Do người dùng Earth Engine tạo ra cho người dùng Earth Engine, các hướng dẫn trong phần này dành cho mọi cấp độ, từ hướng dẫn cho người mới bắt đầu đến hướng dẫn từng bước về các kỹ thuật nâng cao hơn.
Nếu bạn muốn đóng góp một bài hướng dẫn, vui lòng truy cập trang Viết bài hướng dẫn để xem hướng dẫn.
Hướng dẫn về API Trình soạn thảo mã JavaScript
Phân tích điểm bất thường về độ ẩm của đất và lượng mưa
Phân tích độ ẩm của đất và lượng mưa để xác định tình trạng hạn hán kéo dài.
Sổ tay nấu ăn cho người mới bắt đầu
Thông tin tổng quan về các lớp và phương thức phổ biến của Earth Engine.
Kết hợp FeatureCollection
Cách kết hợp hai FeatureCollection thành một.
Tạo ứng dụng web
Xây dựng một ứng dụng Earth Engine có chức năng chọn lớp tuỳ chỉnh và kiểm tra dữ liệu.
Tuỳ chỉnh kiểu bản đồ cơ sở
Cách thay đổi các thuộc tính của bản đồ cơ sở trong Trình soạn thảo mã.
Dynamic World (Phần 1)
Trực quan hoá tập dữ liệu Dynamic World và tạo ảnh tổng hợp.
Dynamic World (Phần 2)
Tính toán số liệu thống kê theo vùng từ tập dữ liệu Dynamic World.
Dynamic World (Phần 3)
Khám phá chuỗi thời gian của tập dữ liệu Dynamic World.
Trích xuất giá trị raster cho điểm
Tính toán và sắp xếp số liệu thống kê theo vùng cho dữ liệu chuỗi thời gian hình ảnh dưới dạng một bảng gọn gàng.
Ước tính độ che phủ rừng và mức độ mất rừng
Ước tính diện tích cây và mức độ mất cây dựa trên tập dữ liệu Global Forest Change của Hansen.
Bắt đầu sử dụng công cụ vẽ
Cách sử dụng API công cụ vẽ của Trình soạn thảo mã.
HISTARFM – Cách xử lý hình ảnh đã lấp đầy khoảng trống
Thử nghiệm với một tập hợp dữ liệu Landsat hằng tháng đã được lấp đầy khoảng trống từ hệ thống kết hợp dữ liệu HISTARFM.
Xác định ngày đầu tiên trong năm không có tuyết phủ
Sử dụng MODIS NDSI để lập bản đồ ngày đầu tiên không có tuyết phủ hằng năm.
Ứng dụng giảm vùng tương tác
Công cụ vẽ tuỳ chỉnh giúp đơn giản hoá việc lập biểu đồ chuỗi thời gian tương tác theo khu vực.
Giới thiệu về Soil Moisture Active Passive (SMAP)
Tìm hiểu cách trực quan hoá và phân tích dữ liệu độ ẩm đất của SMAP.
Nhiệt độ mặt đất ở Uganda
Lập biểu đồ chuỗi thời gian nhiệt độ và tạo bản đồ nhiệt độ.
Ảnh động chuỗi thời gian MODIS NDVI
Tạo ảnh GIF động cho thấy sự thay đổi của thảm thực vật theo mùa.
Giám sát tình trạng thảm thực vật rừng
Tình trạng thảm thực vật rừng theo thời gian và phân tích xu hướng tuyến tính.
Phân tích xu hướng phi tham số
Kiểm định Mann-Kendall, độ dốc Sen và ý nghĩa thống kê.
So khớp đối tượng giả bất biến
Chuẩn hoá bức xạ tương đối bằng cách so khớp đối tượng giả bất biến.
Phân loại nhanh đất trồng trọt
Phân loại nhị phân nhanh chóng và có thể lặp lại đối với đất trồng ngô ở Nigeria.
Số liệu thống kê về không gian và thời gian của chỉ số thực vật
Tính toán số liệu thống kê theo vùng theo thời gian và xuất dưới dạng bảng dài và rộng ở định dạng được phân tách bằng dấu phẩy.
Kiến thức cơ bản về Radar khẩu độ tổng hợp (SAR)
Giới thiệu các kiến thức cơ bản về Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) bằng Sentinel-1.
Kỹ thuật lập mô hình chuỗi thời gian
Kiến thức cơ bản về quy trình lập mô hình chuỗi thời gian.
Hướng dẫn về Python API
Giới thiệu về Earth Engine Python API
Một số phân tích và kỹ thuật để làm việc với Python API.
Bộ chuyển đổi dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu Earth Engine thành DataFrame, GeoDataFrame và mảng có cấu trúc NumPy.
Phát hiện thay đổi trong hình ảnh Sentinel-1 (Phần 1)
Hình ảnh radar khẩu độ tổng hợp (SAR): số liệu thống kê về hình ảnh đơn và đa góc nhìn.
Phát hiện thay đổi trong hình ảnh Sentinel-1 (Phần 2)
Hình ảnh radar khẩu độ tổng hợp (SAR): kiểm định giả thuyết.
Phát hiện thay đổi trong hình ảnh Sentinel-1 (Phần 3)
Hình ảnh radar khẩu độ tổng hợp (SAR): phát hiện thay đổi theo thời gian.
Phát hiện thay đổi trong hình ảnh Sentinel-1 (Phần 4)
Hình ảnh radar khẩu độ tổng hợp (SAR): tiện ích khám phá.
Ước tính lượng nước ngầm được bổ sung
Triển khai quy trình Thornthwaite-Mather để lập bản đồ nạp nước ngầm.
Khớp biểu đồ
Một phương pháp thay đổi giao diện của một hình ảnh để phù hợp với một hình ảnh khác.
Phát hiện thay đổi trong GEE – Phép biến đổi MAD (Phần 1)
Phát hiện thay đổi đa biến được điều chỉnh trọng số lặp lại.
Phát hiện thay đổi trong GEE – Phép biến đổi MAD (Phần 2)
Phát hiện thay đổi đa biến được điều chỉnh trọng số lặp lại.
Phát hiện thay đổi trong GEE – Phép biến đổi MAD (Phần 3)
Phát hiện thay đổi đa biến được điều chỉnh trọng số lặp lại.
Tạo mặt nạ đám mây Sentinel-2 bằng s2cloudless
Che mây và bóng mây trong hình ảnh phản xạ bề mặt của Sentinel-2.
Mô hình phân bố loài
Quy trình dự đoán sự phân bố của các loài.
Trực quan hoá chuỗi thời gian bằng Altair
Tạo dữ liệu chuỗi thời gian và trực quan hoá dữ liệu đó bằng thư viện Altair, sử dụng phản ứng của thảm thực vật và hạn hán.