GEE学习专栏

GEE 将本地 GeoJSON 文件上传到谷歌资产

在地理信息系统（GIS）领域，GoogleEarthEngine（GEE）是一个强大的平台，它允许用户处理和分析大规模地理空间数据。
ThsPool·2024-09-15 12:33

一起走的学习之路(125)

最大的难题不知道大家有没有这个感受，最近由于没有学习专栏了，每天要写什么，成为了一大难题。
小米雨路·2024-09-11 00:27

gee mysql数据库_MySQL

集合如果你有更好的想法请在评论区留下您的答案，一起交流讨论说说常见的集合有哪些？答：主要分List、Set、Map、Queue四类，其中包含ArrayList、LinkedList、HashSet、TreeSet、HashMapComparable和Comparator接口的区别？答：其两...»smart-rick2021-02-15JAVA基础面向对象有哪些特征？答：继承、封装、多态JDK与J
weixin_39955142·2024-09-09 08:16

python+re正则表达式匹配指定10位整数 \ 小数 \ 整数

一晌小贪欢的博客主页求关注该系列文章专栏：请点击——>Python办公自动化专栏求订阅此外还有爬虫专栏：请点击——>Python爬虫基础专栏求订阅此外还有python基础专栏：请点击——>Python基础学习专栏求订阅
一晌小贪欢·2024-09-06 04:42

GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析

随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来，GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
AIzmjl·2024-03-22 05:52

嵌入式驱动学习第三周——Linux网络基础调试命

嵌入式驱动学习专栏将详细记录博主学习驱动的详细过程，未来预计四个月将高强度更新本专栏，喜欢的可以关注本博主并订阅本专栏，一起讨论一起学习。现在关注就是老粉啦！
亭墨·2024-03-17 01:04

GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析（2015-2023年滇池为例）

简介Sentinel-2是一颗遥感卫星，其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。其中，利用归一化水体指数（NormalizedDifferenceWaterIndex，NDWI）来进行长时序水域分析是一种常见的方法。本文将介绍NDWI的定义和计算方法，并结合Sentinel-2影像的使用，详细说明如何进行长时序水域分析。首先，我们来看一下NDWI的定义和计算方法。N
此星光明·2024-02-20 20:43

GEE数据集——德克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地高排放甲烷点源探测数据（千克/小时）矢量数据

简介该数据集提供了新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地的高排放甲烷点源探测数据（千克/小时）。https://www.cbedai.net/xg甲烷是一种强效温室气体，在进入大气层后的头20年中，其变暖能力是二氧化碳的80多倍。当今全球变暖的原因至少有30%是人类活动产生的甲烷。减少与人类活动相关的甲烷排放--包括石油和天然气开采、农业和废物管理中可避免的排放--是
此星光明·2024-02-20 18:15

GEE数据集——MOD13A1.006Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品

数据名称：MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源：NASA时空范围：2000-2022年空间范围：全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B
此星光明·2024-02-20 18:45

Google Earth Engine（GEE）——美国近地表高精度实时气象数据集（2500米分辨率）

实时中尺度分析(RTMA)是针对近地表天气条件的高空间和时间分辨率分析。该数据集包括CONUS在2.5公里处的每小时分析。数据集可用性2011-01-01T00:00:00Z–2022-09-17T02:00:00数据集提供者美国国家海洋和大气局/国家气象局地球引擎片段ee.ImageCollection("NOAA/NWS/RTMA")分辨率2500米波段姓名单位敏最大限度描述HGT米-81*4
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——1981年至今全球逐日降水数据集（最终版）

CHIRPS：气候灾害组红外降水站点数据（版本2.0最终版）气候灾害组红外降水与站数据(CHIRPS)是一个30多年的准全球降雨数据集。CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与现场站数据相结合，创建网格化降雨时间序列，用于趋势分析和季节性干旱监测。注意：这个数据集中没有高纬度地区的国家包括中国的内蒙古东北部和黑龙江省西北部，以及新疆的北部。分辨率5566米波段姓名单位敏最大限度描述precipi
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——全球农田范围分布数据集1000m

