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在 Google Earth Engine 中的 imageCollection 上對每個圖像執行

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qq_花開花謝_0 2022-10-08 17:06:01

我需要對圖像集合執行每個圖像的 PCA。然后，我只想保留主組件軸 1，并將其作為一個帶添加到我的圖像集中的每個圖像中。最終，我想導出一個 .csv 文件，其中行標題處的 GPS 采樣位置和圖像 ID 作為列標題，平均主成分軸 1 作為值。這樣做背后的想法是，我想要一個代理（光譜異質性）用于 R 中的進一步統計分析。這是我到目前為止的代碼：//Create an test image to extract information to be used during PCAvar testImage =ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR/LC08_168080_20130407').select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'], ['Blue', 'Green', 'Red', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2']);// Define variables for PCAvar region = Extent;var scale = testImage.projection().nominalScale();var bandNames = testImage.bandNames();Map.centerObject(region);// Function for performing PCAfunction doPCA(image){ // This code is from https://code.earthengine.google.com/7249153a8a0f5c79eaf562ed45a7adadvar meanDict = image.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.mean(), geometry: region, scale: scale, maxPixels: 1e9});var means = ee.Image.constant(meanDict.values(bandNames));var centered = image.subtract(means);// This helper function returns a list of new band names.var getNewBandNames = function(prefix) { var seq = ee.List.sequence(1, bandNames.length()); return seq.map(function(b) { return ee.String(prefix).cat(ee.Number(b).int()); });};// [START principal_components]var getPrincipalComponents = function(centered, scale, region) { var arrays = centered.toArray(); var covar = arrays.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.centeredCovariance(), geometry: region, scale: scale, maxPixels: 1e9 });Extent是我的 ROI，而LandsatCol是經過預處理的圖像集。嘗試將 PCA 映射到圖像集合（代碼的倒數第二行）時，此處的代碼會產生錯誤。錯誤顯示：“數組：需要參數‘值’”。關于如何處理這個問題的任何建議？以及如何在圖像集合上添加主分量軸 1 作為每個圖像的帶？

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1 回答

智慧大石

TA貢獻1946條經驗獲得超3個贊

我想到了。錯誤“Array: Parameter 'values' is required”與稀疏矩陣有關，稀疏矩陣是執行 PCA 的過濾、裁剪和指定區域的產物。Earth Engine 無法處理稀疏矩陣。

這是工作代碼。LandsatCol是我的預處理圖像集。

// Display AOI

var point = ee.Geometry.Point([30.2261, -29.458])

Map.centerObject(point,10);

// Prepairing imagery for PCA

var Preped = LandsatCol.map(function(image){

var orig = image;

var region = image.geometry();

var scale = 30;

var bandNames = ['Blue', 'Green', 'Red', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2'];

var meanDict = image.reduceRegion({

reducer: ee.Reducer.mean(),

geometry: region,

scale: scale,

maxPixels: 1e9

});

var means = ee.Image.constant(meanDict.values(bandNames));

var centered = image.subtract(means);

var getNewBandNames = function(prefix) {

var seq = ee.List.sequence(1, 6);

return seq.map(function(b) {

return ee.String(prefix).cat(ee.Number(b).int());

});

};

// PCA function

var getPrincipalComponents = function(centered, scale, region) {

var arrays = centered.toArray();

var covar = arrays.reduceRegion({

reducer: ee.Reducer.centeredCovariance(),

geometry: region,

scale: scale,

maxPixels: 1e9

});

var covarArray = ee.Array(covar.get('array'));

var eigens = covarArray.eigen();

var eigenValues = eigens.slice(1, 0, 1);

var eigenVectors = eigens.slice(1, 1);

var arrayImage = arrays.toArray(1);

var principalComponents = ee.Image(eigenVectors).matrixMultiply(arrayImage);

var sdImage = ee.Image(eigenValues.sqrt())

.arrayProject([0]).arrayFlatten([getNewBandNames('sd')]);

return principalComponents.arrayProject([0])

.arrayFlatten([getNewBandNames('pc')])

.divide(sdImage);

};

var pcImage = getPrincipalComponents(centered, scale, region);

return ee.Image(image.addBands(pcImage));

});

print("PCA imagery: ",Preped);

反對回復 2022-10-08

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