C++ Qt 框架 Python+Gee代码,获取自定义时间内的中值卫星影像（源码开源，软件共享）

文章目录

• 界面总览
• 支持下载的数据
• 项目ID获取方法
• 软件使用方法
• • 第一步
  • 第二步
  • 开始下载
  • • 第一个
    • 第二个
• 注意事项
• 源码分享
• • github
  • gitee

界面总览

大家都有自己下载影像的办法，如果你有比我方便的，也可以打开python源码看看python 如何调用gee的api ，或者学习怎么用C++ 代码深度调用 python 代码（文后有源码贡献）

支持下载的数据

# 影像集合 (ImageCollection) 类collections={1:'COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED',2:'LANDSAT/LC09/C02/T1_L2',3:'LANDSAT/LC08/C02/T1_L2',4:'LANDSAT/LT05/C02/T1_L2',5:'LANDSAT/LE07/C02/T1_L2',6:'MODIS/061/MOD13Q1',10:'COPERNICUS/S1_GRD'}# 单张影像 (Image) 类single_images={7:'USGS/SRTMGL1_003',8:'NASA/NASADEM_HGT/001',9:'JAXA/ALOS/AW3D30/V2_2',11:'ESA/WorldCover/v100',12:'projects/sat-io/open-datasets/landcover/ESRI_Global-Land-Cover-10m/2020'}

项目ID获取方法

需要谷歌账户和外网环境

https://code.earthengine.google.com/

软件使用方法

第一步

在 gee 项目 id 输入 你的 id（此处使用我的没有，在点击下载前会跳转到浏览器 经过你的谷歌账户授权，这里的 id 其实没有什么多大意义）

第二步

选择你要下载的卫星影像，空间分辨率会自动改变，如果下载很慢可以把空间分辨率简单（对应的数值升高，比如我这里就把 10 改为 20 就是原来分辨率的一半）

序号如下图

时间可以自己选择，注意以下类型的遥感数据是单张影像，时间其实并没有用处。

# 单张影像 (Image) 类single_images={7:'USGS/SRTMGL1_003',8:'NASA/NASADEM_HGT/001',9:'JAXA/ALOS/AW3D30/V2_2',11:'ESA/WorldCover/v100',12:'projects/sat-io/open-datasets/landcover/ESRI_Global-Land-Cover-10m/2020'}

同时除了 以下序号需要云最大值，其余数据设置了也没用

support_cloud_filter=[1,2,3,4,5]

开始下载

点击此处会依次有两个文件对话框

第一个

选择矢量数据

第二个

选择下载到什么地方

点击上图的 “ 保存 ” 后，就开始从云端下载数据了( 下载速度随着网速和下载量不同可能有快有慢 )

注意事项

下载的数据是时间范围内 所有满足条件的影像 融合而成的中值影像，融合过程为Google earth engine 云平台进行

源码分享

github

https://github.com/mojoin/MedianTimeSat

gitee

https://gitee.com/lclIzzxw/MedianTimeSat