GFSAD1000：农田范围1km多研究作物面具，全球粮食支持分析数据数据集可用性2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00数据集提供者全球粮食安全支持分析数据在30m项目(GFSAD30)地球引擎片段ee.Image("USGS/GFSAD1000_V1")GFSAD是NASA资助的一个项目，旨在提供高分辨率的全球农田数据及其用水情况，为21世纪的全球粮食安
此星光明·2024-02-20 18:13

Google Earth Engine（GEE）——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集

哥白尼大气监测服务(CAMS)全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件，每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期5天的预测，这些都是化学方案的一部分。在2021-07-01之前，只有两个参数可用，1.550nm表面的总气溶胶光学深度2.颗粒物d<25um表面注意system:time_start是指预测时
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-3 OLCI EFR：海洋和陆地彩色地球观测全分辨率数据集

海洋和陆地颜色仪器(OLCI)地球观测全分辨率(EFR)数据集包含21个光谱带的顶部大气辐射，中心波长范围在0.4μm和1.02μm之间，空间分辨率为300m，每2天覆盖一次全球范围。OLCI是ESA/EUMETSATSentinel-3任务中的仪器之一，用于测量海面地形、海面和地表温度、海洋颜色和陆地颜色，具有高端的准确性和可靠性，以支持海洋预报系统，以及作为环境和气候监测。Sentinel-3
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率

最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：前言–床长人工智能教程上面有很多关于基础的人工只能的介绍，对于入门人工智能的同学来说是有巨大帮助的。正式开始数据介绍：GHSL依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施，允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识，这些数据包括：全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。该数据集描述了人口的分布和密度，以每个细胞的人
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——海洋总测深图数据集（GEBCO）

海洋总测深图数据集（GEBCO）GEBCO_2021Grid是GeneralBathymetricChartoftheOceans(GEBCO)发布的最新全球测深产品，由日本财团-GEBCOSeabed2030项目开发。GEBCO_2021网格在43200行x86400列的15弧秒网格上提供以米为单位的全球高程数据覆盖，提供3,732,480,000个数据点。弧秒。该网格用作SRTM15+数据集的
此星光明·2024-02-20 18:43

Google Earth Engine（GEE）——NASA 和UCSB对比两种降水数据的降水差异分析

本文需要以下几个步骤：第1步：选择您的区域并导入数据第2步：筛选感兴趣的期间第3步：计算平均降雨量第4步：将数据添加到他们的地图数据1：GPM:GlobalPrecipitationMeasurement(GPM)v6DatasetAvailability2000-06-01T00:00:00-2021-11-14T00:00:00DatasetProviderNASAGESDISCatNASAG
此星光明·2024-02-20 18:12

Google Earth Engine（GEE）——下载中国区域MCD19A2 AOD气溶胶数据tif格式

上次写的文章问题：满天星：GoogleEarthEngine（GEE）——下载中国区域MCD19A2AOD气溶胶数据tif格式修改后的代码主要是因为没有镶嵌在一起，所以用了最大值合成qualityMosaic
此星光明·2024-02-20 18:12

Google Earth Engine（GEE）——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集

数据介绍：美国西部的牧场生态系统对气候变化、火灾和其他人为干扰有动态反应。牧场状况、监测、评估和预测（RCMAP）产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。RCMAP使用1985-2020年的Landsat图像，量化了美国西部牧场各组成部分的覆盖率（根据Rigge等人，2020）。RCMAP时间序列由八个部分组成：一
此星光明·2024-02-20 18:12

GEE——美国本土土地变化监测、评估和预测 (LCMAP) v1.1数据集案例展示和分析

土地变化监测、评估和预测(LCMAP)代表了美国地质调查局地球资源观测与科学(EROS)中心的新一代土地覆盖制图和变化监测。LCMAP以比以前的努力更多的土地覆盖和变化变量满足了对更高质量结果的需求。LCMAP科学产品文档包含产品的详细信息、描述和注意事项，可在此处下载其他资源链接LCMAP网站LandChangeMonitoring,Assessment,andProjection
此星光明·2024-02-20 18:42

GEE数据集——美国两个主要石油和天然气（O&G）产区内与石油和天然气（O&G）相关的基础设施的位置

该数据集提供了美国两个主要石油和天然气（O&G）产区内与石油和天然气（O&G）相关的基础设施的位置：德克萨斯州西部和新墨西哥州南部二叠纪盆地的特拉华子盆地以及犹他州的乌因塔盆地。前言–人工智能教程石油和天然气基础设施绘图(OGIM)数据库是由环境保护基金(EDF)和EDF的全资子公司MethaneSATLLC共同开发的一个项目。开发诸如OGIM这样的标准化石油和天然气基础设施数据库的主要目的是支持
此星光明·2024-02-20 18:39

人工智能学习与实训笔记（六）：神经网络之智能推荐系统

人工智能专栏文章汇总：人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录七、智能推荐系统处理7.1常用的推荐系统算法7.2如何实现推荐7.3基于飞桨实现的电影推荐模型7.3.1电影数据类型7.3.2数据处理
穿越光年·2024-02-20 17:30

谷歌地球引擎（GEE）中公开免费的扩展包介绍（汇总）

此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将EarthEngine扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块，以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datasets扩展将EarthEngine扩展到QGIS、R和P
此星光明·2024-02-19 22:18

【GEE】Google Earth Engine（GEE）注册详细教程&无需教育邮箱

这个专栏真的是纠结了很久，不知道到底要不要分享自己在学习GEE的时候的一些经验和代码。
RS迷途小书童·2024-02-19 22:47

Google Earth Engine（GEE）简单介绍及注册

GoogleEarthEngine（GEE）是由谷歌、卡内基梅隆大学、美国地质调查局(USGS)共同开发的用以处理卫星遥感影像数据和其他地球观测数据的云端运算平台。
生态遥感监测笔记·2024-02-19 22:16

GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据（将多类土地分类转化为草地和非草地区域）

简介本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类，而且只提取ESRI_Global-LULC_10mESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI（环境系统研究研究所）开发的一个全球级别的土地利用/土地覆盖数据集。该数据集使用10米的空间分辨率，并提供了详细的土地利用/土地覆盖分类信息。该数据集基于多源的遥感影像数据，包括卫星图像和高分辨率航拍图像。这些数
此星光明·2024-02-19 22:44

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？
_养乐多_·2024-02-19 18:40

GEE：CART（Classification and Regression Trees）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行CART（ClassificationandRegressionTrees）回归的方法和代码，
_养乐多_·2024-02-14 10:24

GEE：最小距离（minimumDistance）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行最小距离回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特
_养乐多_·2024-02-14 09:46

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍
_养乐多_·2024-02-14 05:07

设计模式学习专栏四--------装饰者模式

设计模式学习专栏四--------装饰者模式场景设计星巴兹咖啡,主体(DarkRoast等)+配料(摩卡,奶泡等),顾客在购买咖啡时,也可以要求在其中加入各种调料,如蒸奶(SteamedMilk),豆浆
你的头发真的好长·2024-02-13 12:52

GEE数据集——全球日光日照地图分布图数据

日光地图分布图数据在社区和专业地图绘制者的支持下，Daylight是全球开放地图数据的完整分发版。我们将OpenStreetMap等项目的全球贡献者的工作与Daylight地图合作伙伴的质量和一致性检查相结合，创建了一个免费、稳定和易于使用的街道尺度全球地图。日光地图发行版将包括一个新的数据集，该数据集由矢量化的土地覆盖物特征组成，这些特征来自欧洲空间局的2020年世界覆盖物（10米）栅格。该数据
此星光明·2024-02-12 15:12

GEE数据集——美国地质调查局历史地形图(更新)

