Créés par des utilisateurs d'Earth Engine pour des utilisateurs d'Earth Engine, les tutoriels de cette section s'adressent à tous les niveaux, des guides pour débutants aux tutoriels sur des techniques plus avancées.
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Tutoriels sur l'API de l'éditeur de code JavaScript
Analyse des anomalies d'humidité du sol et de précipitations
Analyse de l'humidité du sol et des précipitations pour identifier les sécheresses prolongées.
Livre de recettes pour débutants
Présentation des classes et méthodes Earth Engine courantes.
Combiner des FeatureCollections
Comment combiner deux FeatureCollections en une seule.
Créer des applications Web
Créez une application Earth Engine avec une sélection de couches personnalisée et une fonctionnalité d'inspection des données.
Personnaliser les styles de la carte de base
Modifier les propriétés de la carte de base de l'éditeur de code.
Dynamic World (partie 1)
Visualiser l'ensemble de données Dynamic World et créer des composites.
Dynamic World (partie 2)
Calculer des statistiques zonales à partir de l'ensemble de données Dynamic World.
Dynamic World (partie 3)
Explorer la série temporelle de l'ensemble de données Dynamic World
Extraire des valeurs matricielles pour des points
Calculer et organiser les statistiques zonales pour les données de séries temporelles d'images sous forme de tableau ordonné.
Estimation de la couverture des forêts et de estimation des pertes
Estimez la superficie et la perte d'arbres à partir de l'ensemble de données Hansen sur l'évolution des forêts dans le monde.
Premiers pas avec les outils de dessin
Utiliser l'API des outils de dessin de l'éditeur de code
HISTARFM : Utiliser des images avec remplissage des lacunes
Faites des tests avec une collection de données Landsat mensuelles avec remplissage des lacunes, issues du système de fusion de données HISTARFM.
Identifier le premier jour annuel sans couverture neigeuse
Utilisez le NDSI MODIS pour cartographier le premier jour de l'année sans couverture neigeuse.
Application de réduction de région interactive
Outils de dessin personnalisés pour simplifier la création de graphiques de séries temporelles régionales interactifs.
Présentation de Soil Moisture Active Passive (SMAP)
Découvrez comment visualiser et analyser les données d'humidité du sol SMAP.
Température à la surface du sol en Ouganda
Représentez graphiquement une série temporelle de températures et créez une carte des températures.
Animation de séries temporelles MODIS NDVI
Générez un GIF animé montrant l'évolution saisonnière de la végétation.
Surveillance de l'état de la végétation forestière
État de la végétation forestière au fil du temps et analyse des tendances linéaires.
Analyse des tendances non paramétriques
Test de Mann-Kendall, pente de Sen et pertinence statistique.
Mise en correspondance des caractéristiques pseudo-invariantes
Normalisation radiométrique relative à l'aide de la mise en correspondance des caractéristiques pseudo-invariantes.
Classification rapide des terres cultivées
Classification binaire rapide et reproductible des terres cultivées en maïs au Nigeria.
Statistiques spatiotemporelles des indices de végétation
Calculez des statistiques zonales au fil du temps et exportez-les sous forme de tables longues et larges au format délimité par des virgules.
Principes de base du radar à synthèse d'ouverture (SAR)
Introduction aux principes de base du radar à synthèse d'ouverture (SAR) à l'aide de Sentinel-1.
Modélisation de série temporelle
Principes de base de la modélisation de séries temporelles.
Tutoriels sur l'API Python
Présentation de l'API Python Earth Engine
Exemple d'analyses et de techniques pour utiliser l'API Python.
Convertisseurs de données
Convertir des données Earth Engine en DataFrame, GeoDataFrame et tableau structuré NumPy.
Détecter les changements dans l'imagerie Sentinel-1 (partie 1)
Imagerie par radar à synthèse d'ouverture (SAR) : statistiques d'images à vue unique et à vues multiples.
Détecter les changements dans l'imagerie Sentinel-1 (partie 2)
Imagerie par radar à synthèse d'ouverture (SAR) : test d'hypothèse.
Détecter les changements dans l'imagerie Sentinel-1 (partie 3)
Imagerie par radar à synthèse d'ouverture (SAR) : détection des changements multitemporels.
Détecter les changements dans l'imagerie Sentinel-1 (partie 4)
Imagerie par radar à synthèse d'ouverture (SAR) : widget de l'explorateur.
Estimation de la recharge des eaux souterraines
Implémentation de la procédure Thornthwaite-Mather pour cartographier la recharge des nappes phréatiques.
Correspondance d'histogramme
Méthode permettant de modifier l'apparence d'une image pour qu'elle corresponde à une autre.
Détection des modifications dans GEE – Transformation MAD (partie 1)
Détection des altérations multivariées repondérée de manière itérative.
Détection des modifications dans GEE : transformation MAD (partie 2)
Détection des modifications multivariées repondérée de manière itérative.
Détection des modifications dans GEE – Transformation MAD (partie 3)
Détection des modifications multivariées repondérée de manière itérative.
Masquage des nuages Sentinel-2 avec s2cloudless
Masquer les nuages et les ombres des nuages dans l'imagerie de réflectance de surface Sentinel-2.
Modélisation de la distribution des espèces
Workflow permettant de prédire la répartition des espèces.
Visualisation de séries temporelles avec Altair
Générer des données de séries temporelles et les visualiser avec la bibliothèque Altair à l'aide de la réponse de la végétation à la sécheresse.