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本次我们将使用人口数据来实现重投影，首先看数据： Dataset Availability 2000-01-01T00:00:00 - 2021-01-01T00:00:00 Dataset Provider WorldPop Collection Snippet Copied ee.ImageCollection("WorldPop/GP/100m/pop") WorldPop Global Project Population Data: Estimated Residential Population per 100x100m Grid Square Resolution 92.77 meters Bands Table Name Description Min* Max* population Estimated number of people residing in each grid cell 0 21171* = Values are estimated 所需要用到的重采样函数： reduceResolution(reducer, bestEffort, maxPixels)使用给定的还原器启用重投，将所有输入像素对应于每个输出像素的组合。如果还原器只有一个输入，它将分别应用于集合的每个波段；否则它必须有与输入图像的波段数量相同的输入。 还原器的输出名称决定了输出波段的名称：有多个输入的还原器将直接使用输出名称，有单个输入和单个输出的还原器将保留输入波段的名称，有单个输入和多个输出的还原器将在输出名称前加上输入波段的名称（例如'10_mean', '10_stdDev', '20_mean', '20_stdDev' 等等）。 还原器的输入权重将是输入掩码与输入像素所覆盖的输出像素部分的乘积。 参数。this:image（图像）。输入的图像。 reducer (减速器)。要应用的还原器，用于合并像素。 bestEffort（布尔值，默认：false）。如果在默认分辨率下使用输入的图像需要太多的像素，那么就从一个允许操作成功的金字塔级别的已经被还原的输入像素开始。 maxPixels（整数，默认为64）。为每个输出像素合并的最大输入像素数。设置过大会导致内存不足的问题。 返回。图像 代码： //加载一个矩形框作为研究区 var PolySelection = ee.Geometry.Rectangle(13.236, 42.581, 13.336, 42.681); //设定可视化参数1 var visualization = { bands: ['population'], min: 0.0, max: 50.0, palette: ['24126c', '1fff4f', 'd4ff50'] }; //设定可视化参数2 var visualization2 = { min: 0.0, max: 1, palette: ['white', 'black'] }; //设定可视化参数3 var visualization3 = { min: 0.0, max: 10, palette: ['white', 'red'] }; //加载一个上传的影像 var ImageAll = ee.Image.load("projects/ee-alfredoalessa/assets/OPEN_ACCESS/ImageSigma"); //裁剪所选区域 var ImageAll = ImageAll.clip(PolySelection); //加载世界人口数据集 var WP = ee.Image.load("WorldPop/GP/100m/pop/ITA_2020") .clip(PolySelection); //获取原始投影 var WP_POP_Projection = WP.projection(); var WP_POP_Scale = WP.projection().nominalScale(); //重投影 var ImageAllSUM = ImageAll.gt(0).reduceResolution({ reducer: ee.Reducer.sum().unweighted(), maxPixels: 1024}).reproject({ crs: WP_POP_Projection }); Map.setCenter(13.292, 42.628, 14); Map.addLayer(WP.select('population').updateMask(WP.select('population').gt(1)), visualization, 'Population', false); Map.addLayer(ImageAll, visualization2, 'Image'); Map.addLayer(ImageAllSUM, visualization3, 'ImageSUM'); //导出不同的影像结果 Export.image.toDrive({ image: WP.select('population'), description:'WP', folder: 'GEE', region: PolySelection, scale: WP_POP_Scale }); Export.image.toDrive({ image: ImageAll, description:'ImageAll', folder: 'GEE', region: PolySelection, scale: 10 }); Export.image.toDrive({ image: ImageAllSUM.toDouble(), description:'ImageAllSUM', folder: 'GEE', region: PolySelection, scale: WP_POP_Scale });
其它重采样的案例分析大家可以前往查看： (1239条消息) Google Earth Engine（GEE)—将 MODIS 土地覆盖分类 (250m) 重采样到 Landsat 分辨率 (30m)_此星光明的博客-CSDN博客_envi重采样成30米分辨率 (1239条消息) Google Earth Engine（GEE）——Landsat卫星影像重采样提高分辨率_此星光明的博客-CSDN博客_gee重采样 (1239条消息) Google Earth Engine（GEE）——通过重采样对影像进行分割，然后让影像成为油画形式附带3D效果_此星光明的博客-CSDN博客 |
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