【Google Earth Engine編程語言學習筆記】衛星數據（landsat）矩陣數據

一、【衛星數據landsat】

（1）數據引入

在數據框中輸入landsa，點擊import引入

（2）ImageCollection.qualityMosaic()對像素級別進行操作，對所有圖像集中，通過波段質量為每個像素排序。

qualityMosaic(NDVI值)相當於去雲操作（下一步探究）

（3）landsatCollection.unmixing()\解決纏繞，在遙感影像中經常會出現同物異譜，同譜異物，通過函數計算得出每個像元屬於什么用地，需要用戶指定用地的位置信息

var unmixImage=composite.select(['B1','B2','B3','B4','B5','B7']);
var bare_mean=unmixImage.reduceRegion(ee.Reducer.mean(),bare,30).values();
var water_mean=unmixImage.reduceRegion(ee.Reducer.mean(),water,30).values();
var veg_mean=unmixImage.reduceRegion(ee.Reducer.mean(),veg,30).values();
var endnumbers=ee.Array.cat([bare_mean,veg_mean,water_mean],1);
var arrayimage=unmixImage.toArray().toArray(1);
var unmixed=ee.image(endnumbers).matrixSolve(arrayimage)
var unmixedImage=unmixed.arrayProject([0]).arrayFlatten(['bare','veg','water'])

   

 

 （4）landsatCollection.normalizedDifference()計算歸一化指數

（5）ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image)會多一個cloud波段0-100，越大雲層覆蓋越大

（6）ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite()只對landsat8的RAW圖像起作用

 二、【矩陣】

（1）創建

首先先創建一個array然后放到ee.ConfusionMatrix()

ee.ConfusionMatrix(array)這樣就形成了一個混淆矩陣

（2）轉換

ConfusionMatrix.array()將混淆矩陣轉換為矩陣

（3）精度

.kappa()計算混淆矩陣的Kappa系數

accuracy()求整體精度數據

producersAccuracy()制圖精度

consumersAccuracy()用戶精度數據

order()將土地利用編碼