导入数据

分类：GIS / GEEMAP

最后修改时间：2026-02-02 02:56:46.753

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从GEE获取影像

获取影像

查看分辨率

影像可视化

1. 创建地图（参数） Map = geemap.Map(属性)
2. 导入影像 image = ee.Image(’影像’)
3. 可视化 vis_params = {属性} #一个字典，属性应 该是{’key1 ‘：value1，’key2’：value2}
4. 增加底图 Map.addLayer(image,vis_params,’底图名称’)
5. 显示地图 Map

Map = geemap.Map(center=[21.79, 70.87], zoom=3)
image = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003')
Map.addLayer(image, {'min':0,'max':6000,'palette':'terrain'}, 'SRTM')
Map

可视化内容

'min' : 0,     #最小值
'max' : 6000,     #最大值
'palette' : ['006633','E5FFCC','blue','red']    #调色盘，从左到右一次是从小到大

'palette': 'terrain'    #调用geemap内置调色盘

Map.addLayer属性

从GEE获取影像集

获取影像集

collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')

查看影像数量

影像可视化

collection.median() #取中值，相当于选无云的

筛选影像

两种写法

• .filterDate（‘2020-01-01’，‘2022-01-01’） #影像日期范围，左闭右开
• .filterBounds(Map.user_roi) #影像空间范围，可以输入ROI，可以导入，可以在图上框选
• .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 5)) #云量小于5%  

### 框选区域边界（ROI）筛选 ```python .filterBounds(Map.user_roi) ```  ### 获取规定范围数据集影像数量  ### 假彩色合成 ```python vis = { 'min': 0.0, 'max': 3000, 'bands': ['B8', 'B4', 'B3'], #顺序是RGB，更换不同顺序，假彩色合成 } ``` ## 导入本地shp文件（ROI）  **或者** ```python roi=geemap.shp_to_ee('11_beijing.shp') Map.addLayer(roi,{},'ROI') Map.center_object(roi) Map ```  **或者**  ## 添加内置矢量数据集  ### 筛选矢量数据集 ```python Map = geemap.Map() states = ee.FeatureCollection('TIGER/2018/States') feat = states.filter(ee.Filter.eq('NAME', 'Texas')) #筛选属性表中字段 Map.addLayer(feat, {}, 'Texas') ``` ## 矢量数据可视化 ### 控件  ### 代码 ```python Map = geemap.Map(center=[40, -100], zoom=4) states = ee.FeatureCollection("TIGER/2018/States") style = {'color': '0000ffff', 'width': 2, 'lineType': 'solid', 'fillColor': 'FF000080'} Map.addLayer(states.style(**style), {}, "US States") Map ``` 

创建矢量图形（点线面）

代码

默认球面最短距离（弯曲的） 加上None,False是平面距离

控件

Map.user_roi    #最后一个
Map.user_rois   #所有

矢量要素Feature

给图形加属性，就变成了要素

设置属性

获取属性

获取影像信息

获取所有信息

props = geemap.image_props(image)
props

获取影像统计信息

可以用分辨率参数scale=300，速度更快，但是结果不准确