本節的教學課程由 Earth Engine 使用者建立，適用於所有程度的使用者，從新手指南到進階技術逐步操作說明，應有盡有。
如果您有興趣提供教學課程，請造訪撰寫教學課程頁面，瞭解相關操作說明。
JavaScript 程式碼編輯器 API 教學課程
土壤水分和降水異常分析
分析土壤濕度和降水量，找出長期乾旱。
新手指南
常見 Earth Engine 類別和方法總覽。
合併 FeatureCollection
如何將兩個 FeatureCollection 合併為一個。
建立網頁應用程式
建構具備自訂圖層選取和資料檢查功能的 Earth Engine 應用程式。
自訂基本地圖樣式
如何變更程式碼編輯器的基本地圖屬性。
Dynamic World (第 1 部分)
以視覺化方式呈現 Dynamic World 資料集並建立合成影像。
Dynamic World (第 2 部分)
根據 Dynamic World 資料集計算分區統計資料。
Dynamic World (第 3 部分)
探索 Dynamic World 資料集時間序列。
擷取點的光柵值
計算並整理圖片時間序列資料的區域統計資料，並以整齊的表格呈現。
森林覆蓋率和損失估算
根據 Hansen 的全球森林變化資料集，估算樹木面積和損失。
開始使用繪圖工具
如何使用程式碼編輯器的繪圖工具 API。
HISTARFM - 如何使用填補間隙的圖像
試用 HISTARFM 資料融合系統提供的每月 Landsat 填補資料。
找出每年第一天無積雪的日子
使用 MODIS NDSI 繪製每年第一天無積雪覆蓋的地圖。
互動式區域縮減應用程式
自訂繪圖工具，簡化互動式區域時間序列圖表的繪製。
土壤濕度主被動探測 (SMAP) 簡介
瞭解如何以視覺化方式呈現及分析 SMAP 土壤濕度資料。
烏干達地表溫度
繪製溫度時序圖，並製作溫度地圖。
MODIS NDVI 時間序列動畫
生成 GIF 動畫，呈現季節性植被變化。
監控森林植被狀況
森林植被狀態隨時間變化的情形，以及線性趨勢分析。
非參數趨勢分析
Mann-Kendall 檢定、Sen 斜率和統計顯著程度。
擬不變特徵比對
使用虛擬不變特徵比對進行相對輻射正規化。
快速分類農地
快速且可複製的奈及利亞玉米耕地二元分類。
植被指數的時空統計資料
計算一段時間內的區域統計資料，並匯出為以半形逗號分隔格式的長寬表格。
合成孔徑雷達 (SAR) 基本概念
使用 Sentinel-1 介紹合成孔徑雷達 (SAR) 基本概念。
時間序列模式
時間序列模型的基本概念。
Python API 教學課程
Earth Engine Python API 簡介
使用 Python API 的分析和技術範例。
資料轉換器
將 Earth Engine 資料轉換為 DataFrame、GeoDataFrame 和 NumPy 結構化陣列。
偵測 Sentinel-1 圖像中的變化 (第 1 部分)
合成孔徑雷達 (SAR) 圖像：單一和多視角圖像統計資料。
偵測 Sentinel-1 圖像中的變化 (第 2 部分)
合成孔徑雷達 (SAR) 圖像：假設檢定。
偵測 Sentinel-1 圖像中的變化 (第 3 部分)
合成孔徑雷達 (SAR) 圖像：多時相變化偵測。
偵測 Sentinel-1 圖像中的變化 (第 4 部分)
合成孔徑雷達 (SAR) 圖像：探索工具小工具。
地下水補注量預估
實作 Thornthwaite-Mather 程序，繪製地下水補注圖。
直方圖比對
一種改變圖片外觀以符合另一張圖片的方法。
GEE 中的變更偵測 - MAD 轉換 (第 1 部分)
反覆重新加權的多變量變化偵測。
在 GEE 中偵測變更 - MAD 轉換 (第 2 部分)
反覆重新加權的多變量變化偵測。
GEE 中的變化偵測 - MAD 轉換 (第 3 部分)
反覆重新加權的多變量變化偵測。
使用 s2cloudless 遮蓋 Sentinel-2 雲層
遮蓋 Sentinel-2 地表反射率圖像中的雲和雲陰影。
物種分布模型
預測物種分布的工作流程。
使用 Altair 建立時間序列圖表
使用乾旱和植被反應，生成時間序列資料，並透過 Altair 程式庫以圖表呈現。