美国地质调查局历史地形图美国地质调查局地形图的历史可追溯到19世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000比例尺，也称为7.5分钟四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖7.5分经纬度的区域，从而详细呈现了约64平方英里（166平方公里）的面积。前言–人工智能教程其中的一个子集已被收录到约81,000+幅地图的总体收藏中，未来还将进行改进和补充。元数据包括
此星光明·2024-02-12 15:12

Google Earth Engine（GEE）——欧空局WorldCover 10 m分辨率土地利用/土地覆盖数据集 2020 V100

欧空局WorldCover10m2020V100输入质量¶。ESAWorldCover10m2020V100产品是以EPSG:4326投影（地理经纬度CRS）的云优化GeoTIFFs（COG）形式，以3x3度瓦片形式交付。有2651个瓦片，关于访问这个数据集的更多信息可以在这里找到。目前的收集只集中在输入质量层，地图层在谷歌地球引擎中可作为一个图像集。DATA|WORLDCOVER输入质量层是一个
此星光明·2024-02-12 15:42

GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示（Mapbiomas 集成包）内含使用教程和下载链接

巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划，这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列。MapBiomas项目-是一项多机构计划，旨在使用应用于卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆盖和使用地图。可以在此处找到该项目的完整描述。分辨率：30m，数据类型：多个栅格数据集和类型
此星光明·2024-02-12 15:41

GEE数据集——巴西年度土地覆被和利用地图

巴西年度土地覆被和利用地图ç巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言–人工智能教程其他地区，如泛亚马孙、
此星光明·2024-02-12 15:39

【初中生讲机器学习】7. 交叉验证是什么？有哪些？怎么实现？来看！

创建时间：2024-02-10最后编辑时间：2024-02-10作者：Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~我是Geeker_LStar，一名初三学生
Geeker · LStar·2024-02-11 23:37

【初中生讲机器学习】5. 从概率到朴素贝叶斯算法，一篇带你看明白！

创建时间：2024-02-04最后编辑时间：2024-02-05作者：Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~我是Geeker_LStar，一名初三学生
Geeker · LStar·2024-02-10 07:54

【初中生讲机器学习】6. 分类算法中常用的模型评价指标有哪些？here!

创建时间：2024-02-07最后编辑时间：2024-02-09作者：Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~我是Geeker_LStar，一名初三学生
Geeker · LStar·2024-02-10 07:23

GEE入门篇|栅格数据集概述（五）：其他数据集

目录其他数据集1.网格化人口计数数据集2.数字高程模型其他数据集EarthEngine数据目录中还有许多其他类型的数据集可供浏览并用于自己的分析。其中包括全球网格化人口计数、地形和地球物理数据，现在让我们了解其中两个数据集。1.世界网格化人口计数数据集世界网格化人口数据集估计了整个地球表面每个格网像元的人口。复制并粘贴以下代码以添加2000年人口数量图层。我们使用预定义的调色板population
不止GIS·2024-02-09 22:21

GEE入门篇|栅格数据集概述（四）：其他卫星产品

目录1.甲烷数据集2.天气及气候数据3.预先分类的土地用途和土地覆盖数据集3.1ESAWorldCover3.2全球森林变化数据集卫星还可以收集有关气候、天气和大气中存在的各种化合物的信息。这些卫星利用部分电磁频谱，以及不同物体和化合物在不同波长的阳光照射下的反射情况。例如，甲烷(ch4)反射光谱的760nm部分，让我们仔细看看其中的一些数据集。1.甲烷数据集欧洲航天局在地球引擎中提供了哨兵5号的
不止GIS·2024-02-09 22:47

Golang数据库编程详解 | 深入浅出Go语言原生数据库编程

Golang学习专栏：https://blog.csdn.net/qq_35716689/category_12575301.html前言对数据库的CURD是现代应用程序的必备功能，Go语言当然也对数据库的操作提供了非常完善的支持
鼠鼠我捏，要死了捏·2024-02-08 17:17

