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GEE教程：基于MCD12Q1数据的土地分类数据特定地区的裸地面积增长趋势
定义几何图形和国家边界 首先，我们定义一个点的几何位置，并使用 FAO/GAUL 数据集来定义该地区的国家边界： var geometry = /* color: #98ff00 */ee.Geometry.Point ([-87.71007080078124, 41.848177051322665]); // 使用 FAO/GAUL 数据集定义国家边界并根据几何图形进行过滤 var country = ee.FeatureCollection ("FAO/GAUL/2015/level1").filterBounds(geometry); Map.addLayer(country); // 将国家边界添加到地图 Map.centerObject (geometry, 4); country 变量使用 FAO/GAUL 数据集定义国家边界，并通过 Map.addLayer() 在地图上显示。
37510编辑于 2025-02-17 - 来自专栏二猫の家
GEE代码实例教程详解：年度和月度土地覆盖变化分析
定义研究点坐标 var cor = [49.349581955929196, 37.390543498162955]; var loc = ee.Geometry.Point(cor); // 加载FAO GAUL 数据集并筛选研究区域 var roi = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL/2015/level1").filterBounds(loc); Map.centerObject 加载FAO GAUL数据集 加载并筛选与研究点相交的区域roi。 3.
79810编辑于 2024-07-10 - 来自专栏二猫の家
GEE代码实例教程详解：植被状况指数（VCI）与干旱监测
定义研究点坐标 var cor = [52.91994991092, 33.56756085477778]; var point = ee.Geometry.Point(cor); // 加载FAO GAUL 数据集并筛选研究区域 var feature = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL/2015/level0"); var roi = feature.filterBounds 加载FAO GAUL数据集 加载并筛选与研究点相交的区域roi。 3. 加载MODIS NDVI数据集 加载指定时间范围内的MODIS NDVI数据。 4.
92811编辑于 2024-07-09 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——ASTER全球数字高程模型（GDEM）v3
Processes DAAC, https://doi.org/10.5067/ASTER/ASTGTM.003 代码： var countries = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL
1.8K10编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——全球哥白尼数字高程模型（GLO-30 DEM）
Model (DEM) was accessed on DATE from Earth Engine Snippet¶ var countries = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL
1.9K10编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——LGRIP世界农田，划分为灌溉和雨水灌溉农田
ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GFSAD/LGRIP30"); var countries = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL
45710编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——全球去除森林和建筑物的哥白尼30米DEM数据集
ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/FABDEM"), countries = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL
79410编辑于 2024-02-02 - 来自专栏一个有趣的灵魂W
谷歌地球引擎（Google Earth Engine）之数据初探（栅格和矢量）
roi = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL/2015/level1") roi = roi.filter(ee.Filter.eq("ADM0_NAME","China")
2.9K52发布于 2020-09-15 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——全球2015年的耕地范围数据GFSAD全球耕地范围产品（GCEP）
ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GFSAD/GCEP30"); var countries = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL
47610编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE数据集——美国干旱监测四级干旱：中度（D1）、严重（D2）、极度（D3）和异常（D4）
colors"] }, usdm.get("system:index").getInfo() ); 结果 代码2 var adminBounds = ee.FeatureCollection('FAO/GAUL_SIMPLIFIED
31500编辑于 2025-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE 案例：利用2001-2024年的MODIS数据长时序ndvi指数归一化后的结果分析
代码 var feature = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL/2015/level0") var point = /* color: #98ff00 */ee.Geometry.Point
88710编辑于 2024-09-18
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