GEE教程：利用sentinel-2影像的NDVI、EVI、GNDVI、GCI和NDWI各指数的展示
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种广泛用于评估植被状况的指数。它通过测量可见光和近红外光在植被上的反射来计算。NDVI值范围从-1到+1，数值越高表示植被越茂盛。EVI（Enhanced Vegetation Index）是对NDVI的改进
【视频教程】GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例实践
以Earth Engine（GEE）为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。该平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过60PB，同时依托全球上百万台超级服务器，提供
中科星图GVE（AI案例）——如何利用高分辨率0.5m影像进行建筑物提取
高分辨率0.5m影像提供了详细的地表信息，特别适用于建筑物的提取。以下是一些利用高分辨率影像进行建筑物提取的方法：预处理：在进行建筑物提取之前，需要对影像进行一些预处理。首先，根据影像质量，可以进行边缘增强、噪声去除等处理。其次，可以进行影像配准，将不同时间段的影像进行配准，以获取更精确的建筑物边界
PIE-engine APP 教程 ——基于PIE云平台的城市生态宜居性评价系统——以京津冀城市群为例
接下来是主函数，用于整体流程的控制。最后一个部分是UI部分的设定和统计数据的结果，这里是指定年份通过循环函数计算出的季节性结果。自定义配置显示数据对象：{list: 需要显示的行政区划级别列表，可选参数[province,city,county], province:要显示的省列表, city:要显
Google Earth Engine（GEE）——python导出 GeoTIFF 文件
处理地球引擎数据集后，您可能需要将结果导出ee.Image到 GeoTIFF。例如，将其用作 Earth Engine 外部数值模型的输入，或将其与您喜欢的 GIS 中的个人地理参考文件重叠。有多种方法可以做到这一点（请参阅开发人员指南的导出部分）。在这里，我们探索两种选择：ee.Image在 Go
