这个怎么做呢？——基于GEE 平台提取哨兵二号数据的EVI时间序列，采用S-G滤波法，将EVI 植被指数数据进行重建，去除 EVI数据的噪声，再利用动态國值法提取植被物候参数。#GEE#植被物候
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- 2023-06-30 16:54学习啊啊啊啊啊的博客 //s-g滤波 //to import library var oeel=require('users/OEEL/lib:loadAll'); var SG=oeel.ImageCollection.SavatskyGolayFilter(ndvi, ee.Filter.maxDifference(1000*3600*24*30, 'system:time_start', null, '...
- 2024-07-22 13:01梧桐GIS的博客 好了，经过上面的一通操作，我们得到了NDVI数据的S-G滤波结果，基本保留了原时间序列数据的形状、趋势，将高低频噪声进行有效平滑后，我们更能看出NDVI时间序列的变化趋势和大致的周期，是不是很有用呢。，因此S-G...
- 2021-06-29 15:28Spider_coder的博客 一种基于平滑时间序列数据和最小二乘原理的卷积算法，采用移动窗口的加权平均算法，但其加权系数不是简单的常数窗口，而是通过在滑动窗口内对给定高阶多项式的最小二乘拟合得出，关于M-G滤波算法网上有很多的文献，...
- 2024-08-10 09:18哨兵-1 号的开放数据政策和全球覆盖范围使其成为基于合成孔径雷达的广泛应用的宝贵数据源。在这方面，谷歌地球引擎是进行大面积分析的关键平台，采集后几天内就可获得预处理的哨兵-1 反向散射图像。为了保留信息内容...
- 2022-06-13 16:14通过实验分析，Lee 滤波和 Refined-Lee 滤波的滤波性能可以通过 ENL/ESI 分析来评价，实验结果表明 Refined-Lee 滤波的滤波性能优于 Lee 滤波，且 Refined-Lee 滤波可以更好地抑制相干斑噪声。同时，实验结果也表明...
- 内容概要：本文档提供了一个基于Google Earth Engine (GEE) 平台的Python脚本，用于提取并处理Sentinel-2卫星图像的植被指数数据。首先定义了云层掩膜函数`maskS2cloudsSR`，利用SCL波段去除云层干扰。接着实现了三...
- 2024-08-21 11:33数据采集和过滤：第一步是从哥白尼哨兵-1 号任务中采集合成孔径雷达数据，并应用过滤器选择所需的图像。 步骤 2 图像预处理：接下来，我们需要对合成孔径雷达图像进行预处理，应用斑点过滤并将其转换为合适的比例。...
- 2023-03-14 15:38thegirl@chx的博客 GEE计算时间序列植被指数-以哨兵2数据计算MTCI指数为例
- 2023-03-10 16:04thegirl@chx的博客 GEE- 哨兵数据进行植被指数计算（MTCI）
- 2021-05-01 02:24该示例显示了如何为要素集合提取图像集合值，如何创建植物索引时间序列数据帧并在其上应用Savitzky-Golay过滤器的示例。 笔记 中实现了此函数的更好版本，作为ee.ImageCollection对象的扩展方法： import ee , ...
- 2024-10-16 16:115. 植被数据：GEE中包含了植被指数数据，如NDVI、EVI等，可以用于植被监测、植被变化分析等应用 每个数据包含的具体内容： id title type snippet provider state_date end_date bbox deprecated keywords catalog ...
- 2024-04-18 13:08sdsdzj的博客 1.调试参数时，可能会存在一些构建数据缺失。
- 2025-09-19 10:13@HNUSTer_CUMTBer的博客 基于 GEE 利用哨兵二号（Sentinel-2）卫星影像计算归一化植被指数（NDVI）。
- 2024-07-24 10:48### GEE案例-Sentinel-2影像的物候监测分析 #### 一、背景与目的 随着遥感技术的发展，谷歌地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）为地球科学领域带来了革命性的变化。它不仅提供了强大的计算能力，还集成了一...
- 2024-04-19 16:17_养乐多_的博客 CSDN@_养乐多_本文将介绍如何在 Google Earth Engine (GEE) 平台中，使用哨兵2数据计算NDVI时间序列，并对该数据集应用 Savitzky-Golay 滤波器。Savitzky-Golay 滤波器可以有效地去除信号中的噪声，并平滑信号的变化...
- 2024-09-19 00:30此星光明的博客 利用sentinel-2数据计算的NDVI指数对比植被退化情况。
- 2024-06-03 10:14要使用Sentinel-1数据提取水域面积并进行下载，可以按照以下处理过程进行操作： 1. 获取Sentinel-1数据：可以通过Copernicus Open Access Hub或Sentinel Data Hub等数据提供商获取Sentinel-1数据。这些数据提供商...
- 2025-07-24 11:39使用场景及目标：① 学习如何使用GEE平台处理遥感数据，包括云掩膜和植被指数计算；② 掌握按月统计数据的方法，了解不同植被指数（NDVI、EVI）和地形数据（DEM）的应用；③ 实现自动化数据处理流程，提高工作效率。...
- 2025-05-02 13:47最后，使用图表展示原始与平滑后的NDVI（归一化差异植被指数）对比。 适合人群：对遥感数据分析、时间序列处理以及Google Earth Engine平台有一定了解的数据科学家或研究人员。 使用场景及目标：①帮助用户理解...
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