在googleearth引擎中使用pythonapi将RGB图像转换为单波段灰度图像

Question

我希望使用灰度共生矩阵（GLCM）提取googleearth Engine（GEE）中一组RGB卫星图像纹理的摘要统计信息。天哪有一个内置的图像.glcm（）函数执行此操作，但是此页（https://developers.google.com/earth-engine/image_texture）中的示例代码表明它需要一个带作为输入：

// Load a high-resolution NAIP image.
var image = ee.Image('USDA/NAIP/DOQQ/m_3712213_sw_10_1_20140613');

// Get the NIR band.
var nir = image.select('N');

// Compute the gray-level co-occurrence matrix (GLCM), get contrast.
var glcm = nir.glcmTexture({size: 4});
var contrast = glcm.select('N_contrast');
Map.addLayer(contrast,
             {min: 0, max: 1500, palette: ['0000CC', 'CC0000']},
             'contrast');

有没有办法把RGB图像转换成GEE中的单波段灰度图像？在

我使用的是pythonapi，所以用Python编写的答案是理想的，但是如果有任何建议，我们将不胜感激！在

Answer 1

好吧，我想出了一个办法。本文对不同RGB到灰度转换的性能进行了评估，发现亮度在纹理识别和目标检测方面表现良好，因此是GLCM分析的一个很好的选择。{cd1>作为亮度计算。在

我把一些Python代码放在一起创建了一个亮度层：

image = ee.Image("COPERNICUS/S2/20160620T072622_20160620T075216_T36LYJ")

grayscale = image.expression(
      '(0.3 * R) + (0.59 * G) + (0.11 * B)', {
      'R': image.select(['B4']),
      'G': image.select(['B3']),
      'B': image.select(['B2'])
})

下面是一个可以在GEE代码编辑器中工作的Java示例：

^{pr2}$