GEE——如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月（逐月）的降水平均数据

如何利用降水数据绘制指定区域长时间序列的降水分布图和提取每个月的指定降水数据？这里我们首先要做的就是选择指定的数据，进行指定年份数据的筛选，然后进行长时序数据加载，然后提取研究区内每个月指定的降水平均值，最后进行下载到谷歌云盘。其中影像集合中的每个影像都是利用map的函数来进行映射，最后来获取每个月的平均降水数据提取为矢量。数据ERA5-陆地是一个再分析数据集，以比ERA5更高的分辨率提供了几十年
此星光明·2024-02-07 08:52

GEE数据集——美国干旱监测数据集（更新）

美国干旱监测美国干旱监测》是每周四发布的地图，显示美国部分地区的干旱情况。该地图采用五种分级：异常干旱（D0），显示可能进入或即将摆脱干旱的地区；四级干旱：中度（D1）、严重（D2）、极度（D3）和异常（D4）。前言–人工智能教程干旱监测仪自1999年推出以来，一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心(NDMC)、美国国家海洋与大气管理局(NOAA)和美国农业部(USDA)联合制作。内布拉斯
此星光明·2024-02-07 08:52

GEE 案例——如何计算sentinel-2中每一个单景影像的波段的DN值并绘制直方图

原始问题我正试图在Google地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图（示例代码在这里：https://code.earthengine.google.com/b10f5136a79a6309e381ae11aa9b7431）。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1并将它们相加，不知道是否正确。简介直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需for/循
此星光明·2024-02-07 08:21

GEE Colab——如何利用Matplotlib在colab中进行图形制作

在colab中绘制图表笔记本的一个常见用途是使用图表进行数据可视化。Colaboratory提供多种图表工具作为Python导入，让这一工作变得简单。MatplotlibMatplotlib是最常用的图表工具包，详情请查看其文档，并通过示例获得灵感。线性图线性图是一种常见的图表类型，用于显示数据随着时间、顺序或其他连续变量的变化趋势。线性图通常由一组数据点和连线组成，每个数据点表示一个观测值，连线
此星光明·2024-02-07 08:17

GEE加载指定区域、指定时间的影像

varroi=ee.FeatureCollection("users/FXS/xiangshan");//导入指定区域的矢量文件varimage=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR").filterDate("2020-10-10","2020-11-10")//筛选出指定时间内的影像.filterBounds(roi)//筛选出和roi相交的影像
RS GIS遥感 地信学习·2024-02-05 21:01

GEE的UI设计

varlabel=ui.Label({value:"这是一个标签",style:{fontSize:"18px"}})//标签varbtn=ui.Button("确定")//按钮btn.onClick(function(){print("你点击了按钮")})//点击按钮后的响应//编辑框vartextbox=ui.Textbox({placeholder:"请输入内容",value:"",onCh
RS GIS遥感 地信学习·2024-02-05 21:30

GEE入门篇|栅格数据集概述（三）：Pre-made Composites

Pre-madeCompositesPre-madeComposites指从设定区域或时间段的图像集中获取单独的图像，并将它们组合成单层。这可以针对许多不同的数据集进行，包括卫星图像（例如MODIS、Landsat、Sentinel）、气候信息、森林或植被信息等。例如，图像集合可能在一个位置有多个图像，正如我们在前面的“按位置过滤”示例。某些图像可能有大量云层或其他大气伪影，导致图像质量较差。其他
不止GIS·2024-02-05 20:24

GEE入门篇|栅格数据集概述（二）：Image Collections（单幅图像的集合）

在前面的内容中了解图像集合时，我们使用了Landsat8原始图像数据集，这些原始图像已经为您完成了一些重要的修正。然而，原始图像只是为Landsat8生成的多个图像集合之一，遥感界开发了额外的图像校正，有助于提高分析的准确性和一致性，每个不同图像处理路径的结果都存储在EarthEngine中不同的ImageCollection中。其中最突出的是ImageCollection，旨在最大限度地减少地球
不止GIS·2024-02-05 20:23
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