Home › Roadmap › Remote Sensing › Part 7

Google Earth Engine

📘 ক্লাউডে পেটাবাইট স্যাটেলাইট বিশ্লেষণ।

🌐 Planet-scale satellite analysis in the cloud.

🛰️ রিমোট সেন্সিং🎚 Intermediate📍 Part 7 / 10🧩 3 সাব-টপিক

🛰️

ধারণা · Concept

কী এবং কেন

📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ক্লাউডে পেটাবাইট স্যাটেলাইট বিশ্লেষণ।

🌐 English:
Planet-scale satellite analysis in the cloud.

🗂 কোথায় পড়ে

৫. জিওএআই → রিমোট সেন্সিং → Google Earth Engine

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Process imagery, compute indices, classify & detect change

🧰 টুলস

Google Earth Engine, geemap, SNAP

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল

💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

নিজের কম্পিউটারে ডাউনলোড ছাড়াই পেটাবাইট স্যাটেলাইট ডেটা ক্লাউডে বিশ্লেষণ।

ধাপ 1
earthengine.google.com-এ নিবন্ধন (গবেষণা/অ-বাণিজ্যিক বিনামূল্যে), Code Editor খুলুন
ধাপ 2
ImageCollection লোড → filterBounds (এলাকা) → filterDate → মেঘ ফিল্টার
ধাপ 3
map() দিয়ে প্রতিটি ছবিতে সূচক, reduce (median/mean) দিয়ে সারাংশ
ধাপ 4
Map.addLayer দিয়ে দেখুন; Export.image.toDrive দিয়ে GeoTIFF

🧪 বাস্তব উদাহরণ

৫ লাইনে বাংলাদেশের ২০২৪ বার্ষিক গড় NDVI মানচিত্র।

⚠️ সাধারণ ভুল

খুব বড় এলাকা উচ্চ রেজোলিউশনে getInfo()—মেমোরি এরর; Export ব্যবহার করুন।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

Google Earth EngineImageCollectionfiltermapreducerexport

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক

7.1 ImageCollection ও filter

7.2 Reducer7.2.1 সময়/স্থানে সারাংশ

7.3 Code Editor ও Export

🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

🇧🇩 Bangla remote sensing ↗Bangla Google Earth Engine ↗
🌐 Spatial Thoughts ↗Qiusheng Wu ↗

💻

হাতে-কলমে · Try it (Remote Sensing)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
rng=np.random.default_rng(3); red=rng.uniform(.03,.15,(60,60)); nir=rng.uniform(.3,.5,(60,60))
nir[:,40:]=rng.uniform(.02,.06,(60,20)); red[20:35,5:25]=.25; nir[20:35,5:25]=.28   # water + urban
ndvi=(nir-red)/(nir+red); cls=np.digitize(ndvi,[0,.3])
print("Class share (water/urban/veg):",[round((cls==i).mean(),2) for i in range(3)])
fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(9,4)); im=ax[0].imshow(ndvi,cmap="RdYlGn"); plt.colorbar(im,ax=ax[0]); ax[0].set_title("NDVI")
ax[1].imshow(cls,cmap="Accent"); ax[1].set_title("Threshold classification"); plt.show()

❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “সময়/স্থানে সারাংশ” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts