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我正在尝试对非洲的一个湖进行时间序列分析。由于我感兴趣的区域位于赤道，因此每隔几天就会受到传感器未覆盖整个区域的间隙的影响（参见下图）。下面的代码中给出了 2015 年 10 月 2 日的示例，其中仅湖的边缘包含在 MODIS 路径中。如果我将这张图片包含在我的时间序列中，那么当天 AOI 的平均值是不正确的。因此，我正在寻找一种方法来过滤 imageCollection 以排除未覆盖整个感兴趣区域的日期。

MODIS 每日路径在赤道有间隙的图像： https ://eoimages.gsfc.nasa.gov/images/imagerecords/0/687/world_2000_110_rgb143_lrg.jpg

谢谢！

我想在 2014 年至 2017 年 12 月期间在Landsat 8 32 天 NDVI Composite imageCollection中保留一层。有没有办法做可变过滤器？还是按月过滤？

我正在尝试在我的 Windows（家庭版）PC 中安装 Google Earth Engine Datalab（使用 Python API）。由于我无法按原样安装 docker，因此我安装了 Docker Toolbox。然后，我按照https://developers.google.com/earth-engine/python_install-datalab-local中的说明安装了最新图像

一切都很顺利。在 Kitematic 中，我可以看到图像正在运行。它告诉我通过http://localhost:8081打开Datalab ，但是当我打开它时，什么也没有出现。当我单击 Kitematic 中的“预览”时，它会打开另一个网址（http://192.168.99.100:8081），但也不起作用。

为了尝试 docker，我安装了“hello-world-nginx”，它运行良好。由于它使用服务器-客户端协议，我认为问题出在 Earth Engine 图像上。我也将它安装在 Linux PC 中并且运行良好。

当我跑

码头工人日志'码头工人ps -q -l'

我正在尝试使用 Google 地球引擎在大量的 rapideye 图像上提取水面具。我在 Google Earth Engine 的代码编辑器中开发了这个脚本，它非常适合一小部分图像。但是当我尝试将图像数量增加到 100 多个时，我收到一条消息说

有没有人对此问题有任何提示或解决方案？

Javascript代码：

我尝试将新功能添加到大型功能集合中，但使用函数 set() 将整个列表覆盖到每个功能。但我的目的是将数组中的每个值添加到相应的 FeatureCollection 中。有谁能够帮助我？

所以，如果你能看到，我的代码将整个数组 [limit] 添加到 FeatureCollection 中的每个属性，而不是数组中的第一个值到第一个属性等等......有人可以帮我吗？谢谢你

我目前正在研究一个使用 MODIS 数据集的机器学习项目。由于我的 PC 不符合项目的计算要求，所以我使用了 AWS 服务器。现在的问题是地球引擎正在将图像导出到 Google Drive 或 Google Cloud Storage，但我希望它们导出到我的 S3 存储桶。

我遇到了建议将数据下载到本地存储然后将它们上传到 S3 存储桶的答案。鉴于庞大的数据集和我糟糕的数据速度，我需要很长时间才能做到这一点。因此，我想直接使用 Earth Engine 将它们导出到我的 S3 存储桶。

我已经阅读了发生导出的文档（ee.batch.Export.image）。我正在考虑编写一个将 Geotiff 图像导出到 AWS S3 存储桶而不是 Google Drive 或 Cloud Storage 的函数。

附言

• 我已经使用 Amazon MODIS 公共数据集进行了验证，并且我想要的数据集（MOD09A1 和其他一些）不是由 Amazon 提供的。
• 我的电脑上安装了 Windows 10。

我有 Sentinel 2 卫星（12 个波段）的图像产品。我想从这个乐队中得到云和云阴影面具。如何使用python做到这一点？

我知道 fmask 包可以做到，但我没有找到任何例子。但是 fmask 的文档非常糟糕。看看这个 http://pythonfmask.org/en/latest/

我也知道算法，但不想自己实现。

是否有人使用它，或者可能使用另一个包？

我是 Google 地球引擎的新手，正在尝试获取整个刚果民主共和国的 Landsat 图像。该项目涉及一些计算机视觉和图像分割，因此我需要尽可能获得最高分辨率。

我有一些从地球引擎开发的代码，用于从下面发布的 1 年陆地卫星图像合成。

问题是每次我运行脚本时都会询问我的scale值。所以我要求最高分辨率，但查询一直出错，因为它说我已经超过了图像导出的最大像素限制。

所以基本上我需要弄清楚如何将刚果分割成一组块，地球引擎允许我为这些块提取最大分辨率的合成图像。有谁知道我如何计算正确大小的多边形以适应账单？

我使用 SQL 到 geoJSON 的数据库生成了一些兴趣点。

地理JSON：

我想将此 geojson 导入到我在 Google 地球引擎上的代码编辑器中。查看文档（资产管理器），GEE 接受资产作为光栅图像、形状文件（.shp、shx、dbf、prj）。

另外，我发现通过融合表导入特征集合，但它仍然需要 shapefile。

我找到了一些 geojson 到 shapefile 转换器，但我需要一种方法将我的 geojson 直接导入 GEE 上的功能集合。那可能吗？

我是谷歌地球引擎的新手，并试图了解如何使用谷歌地球引擎 python api。我可以创建一个图像集，但显然该getdownloadurl()方法只对单个图像起作用。所以我试图了解如何迭代和下载集合中的所有图像。

这是我的基本代码。我对我正在做的其他一些工作进行了详细的分析。

所以我提取了 Landsat 集合，按日期和缓冲区几何进行过滤。所以我应该在集合中有 7-8 张图片（所有乐队）。

但是，我似乎无法通过迭代来处理该集合。

例如：

错误表明TypeError: 'ImageCollection' object is not iterable

因此，如果集合不可迭代，我如何访问单个图像？

一旦我有了图像，我应该可以使用通常的