0.前言
来看一下今天要实现的案例，湖南卫视芒果台的一档节目，其中的一段视频介绍了遥感在考古中作用。
如果按照传统的方式的话，需要下载大量的影像、存储、以及数据预处理。然而，我们利用PIE-Engine Studio 遥感计算服务平台，我们就能免去以上这些繁琐的操作，可以快速实现某个区域的动态监测，并且做少量的修改就能够迁移到其他区域。
更多PIE-Engine Studio学习文章，请大家批判指正，共同学习：
【PIE-Engine Studio学习笔记01】简介和安装
【PIE-Engine Studio学习笔记02】加载矢量数据
【PIE-Engine Studio学习笔记03】加载栅格数据
【PIE-Engine Studio学习笔记04】上传本地数据和导出云端数据
【PIE-Engine Studio学习笔记05】图像分类——非监督分类
【PIE-Engine Studio学习笔记06】图像分类——监督分类
1. 代码示例
1.1 代码展示
// 1、定义矢量范围
var roi = pie.Geometry.Polygon([
[
[
121.39569077003858,
39.321525470976724
],
[
121.95838538332868,
39.321525470976724
],
[
121.95838538332868,
38.969949379129645
],
[
121.39569077003858,
38.969949379129645
],
[
121.39569077003858,
39.321525470976724
]
]
],null);
//加载显示研究区域
Map.addLayer(roi, {
color: "red", fillColor:"00000000"}, "roi");
Map.centerObject(roi, 8);
//2、影像查询筛选
var layers = [];
var vis = {
min:0,
max:0.3,
bands: ["B4","B3","B2"]};
for (var year=2013; year<=2021; year++) {
//加载Landsat 8 SR
var l8Col = pie.ImageCollection("LC08/02/SR")
.filterDate(year+"-01-01", year+"-12-31")
.filterBounds(roi)
.filter(pie.Filter.lte('cloud_cover', 10));
var image = l8Col.select(["B4","B3","B2"]).median().clip(roi);
image = image.select(["B4","B3","B2"]).multiply(0.0000275).subtract(0.2);
layers.push({
layer: image,
name: year.toString(),
style: vis
})
}
//3、动画显示
Map.playLayersAnimation(layers, 3, -1);function clickPauseBtn() {
Map.pauseLayersAnimation();
}
var pause = ui.Button({
label: "暂停",
type: "info",
onClick: clickPauseBtn,
});
print(pause);
1.2 运行结果
2. 轻轻松松换个区域监测
一般会比较关注某个行政区内部几年的动态变化。这里以河北省邯郸市为例，只需把1.1中的代码中【定义矢量范围】修改一下，就可以快速实现其他区域的遥感影像动态监测。
var roi = pie.FeatureCollection("NGCC/CHINA_CITY_BOUNDARY")
.filter(pie.Filter.eq("name","邯郸市"))
.first()
.geometry();
如下图所：
3.结束语
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