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本节主要是介绍 .ts_inspector 工具#xff0c;它是可以可视化遥感影像随时间的变化#xff0c;与先前文章中介绍的.split_map差别在于#xff0c;它可以加载时间序列数据。
1 导入库
!pip install geemap #安装geemap库
import ee
import geemapgeemap.show_youtub…前言
本节主要是介绍 .ts_inspector 工具它是可以可视化遥感影像随时间的变化与先前文章中介绍的.split_map差别在于它可以加载时间序列数据。
1 导入库
!pip install geemap #安装geemap库
import ee
import geemapgeemap.show_youtube(0CZ7Aj8hCyo)2 创建NAIP数据集时间变化
国家农业图像计划 (NAIP) 为美国大陆农业生长季节的航空图像其图像是在一米地面采样距离 (GSD) 处采集的其水平精度与图像检查过程中使用的可照片识别的地面控制点的六米范围内相匹配旧的图像是使用3个波段红、绿和蓝RGB收集的较新的图像通常是使用附加的近红外波段 (RGBN) 收集的。
naip_ts geemap.naip_timeseries(start_year2009, end_year2018) #创建National Agriculture Imagery Program(NAIP)数据集时间序列layer_names [NAIP str(year) for year in range(2009, 2019)] #创建要在下拉列表下显示的图层名称列表。
print(layer_names)naip_vis {bands: [N, R, G]} #设置可视化参数。Map geemap.Map() #创建split-panel地图以可视化NAIP图像
Map.ts_inspector(left_tsnaip_ts,right_tsnaip_ts,left_nameslayer_names,right_nameslayer_names,left_visnaip_vis,right_visnaip_vis,
)
Map显示结果分辨率很是很高的。
3 创建年度合成的Landsat影像
region Map.draw_last_feature #可以手动绘制ROIif region is not None: #如果ROI为空则采用下面的Polygonroi region.geometry()
else:roi ee.Geometry.Polygon([[[-115.897448, 35.640766],[-115.897448, 36.603608],[-113.784915, 36.603608],[-113.784915, 35.640766],[-115.897448, 35.640766],]],None,False,)print(roi.getInfo()) #打印ROI信息landsat_ts geemap.landsat_timeseries(roiroi, start_year1984, end_year2019, start_date01-01, end_date12-31
) #该函数是用于创建landsat序列数据layer_names [Landsat str(year) for year in range(1984, 2020)]
print(layer_names)landsat_vis {min: 0,max: 0.3,gamma: [1, 1, 1],bands: [NIR, Red, Green],
} #参数设置Map geemap.Map() #显示roi区域不同年份的split-panel结果
Map.ts_inspector(left_tslandsat_ts,right_tslandsat_ts,left_nameslayer_names,right_nameslayer_names,left_vislandsat_vis,right_vislandsat_vis,
)
Map.centerObject(roi, zoom8)
Map显示结果
后记
大家如果有问题需要交流或者有项目需要合作可以加Q Q 504156006详聊加好友请留言“CSDN”谢谢。
