geemap学习笔记034：可视化地理空间数据--Time slider-编程知识

geemap学习笔记034：可视化地理空间数据--Time slider

前言

众多的遥感数据大都是时间序列数据，在时间尺度上如何更好地观察数据，下面就介绍一下Time slider工具的使用。

1 导入库并显示地图

import ee
import geemap
ee.Initialize()

2 可视化植被数据

Map = geemap.Map()collection = (ee.ImageCollection('MODIS/MCD43A4_006_NDVI').filter(ee.Filter.date('2018-06-01', '2018-07-01')).select("NDVI")
)
vis_params = {'min': 0.0,'max': 1.0,'palette': 'ndvi',
}Map.add_time_slider(collection, vis_params, time_interval=2)  #为时序数据添加Time slider
Map

3 可视化天气数据

Map = geemap.Map()collection = (ee.ImageCollection('NOAA/GFS0P25').filterDate('2018-12-22', '2018-12-23').limit(24).select('temperature_2m_above_ground')
)vis_params = {'min': -40.0,'max': 35.0,'palette': ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],
}labels = [str(n).zfill(2) + ":00" for n in range(0, 24)]
Map.add_time_slider(collection, vis_params, labels=labels, time_interval=1, opacity=0.8)
Map

4 可视化Sentinel-2数据

Map = geemap.Map(center=[37.75, -122.45], zoom=12)collection = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR').filterBounds(ee.Geometry.Point([-122.45, 37.75])).filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 10)
)vis_params = {"min": 0, "max": 4000, "bands": ["B8", "B4", "B3"]}Map.add_time_slider(collection, vis_params)
Map