1 数据说明
- 详细的说明可以看注释
2 结果展示
3 详细代码
// Principal Components Analysis EXAMPLE
// Load a landsat 8 ...GEE学习笔记(29): 主成分分析例子(Principal Components Analysis)
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GEE学习笔记(28): 对时间序列的影像进行非线性拟合：平滑处理
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GEE学习笔记(27): 对时间序列的影像进行非线性拟合：简单求解
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1 数据说明
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LANDSAT/LT5_L1T_TOA
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详细的说明可以看注释
2 结果展示
3 详细代码
// Array Example:
// Linear Modeling ...GEE学习笔记(26): 快速检测山东山火面积和明火位置
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备注：以下纯属学习，数据真实性还有待检测
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看到这样的事情真的很痛惜，这么好的景色，几天之内就化为灰烬
1 数据说明
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数据来源：选用Sentinel-2的影像
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具体数据和结果如...
GEE学习笔记(25): 植被指数的计算(2)-窄带绿度
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1 窄带绿度——Narrowband Greenness (7种)
窄带绿度指数对叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构非常敏感。它使用了红色与近红外区域部分——红边，红边是介于690 n...
GEE学习笔记(24): 植被指数的计算(1)-宽带绿度
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1 宽带绿度——Broadband Greenness (5种)
宽带绿度指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况，它对植物的叶绿素含量、叶子表面冠层、冠层结构比较敏感，这些都是植被光合作用的主...
GEE学习笔记(23): 通过阈值法对水体信息进行提取
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说明： 以下都是通过计算某一种水体指数然后通过控制阈值直接对水体进行提取
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进一步可以通过监督学习的方法（支持向量机，逻辑回归，随机森林，深度学习……）对水体进行提取，检验水体提取的准确性...
GEE学习笔记(22): 数字化训练样本进行土地利用分类的个人经验
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1 自己总结的技巧
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如果有同学在kaggle上或其它平台有过机器学习比赛的经历就会比较清楚，很多比赛都是需要自己利用数据做数据特征，然后运用各种模型进行分类，如果特征做的好，那最后的准确性应...
GEE学习笔记(21): 数字化训练样本利用SVM进行土地利用分类
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说明：应读者的鼓励和要求，今天就更新一篇用SVM进行土地利用分类的案例，在代码里写了详细的说明，如果还不明白，私聊吧，知乎回复的比较慢，或者可以加微信好友，大家一起讨论和学习。
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初学者如...
GEE学习笔记(20): 统计不同土地利用类型的面积
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1. 数据
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数据说明：直接利用modis的产品数据mcd12q1v006进行统计
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