Bạn muốn khai thác dữ liệu Landsat để phục vụ các dự án nghiên cứu về môi trường, nông nghiệp, hoặc quản lý tài nguyên? Google Earth Engine (GEE) là một nền tảng tuyệt vời cung cấp kho dữ liệu khổng lồ và khả năng xử lý mạnh mẽ. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước cách tải ảnh Landsat từ GEE một cách chi tiết và hiệu quả, giúp bạn tận dụng tối đa tiềm năng của nền tảng này.
Google Earth Engine mang lại nhiều lợi ích vượt trội so với các phương pháp tải và xử lý ảnh vệ tinh truyền thống:
Để bắt đầu, bạn cần đăng ký tài khoản để truy cập Google Earth Engine Code Editor. Quá trình này khá đơn giản và nhanh chóng.
Truy cập trang chủ của Google Earth Engine và làm theo hướng dẫn để tạo tài khoản. Bạn có thể cần sử dụng tài khoản Google hiện có hoặc tạo một tài khoản mới. Hãy kiên nhẫn vì quá trình phê duyệt có thể mất một vài ngày.
Nếu bạn có một khu vực cụ thể cần phân tích, bạn có thể nhập shapefile của khu vực đó vào GEE.
Sau khi chuẩn bị xong, chúng ta sẽ bắt đầu tải ảnh Landsat bằng các bước sau:
Bước đầu tiên là tải ảnh Landsat bạn muốn tải xuống. Trong trình chỉnh sửa mã GEE, tìm kiếm bộ sưu tập Landsat mong muốn của bạn (ví dụ: Landsat 9). Bạn có thể sao chép đoạn mã bộ sưu tập hoặc nhập trực tiếp hình ảnh. Sau khi tải hình ảnh, hãy lọc theo ngày bằng định dạng yyyy/mm/dd (ví dụ: "start date", "end date") và sau đó lọc theo tỷ lệ phần trăm che phủ mây mong muốn (tốt nhất là 10% trở xuống).
//Load Landsat 9 Imagery
var image = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
.filterDate('2013-01-01', '2014-12-31')
.filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 10));
Các hệ số tỷ lệ được sử dụng để chuyển đổi các giá trị pixel thô thành giá trị phản xạ bề mặt thực tế. Hãy áp dụng các hệ số tỷ lệ cho hình ảnh đã lọc. Hàm này sẽ chuẩn hóa dữ liệu để phân tích chính xác hơn.
// Apply scaling factors
function applyScaleFactors(image) {
var opticalBands = image.select('SR_B.')
.multiply(0.0000275)
.add(-0.2);
var thermalBands = image.select('ST_B.*')
.multiply(0.00341802)
.add(149.0);
return image.addBands(opticalBands, null, true)
.addBands(thermalBands, null, true);
}
//Apply the scale Factors to Image
image = image.map(applyScaleFactors)
.median()
.clip(AOI);
Bây giờ hình ảnh đã được tải và điều chỉnh tỷ lệ, bạn cần đặt cách bạn muốn hiển thị nó. Thông thường, Trực quan hóa màu thực được sử dụng: Các dải 4,3,2 cho Landsat 8 và 9, và các dải 3,2,1 cho Landsat 7.
// Define visualization parameters for True Color imagery (bands 4, 3, and 2)
var visualization = {
bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'],
min: 0.0,
max: 0.3,
};
Sử dụng hàm Map.addLayer để thêm hình ảnh đã xử lý vào bản đồ với các thông số trực quan hóa được chỉ định. Để tập trung vào khu vực bạn quan tâm, hãy căn giữa bản đồ trên AOI của bạn bằng hàm Map.centerObject. Điều chỉnh căn giữa khi cần thiết cho đến khi khu vực bạn quan tâm hiển thị.
// Add the processed image to the map with the specified visualization
Map.addLayer(image, visualization, 'Ogun_L8_2013');
Map.centerObject(AOI, 7);
Cuối cùng, xuất hình ảnh đã xử lý sang Google Drive của bạn. Nhấp vào 'Run' và hình ảnh của bạn sẽ xuất hiện trên tab 'Tasks' dưới dạng một tác vụ chưa gửi. Nhấp vào 'Run' trong 'Tasks' để xuất hình ảnh sang ổ đĩa của bạn. Sau khi xuất hoàn toàn, bạn sẽ thấy một biểu tượng kiểm tra bên cạnh nó. Sau đó, bạn có thể tải xuống hình ảnh của mình từ ổ đĩa.
//Export the image
Export.image.toDrive({
image: image,
description: 'Ogun_L8_2013',
scale: 30,
region: AOI
});
Chúc mừng! Bạn đã tải xuống thành công ảnh Landsat 9 bằng Google Earth Engine.
Bài viết liên quan