【代码】【GEE】利用哨兵2号计算NDBI并使用前后时段影像补全空值。
原创
2024-05-10 11:35:39
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今天来分享如何在GEE中利用landsat影像计算上述指数，并进行相关性分析。相关性分析用Pearson相关系数表示
原创
2022-08-08 16:25:57
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问题：有粉丝问到，如何进行建筑物的提取，其实这里有两个方法，一个是有一个数据集可以直接获取建筑物的轮廓，具体内容可以看我之前的文章：(2条消息) Google Earth Engine ——高分辨率 50 厘米卫星图像的建筑物轮廓数
原创
2022-05-24 18:05:38
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数据源：modis的MOD9A1产品，分辨率500m，合成周期为8天NDVI（归一化植被指数）计算公式：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，其中NIR为近红外波段，R为红光波段，分别对应MODIS第2和第1波段。NDBI（归一化建筑指数）计算公式：NDBI=(M IR - N IR ) /(M IR + N IR )，其中MIR为中红外波段，NIR为近红外波段，分别对应MODIS第6和第1波
这是提出NDBI的那个人的文章，有兴趣的可以下载下来看 这是他的技术路线图，他有做了验证，我们这里只是实现，不做验证。 这是NDBI方法的公式：我们这里用L8 OLI数据做实验，也就是对应的MIR是第6波段，NIR是第5波段。 后面实验操作就是按照他的步骤！ 原始数据需要经过辐射定标和大气校正，如上图所示，我使用整景的L8数据做实验，上面是辐射定标结果。 为了节省时间，我使用快速大气校正，但是提
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2024-07-07 06:27:09
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最近一直在做土地利用分类，尝试了非监督分类、随机森林，感觉制作标签好费事，就想通过光谱指数阈值偷懒。当然结果表明，这样分割只能看大致趋势！！实际分类结果不准！！对于一些趋势分析倒是勉强可以用用，而且确实省时省力。选取典型土地利用类型，查看光谱特征首先我在地图上选取了几种典型的土地利用类型，计算他们的NDVI、MNDWI、SI、NDBI等光谱指数，查看哪种光谱指数能分类得更好。结果发现，EVI和SA
