Instructivos de la comunidad

Los instructivos de esta sección, creados por usuarios de Earth Engine para usuarios de Earth Engine, están destinados a todos los niveles, desde guías para principiantes hasta explicaciones de técnicas más avanzadas.

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Instructivos de la API del editor de código JavaScript

Análisis de la humedad del suelo y las precipitaciones para identificar sequías prolongadas.

Descripción general de las clases y los métodos comunes de Earth Engine.

Cómo combinar dos FeatureCollections en una

Crear una app de Earth Engine con selección de capas personalizada y funcionalidad de inspección de datos

Cómo cambiar las propiedades del mapa base del editor de código

Visualizar el conjunto de datos de Dynamic World y crear datos compuestos

Calcular estadísticas zonales a partir del conjunto de datos de Dynamic World

Explorar la serie temporal del conjunto de datos de Dynamic World

Calcular y organizar estadísticas zonales para datos de series temporales de imágenes como una tabla ordenada

Estima el área y la pérdida de árboles según el conjunto de datos de cambio forestal global de Hansen.

Cómo usar la API de herramientas de dibujo del editor de código

HISTARFM: Cómo trabajar con imágenes con relleno de brechas

Experimenta con una colección de datos mensuales de Landsat con relleno de brechas del sistema de fusión de datos HISTARFM.

Usa el NDSI de MODIS para mapear el primer día del año sin cobertura de nieve.

Herramientas de dibujo personalizadas para simplificar la creación de gráficos interactivos de series temporales regionales.

Aprende a visualizar y analizar los datos de humedad del suelo de SMAP.

Crear un gráfico de una serie temporal de temperatura y un mapa de temperatura

Generar un GIF animado que muestre el cambio estacional de la vegetación

Estado de la vegetación forestal a lo largo del tiempo y análisis de tendencias lineales.

Prueba de Mann-Kendall, pendiente de Sen e importancia estadística.

Normalización radiométrica relativa con coincidencia de atributos pseudoinvariantes.

Clasificación binaria rápida y replicable de las tierras cultivadas con maíz en Nigeria.

Calcular estadísticas zonales a lo largo del tiempo y exportarlas como tablas largas y anchas en formato delimitado por comas

Introducción a los conceptos básicos del radar de apertura sintética (SAR) con Sentinel-1.

Conceptos básicos del modelado de series temporales

Instructivos de la API de Python

Una muestra de análisis y técnicas para trabajar con la API de Python.

Convertir datos de Earth Engine en DataFrame, GeoDataFrame y array estructurado de NumPy

Imágenes de radar de apertura sintética (SAR): estadísticas de imágenes de una y varias vistas.

Imágenes de radar de apertura sintética (SAR): prueba de hipótesis.

Imágenes de radar de apertura sintética (SAR): detección de cambios multitemporales.

Imágenes de radar de apertura sintética (SAR): widget de explorador.

Implementación del procedimiento de Thornthwaite-Mather para mapear la recarga de aguas subterráneas.

Es un método para alterar la apariencia de una imagen para que coincida con otra.

Detección de cambios en GEE: La transformación MAD (parte 1)

Detección de alteraciones multivariables con ponderación iterativa

Detección de cambios en GEE: La transformación MAD (parte 2)

Detección de alteraciones multivariadas con ponderación iterativa

Detección de cambios en GEE: La transformación MAD (parte 3)

Detección de alteraciones multivariadas con ponderación iterativa.

Enmascaramiento de nubes y sombras de nubes en imágenes de reflectancia de la superficie de Sentinel-2.

Un flujo de trabajo para predecir la distribución de especies.

Generar datos de series temporales y visualizarlos con la biblioteca Altair usando la respuesta de la sequía y la vegetación