Google Earth Engine(GEE)—地形可视化

简介: Google Earth Engine(GEE)—地形可视化

本次用到的数据是USGS/GMTED2010,也就是选择高程,就行可视化


最后用蓝色填充海平面


没有加上海平面的全山地影像


去掉海面影像


山影影像


原始影像

代码:

// 加载全球的影像
var elev = ee.Image('USGS/GMTED2010');
// 找缩放中心点
Map.setCenter(-121.069, 50.709, 6);
// 加载最原始没有色彩的影像
Map.addLayer(elev, {}, 'elev');
// 使用地形算法计算具有 8 位值的山体阴影。
var shade = ee.Terrain.hillshade(elev);
Map.addLayer(shade, {}, 'hillshade', false);
//创建一个用于制图目的的“海”变量即通过小于0的地形来掩膜出来
var sea = elev.lte(0);
Map.addLayer(sea.mask(sea), {palette:'000022'}, 'sea', false);
//设置条带颜色和设置最大和最小值范围
//从十六进制字符串创建自定义高程调色板。
var elevationPalette = ['006600', '002200', 'fff700', 'ab7634', 'c4d0ff', 'ffffff'];
// 使用这些按位置自定义的可视化参数。
var visParams = {min: 1, max: 3000, palette: elevationPalette};
var visualized = ee.ImageCollection([
  // 掩盖高程以仅获得陆地上的数据
  elev.mask(sea.not()).visualize(visParams),
  // 直接使用海面罩来显示海面。
  sea.mask(sea).visualize({palette:'000022'})
]).mosaic();//最后将两者镶嵌一起
//请注意,可视化图像不需要可视化参数。这里{}并没有加入参数
Map.addLayer(visualized, {}, 'elev palette', false);
// 将可视化高程转换为 HSV,首先转换为 [0, 1] 数据。
var hsv = visualized.divide(255).rgbToHsv();
//仅选择色调和饱和度带
var hs = hsv.select(0, 1);
// 按照 HSV 算法的预期,将山体阴影转换为 [0, 1] 数据。
var v = shade.divide(255);
//通过从 HSV 转换回 RGB 来创建可视化图像。
// 注意转换为字节以便正确导出图像。
var rgb = hs.addBands(v).hsvToRgb().multiply(255).byte();
Map.addLayer(rgb, {}, 'styled');



相关文章
|
4月前
|
数据可视化 定位技术 Sentinel
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
【2月更文挑战第9天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,批量下载指定时间范围、空间范围的遥感影像数据(包括Landsat、Sentinel等)的方法~
1942 1
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
193 0
|
4月前
GEE——Google dynamic world中在影像导出过程中无法完全导出较大面积影像的解决方案(投影的转换)EPSG:32630和EPSG:4326的区别
GEE——Google dynamic world中在影像导出过程中无法完全导出较大面积影像的解决方案(投影的转换)EPSG:32630和EPSG:4326的区别
92 0
|
4月前
|
存储 编解码 数据可视化
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
【2月更文挑战第14天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,按照给定的地表分类数据,对每一种不同的地物类型,分别加以全球范围内随机抽样点自动批量选取的方法~
424 1
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
|
4月前
|
API Go 网络架构
GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
241 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
GEE Colab——初学者福音快速入门 Google Colab(Colaboratory)
GEE Colab——初学者福音快速入门 Google Colab(Colaboratory)
202 3
|
4月前
|
数据处理
Google Earth Engine(GEE)——sentinel-1数据处理过程中出现错误Dictionary does not contain key: bucketMeans
Google Earth Engine(GEE)——sentinel-1数据处理过程中出现错误Dictionary does not contain key: bucketMeans
80 0
|
4月前
|
编解码 人工智能 算法
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
71 0
|
4月前
|
编解码 人工智能 数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
100 0
|
4月前
|
编解码
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
59 0

热门文章

最新文章