDate(startDate, endDate) .filterBounds(roi) var S2Img2 = S2_Cloud.filterDate(startDate, endDate) .filterBounds(roi); var S2Imgs = MergeImages(S2Img1, S2Img2); S2Imgs = S2Imgs.map(function(image) { return CloudProbability(image, 30); }); print(S2Img1) print(S2Img2) print(S2Imgs) var ndvi_max = S2Imgs.map(function ndvi(img){ return img.normalizedDifference(['B8','B4']) }).max().clip(roi) Map.addLayer(S2Imgs,{bands:['B8','B4','B3'],min:0,max:3000},'S2Imgs') Map.addLayer(ndvi_max, {min:0, max:0.9}, "ndvi"); } main(); Map.addLayer(roi.style(styling),{},'sichuan'
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