这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GEE：影像标准化。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行影像标准化的公式和代码。
影像标准化是一种预处理方法，用于将不同区域、不同时间、不同传感器拍摄的影像进行比较和分析。在GEE平台上进行影像标准化，可以使用本文代码，本文以EVI为例，将影像进行了标准化处理。
其结果如下图所示，
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今天我专门来讲讲标准化这个工作。可以说这项工作是运维过程中最基础、最重要的，但也是最容易被忽视的一个环节。 我做过多次公开演讲，每次讲到这个环节，通常会有单独的一页PPT，就放四个字，字号加大加粗，重复三遍，这四个字就是“标准先行”，然后演讲过程中
目录 标准化处理 0-1标准化: z-score标准化： 1、用自带的函数来操作 实现z-score标准化 实现0-1标准化 2、自定义函数实现 实现z-score标准化 实现0-1标准化 对输出结果范围有要求，数据较为稳定的，不存在极端的最大最小值 数据存在异常值和较多的噪音，可以间接通过中心化避
地球引擎有一个用户界面API，允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用，但还有更多的界面功能可用。特别是，用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面（GUI）。GUI可以包括简单的
官方教程：TFRecord 和地球引擎 在GEE的JS Code Editor中，我们按照我们的需要去处理对应的遥感影像，得到处理后Image影像。为了导出后读取数据，在导出前 一定清楚每个波段的名称（不然没法读取） 。深度学习数据集所需数据以为patch为单位，所以需要对整个遥感影像进行裁剪
今天来分享一下如何在GEE中计算热度，用地表温度来反演LST,选择影像的时间为6到9月，还是以山西省为研究区 实现代码如下： 计算结果显示： 其中红色代表地表温度高，蓝色代表地表温度低 统计结果： 感谢关注，欢迎转发！ 声明：仅供学习使用！
近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨
数据的标准化是将数据按照一定的 数学规则进行转换 ，使得数据满足特定的标准，通常是使数据满足正态分布或标准差为1的标准。 标准化的常见方法包括 最小-最大标准化 和 Z-score标准化 。最小-最大标准化将数据映射到 [0,1 ]的范围内，最小-最大标准化将数据映射到0-1区间
今天看到了“指数移动平均窗口标准化”，就研究了一下这是个啥东西，然后又顺便看了一下其他的数据标准化方法，这里顺便记录一下，方便以后查阅。 zscore标准化是一种 基于数据分布的标准化方法 。它的基本思想是 将数据转换为均值为0，标准差为1的分布 ，从而使得数
代码： 这里每一次最终的影像结果： 本文所需用到的函数： getVideoThumbURL(params, callback) 为这个ImageCollection获取一个动画缩略图的URL。 返回一个缩略图的URL，如果指定了回调，则未定义。 参数。 this:imagecollection（ImageCollection）。 ImageCollection实例。 params (对象): 与ee.data.get
LandScan人口数据 LandScan计划于1997年在橡树岭国家实验室（ORNL）启动，以满足为后果评估改进人口估计的需要。例如，全球范围内的自然和人为灾害使大量的人口处于危险之中，而且往往没有什么预先警告。开发高分辨的估计值是至关重要的，这样他们就可以对多个地理范围内
