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| 編輯推薦： |
集生态学、测量学、地理学等诸多学科内容
为您提供海量科研数据处理和分析研究技术支持
助您系统而快速掌握Google Earth Engine 云平台基础知识与地理空间分析方法
本书主要读者对象为测绘、生态、地理、环境和遥感等领域各层次技术及相关科研人员，以及高等院校相关专业在校师生等。
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| 內容簡介： |
本书共分为8章，书中从Google?Earth?Engine?code?Editor在线Web中的实现和账号申请，到JavaScript基础，再到GEE常用功能和GEE案例的分析，用通俗易懂的语言，渐进式讲解了GEE遥感云计算的相关操作技术， 包括JavaScript中EE对象、矢量、影像、图像可视化、影像的上传和下载、影像去云、影像时间和边界筛选、指数反演、波段运算、影像掩膜、镶嵌和裁剪、矢量和栅格的转换、面积和周长的计算、线性回归、相关性分析、reducer统计和筛选、join连接、图表加载、runTask以及多个案例分析等内容。书的每章既有基础功能的使用和相应代码配备，也有高级功能知识点探究，是学习Google? Earth? Engine技术的理想书籍。
本书主要读者对象为测绘、生态、地理、环境和遥感等领域各层次技术及相关科研人员，以及高等院校相关专业在校师生等。
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| 目錄：
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第1章?云平台概述?
1.1?Google?Earth?Engine云平台?
1.2?微软行星Planetary?Computer云平台?
1.3?CODE-DE云平台?
1.4?ESA?MAAP多任务算法和分析平台?
1.5?AI?Earth地球科学云平台?
1.6?PIE-Engine云平台?
1.7?地球大数据挖掘分析云系统?
第2章?GEE平台基本简介?
2.1?Timelapse?
2.2?Explorer?
2.3?GEE中的研究案例?
2.4?地球引擎单元
2.5?地球引擎处理环境?
2.6?地球引擎分辨率?
2.7?地球引擎配额?
2.8?GEE平台账号申请?
第3章?GEE基础语法和概念?
3.1?JavaScript编译界面?
3.2?JavaScript语法?
3.3?字符串类型?
3.4?数字类型?
3.5?列表类型?
3.6?字典类型?
3.7?数组类型?
3.8?矢量和矢量集合?
3.9?影像和影像集合?
第4章?地球引擎学习和使用教程?
4.1?GEE基础教程?
4.2?GEE中级教程?
4.3?GEE高级教程?
第5章?Python?API安装和语法?
5.1?Earth?Engine?Python?api介绍?
5.2?JavaScript和Python语法的异同?
5.3?基础概念?
5.4?可视化?
5.5?数据应用?
5.6?地理数据分析?
5.7?Cartoee制图?
5.8?图表制作?
5.9?常见错误和解决方案?
第6章?GEE?UI和APP?
6.1?地球引擎APP概述?
6.2?地球引擎中的APP?
6.3?UI设计的基础?
6.4?地球引擎APP开发案例?
6.5?其他优秀APP案例?
第7章?GEE常见问题?
7.1?输出的波段必须有兼容的数据类型?
7.2?输入的参数无效类型?
7.3?影像波段为零?
7.4?导出影像到Assets中的错误?
7.5?动画视频导出的错误?
7.6?表达式易出现的错误?
7.7?导出过程中无法转换投影?
7.8?用户内存超限?
7.9?不是一个函数?
7.10?无效的属性类型?
……?
7.21?超出用户内存限制?
第8章?GEE云平台数据集?
8.1?Landsat系列卫星?
8.2?MODIS系列卫星
8.3?Sentinel系列卫星?
8.4?气候和天气数据?
8.5?地形数据?
8.6?GEDI数据集
8.7?土地覆被?
8.8?微软行星高分辨率数据集?
8.9其他地球物理数据?
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| 內容試閱：
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全球遥感是于 20 世纪 60 年代发展起来的一门新兴技术，自 1972 年美国发射了第一颗陆地卫星后，遥感时代开始逐渐从航空遥感向航天遥感时代跨越。1950 年，中国开始组建专业遥感队伍，进行航摄和应用，1975 年，中国获取了第一颗返回式卫星的卫星影像，标志着我国航天遥感时代到来。目前，我国已经逐步形成高、中、低分辨率遥感数据的全覆盖。面对遥感卫星呈现爆发式增长的趋势，基于本地单机工作站的计算机处理能力已无法满足海量遥感数据的处理和应用，如何快速处理遥感影像和科学分析成为当下新的挑战和机遇。
伴随着云计算技术的快速发展，遥感数据云平台应运而生。2011 年，由美国科学家 Morre 和 Hansen 在美国地球物理协会会议上发布的全新的遥感云计算平台——谷歌地球引擎 Google?Earth?Engine（GEE），正式拉开了遥感云计算的序幕。遥感云平台的出现，为海量遥感数据的处理和分析提供了前所未有的解决方案，颠覆了传统遥感处理手段，使得全球尺度、长时间序列和高分辨率的遥感影像处理的快速处理和分析应用成为现实。
近年来，基于 GEE 遥感云平台的科学研究呈爆发式增长的趋势。2010—2020 年，基于 GEE 云平台发布的文章就超过 500 篇，中国知网检索到近 5 年以 Google?Earth?Engine 为关键词的文献就多达 300 余篇，涵盖了测绘学、环境科学、地理学、农学、林学、气象学等主流学科。其中，卫星应用检索频率最高的关键词以 Landsat、Sentinel-2、MODIS 为主，应用领域以植被覆盖度、土地利用、气候监测、水文、影像处理、城市规划和自然灾害等为主。在全球尺度范围的研究中，以森林监测（含红树林）、地表水、土地覆盖、归一化植被指数 Normalized?Vegetation?Index（NDVI）、 归 一 化 烧 毁 率 Normalized?Burned?Ratio（NBR）、山地绿色植被指数 Mountain?Green?Cover?Index（MGCI）等的相应指数研究为主。
在遥感云计算平台的大时代背景下，遥感影像处理和应用的云端计算将逐步成为主流。目前，关于遥感云平台的基础分析和综合应用仍处于起步阶段，为更好地服务于广大科研人员和 GEE 遥感生态领域用户，本书将谷歌地球引擎以通俗易懂的方式进行了详细讲解，使读者能快速突破 GEE 遥感云计算的学习瓶颈，以更高效的方式完成相关领域的科学研究和科研产出。书中介绍了现有国内外主流遥感云平台，包括 PIE-Engine、AI?Earth 等在内的国内主流遥感云平台，有利于推广和发展国内遥感云计算领域的技术应用。
由于作者研究领域和专业限制，书中存在的诸多问题还望广大读者及时提出宝贵建议和意见，以便我们再版时予以更正。
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