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ケニアで家計調査を行っていますが、調査チームが特定の地域内のすべての家を訪問することを確認する必要があります。Googleマップに行き、屋根を右クリックして、「What's here」オプションで座標を取得しました。これは実際には時間の非効率的な使用です。 Google Earthエンジンにアップロードできる高解像度の画像を作成し、機械学習アルゴリズムを実行して屋根を特定したいと思います。すべての家の緯度/経度のテキストファイルを取得したいので、それを距離ごとにまとめて、地図とチェックリストの両方の形式で測量士に渡します。 ただし、Googleマップの衛星ビューの画像は著作権で保護されており、earth engineでは使用できません。だから、だいたい〜3km ^ 2の空間範囲で、波形鉄とわらのわらぶき屋根を識別するのに十分な高解像度の画像が必要です。 そのようなデータの良いソースは何ですか？理想的には、大学院生および/または非営利団体に自由に、または安価に提供しますか？

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GEEでImageコレクションを作成し、関数を使用してNDVIインデックスを計算し、それをマッピングして、NDVIをバンドとして使用する別のコレクションを作成しました。 次に、画像コレクション全体のNDVIバンドを1つの画像に積み上げた画像を作成します。したがって、NDVI_1、NDVI_2などのようになります... これどうやってするの？これまでのNDVIコレクションを示すコードを貼り付けています // Collection of Images var collection = ee.ImageCollection([feb1,feb2,Mar2,April1, April2, May1, May2, Jun1,Jun2, July2, Aug2, Sep1, Sep2,Oct1, Oct2, Nov1, Nov2, Dec1, Dec2 ]); //Using the following function,NDVI of the entire collection is computed var indicesS2 = function(scene) { var ndvi = scene.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); var image = ee.Image() .set('system:time_start', …

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