摘要 哥白尼EMC-BUILT R2025A是全球首个基于Sentinel-2数据和深度学习的建成区地表数据集，由欧盟联合研究中心开发。该数据集提供2022年全球10米/100米/1000米三种分辨率的建成区总面积、非住宅建筑和植被覆盖信息，采用改进的U-Net CNN模型结合多源地理空间数据训练而成。数据集包含六个生产步骤：数据预处理、参考数据收集、模型训练、预测、后处理和镶嵌重投影。所有数据遵

之前在学习的过程中，看到有人利用landsat数据监测某个水库，利用影像的动态变化生成了动图，看着挺有意思。下一步的想法就是覆盖整个研究区的影像生成一个数据集，然后再利用动图显示，这样才能显示青海湖的变化过程。还有一个问题就是这样时间跨度不能选择太大，不然GEE显示不出来。所以废话不多说，直接上代码。（ps:用的也是比较常规的方法）Sentinel-2来做一个青海湖的变化动图。动图从结果上看，有点

2017 年至 2024 年，全球土地利用和土地覆盖 (LULC) 年度地图时间序列已更新至 v3，包含全球 10 米分辨率的土地覆盖。例如：树木稀疏或无树木覆盖的天然草地和田野、树木稀少或无树木的开阔草原、公园/高尔夫球场/草坪、牧场。例如：灌木丛、灌丛和草丛的中等至稀疏覆盖，草、树木或其他植物非常稀疏的草原。例如：树木繁茂的植被、热带草原、种植园、沼泽或红树林中的茂密高大植被群（茂密/高大的植

使用 1,146 个海岸线样本进行的全球验证表明，该数据集具有很强的时间一致性，88% 的重复生成的海岸线段（2021-2023 年）落在 10 米缓冲区内，证实了 S2Coast 方法的稳健性和普适性。S2Coast-2023数据集包含约217万公里海岸线，分布于六大洲：亚洲（208,554公里）、非洲（80,078公里）、北美洲（241,933公里）、南美洲（94,824公里）、澳大利亚（63

GEE中看看夜光遥感的数据

今日分享：Google Earth Engine（GEE）下载谷歌10m实时土地利用分类数据谷歌基于哨兵二号数据，利用GEE和人工智能（AI）平台技术，制作出Dynamic World数据，能提供接近实时的全球土地利用数据。今天来分享一下如何在GEE中下载吧01—GEE部分实现代码选择研究区var roi = ee.Geometry.Polygon([[[117.12810001...

GEE中看看夜光遥感的数据

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通过吸收来自多个来源和描述模式的信息，包括Sentinel-1 C 波段 SAR、多光谱Sentinel-2以及来自Landsat 8和Landsat 9 的多光谱、全色和热观测、 GEDI 栅格冠层高度指标、GLO-30 DEM、ERA5-Land 再分析月度聚合、ALOS PALSAR-2 ScanSAR、GRACE 月度质量网格和多个文本来源，Alpha Earth Foundations

今天来简单分享下如何在GEE中利用哨兵2号数据进行水质监测总悬浮固体（TSS）总悬浮固体（TSS）是指尺寸超过2微米的水性颗粒。大部分总悬浮固体由无机材料组成；然而，藻类和细菌也可能被认为是TSS。总悬浮固体 (TSS) 过量存在对人体有害，在《清洁水法》中被列为常规污染物，它可以表示任何水样（从海水到废水）的质量。广义来讲的话，TSS可以是任何漂浮或“悬浮”在水中的东西，包括沙子、沉积物和浮游.