问题标签 [landsat]

我想绘制一个栅格图层，但是标题没有出现。

栅格图层是 Landsat 8 图像的摘录。结果如下所示：

有任何想法吗？

我有一个功能可以可视化不同日期的图像。但是，我需要同时使用 landsat 7 和 8，因为我想要的日期早于 2013 年。问题是 landsat 7 和 8 对它们的波段排序不同，因此以相同的方式可视化图像需要不同的代码。为了解决这个问题，我尝试重命名 landsat 7 图像集中的红色、绿色、蓝色和 NIR 波段以匹配 landsat 8。这样我可以编写一个通用代码，该代码将适用于 landsat 7 和 8 的图像。下面是我编写的代码（假设 landsat 7 已被导入并称为“landsat7”，并且还导入了一个包围称为“bounds”的感兴趣区域的几何图形）。

但是，当我运行代码时出现错误：地图错误（ID = LE07_001004_20000610）：Image.select：需要参数'input'。有什么建议吗？

我正在尝试在一个有很多云的区域（印度尼西亚云森林）中的谷歌地球引擎中制作一个无云的陆地卫星复合材料。以前，我通过制作最绿色的像素合成成功地实现了这一点，其中我使用具有最高 NDVI 值的像素来确保我在合成图像中使用非云像素。

该代码工作正常，但是，我担心使用最高的 NDVI 像素来使我的合成过度代表森林区域。因此，我正在寻找一种方法来提取具有最高 NDVI 的像素（以摆脱云），然后在我的合成中使用该像素的所有 7 个其他波段（而不是使用 NDVI 波段本身）。我的问题是：这甚至会摆脱森林的过度代表，还是我仍然会遇到同样的问题？其次，如果这种方法看起来确实是一种在制作不会过度代表森林的合成时去除云层的合法方法，那么我如何提取高 NDVI 的像素，然后使用它们的其他波段进行合成？

我正在尝试计算完整 Landsat 集合的 ndvi。首先，我移除了云层，然后我尝试按如下方式计算 ndvi 指数。不幸的是我没有得到任何结果，有没有人知道为什么代码不起作用？

谢谢

代码：

我是地理空间分析和谷歌地球引擎的初学者。我试图只对一类 Landsat 5 图像（游泳池）进行分类。我有几个培训站点并应用了分类器。结果，我的分类图像看起来完全是红色的（所以分类没有给我预期的结果）。那是因为我应该分类几个类而不是一个类吗？以及如何要求通过我的训练站点对我定义的类进行分类并创建另一个类来收集不属于先前定义的类的所有像素？在我使用的代码下方：

所以我有两个 ndarray 一个包含 ndvi 值，另一个包含温度

条件是，对于所有温度高于所有温度 25% 的像素，其像素的 ndvi 值必须更改为 np.nan。

所以我目前使用的是：temp[temp > T_25]=np.nan（它只将temp设置为nan）我只需要在上面查找索引并应用于ndvi？

我试图将其展平并使用 np.where(temp[temp > T_25]) 但它似乎只是给了我一个空数组。

变平前改变 75% 后的温度是什么样的：

假设我希望那些 nan 处于 ndvi ... 形状是 (600,400)

感谢您阅读本文。任何帮助都感激不尽。

更具体地说，我正在使用 Landsat Surface Reflectance Tier 1 的图像集合，我想计算集合中每个图像的像素波段 2（蓝色）的平均值。并得到一个带有各自日期的平均值的 CSV（抱歉英语不好）。在我用几何、日期和云层过滤后，我尝试了从另一个帖子中看到的这个功能（不记得我在哪里看到的）

问题是我可以从像“EARTH_SUN_DISTANCE”这样的图像中获得其他属性的平均值，但是当我尝试“B2”时，我没有得到任何结果。怎样才能得到这些信息？

我根据 MCD43A4（空间分辨率 500m）集合计算了存在各种水体的区域的 NDMI 指数。我想做的是根据 Landsat Global Inland Water 数据集（空间分辨率 30m）从我的收藏中掩盖这些水体，但我不知道如何做到这一点。我必须做的第一件事是改变 Landsat 的空间分辨率以使其与 MODIS 匹配，但我不明白如何做到这一点，我应该使用一种 Reduce 吗？

谢谢

我是 Google Earth Engine 代码的初学者，正在尝试将 SLC-gap 代码应用于 Landsat 7 Surface Reflectance 图像。使用 StackOverflow 上可用的资源，我生成了以下代码；但是，当我将图像带入 QGIS 时，似乎仍然存在差距。我的代码不正确还是我没有正确地将其应用于图像？

首先，我根据 Landsat SR 数据的 pixel_qa 波段屏蔽了云：

然后，我删除了并非在所有波段中都出现的边缘像素：

然后，我绘制了一年以上 Landsat 7 TOA 数据的函数图，并取了中值并为约旦绘制了图。

然后，我尝试使用单一内核大小应用 USGS L7 Phase-2 Gap 填充协议来填充 SLC Landsat 7 的空白。

然后，我通过回归找到了主要的比例因子，并将回归的波段交错（假设波段具有相同的名称）。

然后，我仅使用均值和 stddev 找到了次要比例因子。

我应用了缩放并屏蔽了没有足够邻居的像素。

我加载了一个边界表和过滤器。

我展示了 Jordan 的结果；然而，SLC 的空白似乎没有被填补。我继续使用这些图像计算 MSAVI2 值，因此剩余的间隙会影响结果。

任何建议将不胜感激！

我正在尝试计算每个水域的水域和每个波段的统计数据，看看是否有季节性变化。

导出的 .csv 文件在加入之前只有列 ("GNIS_ID","AreaSqKm","waterArea")。我打印了变量 Join，它确实包含我需要的所有列。为什么它们没有显示在导出的 CSV 文件中？我错过了什么？