GEE 小技巧¶

GEE求mean值后如何保证结果为整数？¶

如果你想要求mean值后得到整数，你可以使用toInt()方法来把结果转换成整数。例如：

var mean = imageCollection.mean(); // mean is a float image
var intMean = mean.toInt(); // intMean is an integer image

获取波段数¶

使用 image.bandNames() 方法来获取一个图像的波段名称列表，然后使用 list.size() 方法来获取列表的长度，也就是波段数。

使用 geemap.image_props() 方法来获取一个图像的属性信息，包括波段数、波段名称、分辨率、投影等。

使用 image.getInfo() 方法来获取一个图像的详细信息，包括波段数、波段名称、数据类型、元数据等。

toBands()是什么意思？¶

toBands() 是一个针对 ee.ImageCollection 的数学运算方法

它可以将一个图像集合转换成一个多波段的图像，其中每个波段对应于图像集合中的一个图像
它还可以将多个单波段的图像合并成一个多波段的图像，然后进行加减乘除等操作

ee.Reducer.mean()和直接使用mean()有什么区别？¶

ee.Reducer.mean()是一个用于计算输入数据的平均值的Reducer对象，它可以用于对图像集合、图像、图像区域、图像邻域等进行空间或时间上的统计分析。

mean()是一个用于计算输入数据的平均值的方法，它可以直接应用于图像集合或图像，相当于调用reduce(ee.Reducer.mean())，但是不会在输出波段名称后面添加"_mean"。

ee.Reducer.mean()和mean()在功能上是相同的，都是用于计算输入数据的平均值，但是在输出波段名称上有所不同，ee.Reducer.mean()会在波段名称后面添加"_mean"，而mean()不会。

gee怎么打印影像属性信息？¶

// 加载一个影像
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR/LC08_044034_20140318');

// 打印影像对象，包括属性信息
print(image);

// 打印影像的ID
print(image.id());

// 打印影像的波段名称
print(image.bandNames());

// 打印影像的投影信息
print(image.projection());

还有很多其他的方法可以打印影像的属性信息，例如：

使用image.get()方法来获取影像的某个属性值，然后用print()函数输出。
使用image.propertyNames()方法来获取影像的所有属性名称，然后用print()函数输出。
使用image.toDictionary()方法来将影像的属性转换成一个字典对象，然后用print()函数输出。

map() 函数原理¶

使用ee.ImageCollection.map()方法来对影像集合中每个影像应用已定义的函数

map()函数，它可以对一个影像集合（ImageCollection）中的每一个影像（Image）应用一个函数，并返回一个新的影像集合。所以，map()函数返回的是一个ee.ComputedObject类型的对象，它是Earth Engine中的一种数据类型，表示一个在服务器端计算的对象。

为什么哨兵2号数据不如google卫星影像清晰？¶

哨兵2号数据和Google卫星影像的清晰度可能受到多个因素的影响，包括空间分辨率，光谱分辨率，大气校正，云遮挡，拼接处理等。哨兵2号数据的空间分辨率在10米到60米之间，而Google卫星影像的空间分辨率可能更高，因为它使用了多个不同的数据源，包括高分辨率的航空影像和矢量切片地图。哨兵2号数据的光谱分辨率有13个波段，覆盖了可见光，近红外和短波红外的范围，而Google卫星影像的光谱分辨率可能更低，因为它主要用于显示真彩色图像。哨兵2号数据提供了一级和二级的产品，其中一级产品是原始的拓扑校正图像，而二级产品是经过大气校正和地理校正的正射影像。Google卫星影像可能经过了更多的处理和优化，以提高图像的质量和一致性。哨兵2号数据受到云遮挡的影响，因为它是一个光学传感器，而Google卫星影像可能使用了多时相的数据来去除云层或填补缺失值。哨兵2号数据按照固定的网格划分为100×100公里的瓦片，而Google卫星影像可能使用了更复杂的拼接算法来生成无缝的地图。

总之，哨兵2号数据和Google卫星影像有各自的优势和局限性，你可以根据你的应用目的和需求来选择合适的数据源。哨兵2号数据更适合于科学研究和环境监测，而Google卫星影像更适合于可视化和导航。

最后更新: 2023-06-06
创建日期: 2023-05-11
作者: gis-xh