在遥感技术不断发展的背景下，Google Earth Engine (GEE) 成为了处理和分析大规模卫星数据的重要平台，特别是在实时监测领域。随着卫星影像的日益丰富，地球表面的变化得以更精准、更及时地被捕捉和分析。特别是利用 Sentinel-2 卫星数据，借助 GEE 强大的数据处理能力，研究者可以实现对全球范围内各种环境现象的实时监测。Sentinel-2 提供的高分辨率光学影像不仅可以有效地进行农情监测、灾害评估和土地利用变化监测，还能支持更广泛的军事监控、生态环境保护等应用。 其中，利用 geemap 这一 Python 库，结合 GEE 平台的强大功能，用户可以便捷地访问并分析 Sentinel-2 的影像数据。geemap 提供了丰富的接口，能够轻松实现数据下载、图像可视化、动态监测等功能，为研究人员和决策者提供实时的地理信息。这些技术的应用不仅增强了对农作物生长、灾后评估、森林火灾等灾害的响应速度，而且在环境保护、城市规划等方面也起到了至关重要的作用。随着技术的进一步进步，实时遥感监测将持续为全球范围内的环境监控、资源管理和灾害应对提供强有力的支持，推动社会向更智能、更精准的方向发展。以下，我们利用简单的几行代码，实现对全球的实时监测：
地点1：叙利亚首都大马士革军事动态监测，代码和显示结果如下：
Map = geemap.Map(center=[33.51306, 36.31667], zoom=12)
collection = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(ee.Geometry.Point([36.31667,33.51306])) .filterDate('2023-01-01','2024-12-20') .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 10))
vis_params = {"min": 0, "max": 4000, "bands": ["B4", "B3", "B2"]}
Map.add_time_slider(collection, vis_params)Map
![]()
地点2：第一岛链军事行动实时监测（局部，可利用分屏进显示），显示结果如下：Map = geemap.Map(center=[23.659619 , 121.591187], zoom=12)collection = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(ee.Geometry.Point([121.591187,23.659619])) .filterDate('2023-01-01','2024-12-20') .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 10))vis_params = {"min": 0, "max": 4000, "bands": ["B4", "B3", "B2"]}Map.add_time_slider(collection, vis_params)Map
![]()
