Synthesis and Analysis of Index Images to Reveal the Dynamics of Change in the Amudarya River Bed on the GEE Cloud Platform
No Thumbnail Available
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Samarkand branch of TUIT
Abstract
Description
Google Earth Engine (GEE) is a cloud-based geospatial data processing platform for large-scale environmental monitoring and analysis. The free-to-use GEE platform provides access to several petabytes of publicly available remote sensing images and other ready-to-use products. Also, this cloud platform has high-speed parallel processing and machine learning algorithms using the computing infrastructure from Google. GEE includes a library of application programming interfaces with development environments that support popular programming languages such as JavaScript and Python. GEE core features enable users to discover, analyze and visualize large geospatial data in efficient ways without requiring access to supercomputers or specialized coding skills. To this end, it was decided to conduct research using big geodata on the GEE cloud platform for monitoring water bodies based on WRI, NDWI, MNDWI, NDTI, NDMI, NDSI multispectral optical images LandSat8,9 and Sentinel 2a,2b. Analyzing the dynamics of changes in the coastlines of water bodies for a selected period of time.
Google Earth Engine (GEE) - это облачная платформа обработки геопространственных данных для крупномасштабного мониторинга и анализа окружающей среды. Бесплатная для использования платформа GEE предоставляет доступ к нескольких петабайтам общедоступных изображений дистанционного зондирования и другим готовым к использованию продуктам. Также данная облачная платформа имеет высокоскоростные алгоритмы параллельной обработки и машинного обучения с использованием вычислительной инфраструктуры от компании Google. GEE включает в себя библиотеку интерфейсов прикладного программирования со средами разработки, поддерживающими популярные языки программирования, такие как JavaScript и Python. Основные функции GEE позволяют пользователям обнаруживать, анализировать и визуализировать большие геопространственные данные эффективными способами, не требуя доступа к суперкомпьютерам или специализированным навыкам кодирования. С этой целью было принято решения провести исследования применяя больших геоданных на облачной платформе GEE для мониторинга водных объектах на основе индексных изоражений WRI, NDWI, MNDWI, NDTI, NDMI, NDSI мультиспектральных оптических снимков LandSat8,9 и Sentinel 2a,2b. Анализируя динамики изменения береговых линии водоемов для выбранного периода времени.
Google Earth Engine (GEE) - это облачная платформа обработки геопространственных данных для крупномасштабного мониторинга и анализа окружающей среды. Бесплатная для использования платформа GEE предоставляет доступ к нескольких петабайтам общедоступных изображений дистанционного зондирования и другим готовым к использованию продуктам. Также данная облачная платформа имеет высокоскоростные алгоритмы параллельной обработки и машинного обучения с использованием вычислительной инфраструктуры от компании Google. GEE включает в себя библиотеку интерфейсов прикладного программирования со средами разработки, поддерживающими популярные языки программирования, такие как JavaScript и Python. Основные функции GEE позволяют пользователям обнаруживать, анализировать и визуализировать большие геопространственные данные эффективными способами, не требуя доступа к суперкомпьютерам или специализированным навыкам кодирования. С этой целью было принято решения провести исследования применяя больших геоданных на облачной платформе GEE для мониторинга водных объектах на основе индексных изоражений WRI, NDWI, MNDWI, NDTI, NDMI, NDSI мультиспектральных оптических снимков LandSat8,9 и Sentinel 2a,2b. Анализируя динамики изменения береговых линии водоемов для выбранного периода времени.
Keywords
Google Earth Engine, spectral brightness coefficient, index images, WRI, NDWI, MNDWI, NDTI, NDMI, NDSI, Google Earth Engine, коэффициент спектральной яркости, индексные изображения, WRI, NDWI, MNDWI, NDTI, NDMI, NDSI