GEE学习专栏

深度学习专栏 - lesson 1 / 初试江湖（深度学习和Python语言概览及环境搭建

最近确实也闲来无事,于是笔者也顺应时代的潮流,打算瞅一瞅深度学习,说到深度学习其实很多人想到的是神经网络,自然语言理解,很多高大上的名词,笔者也想从这篇博客开始来记录一下自己的学习历程,也希望能够给大家提供一些帮助whatis深度学习？DeepLearning,这个deep其实说的就是深层神经网络,神经网络其实真的是炒的很老的一个概念了,深度学习也是神经网络二次翻红以后取的新的高大上的名字,毕竟如
_付宏·2023-01-13 08:36

深度强化学习专栏 —— 1.研究现状

戳这里猜你想看：深度强化学习专栏——1.研究现状深度强化学习专栏——2.手撕DQN算法实现CartPole控制深度强化学习专栏——3.实现一阶倒立摆pybullet杂谈：使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系
bug404_·2023-01-13 08:02

深度学习专栏

回归实战代码解析importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#生成随机数importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"#y=wx+b#一般一维的称为向量，二维的，多维的称为矩阵#创建数据defcreate_data(w,b,data_num):#w是一个向量，b也是一个向量，da
小磊的乐园·2023-01-13 08:31

处理GEE输出的tif图像

借助GEE平台，下载其中的数据（tif格式）并处理为通用的nc文件数据：在gee中export的tif文件。
加上音乐·2023-01-12 17:35

处理MAIAC MCD19A2 AOD数据

处理方式一：GEE（若不深入分析AOD，推荐）GEE平台提供每日的AOD、QA数据（NASA提供每日5~6个时间的AOD和QA），同时数据为标准网格化文件（NASA的原数据则是分网格，需要花费计算资源合并
加上音乐·2023-01-12 17:35

合并GEE导出分割的.tif文件，并对文件进行LZW压缩

需求分析：将多个.tif文件按照经纬度、时间/波段的维度进行合并。一、基于python（xarray和rasterio包）importrasterioasrioimportnumpyasnpimportrasterioimportmatplotlib.pyplotaspltimportxarrayasxrdeflzw_com(inpath1,inpath2,outpath,comstyle='lo
加上音乐·2023-01-12 17:35

再谈批量下载Modis数据之Google earth engine

再谈批量下载Modis数据之Googleearthengine最近在学习GEE，就拿Modis数据练个手。
森气笔记·2023-01-10 17:59

欧空局10m土地利用数据已更新至2021，附GEE代码对比两期变化。

欧空局10m土地利用数据已更新至2021，附GEE代码对比两期变化！1.引言最近欧空局更新了10m的土地利用数据，本文通过gee来对比两期数据的变化，记录在此，分享给有需要的同学。
森气笔记·2023-01-10 17:59

GEE request调用自定函数文件以sentinel影像和ndvi下载为例

现借助GEE的request功能来实现，话不多说，详见代码。
森气笔记·2023-01-10 17:59

ERA5数据不同下载方法

ERA5数据不同下载方法1ERA5简介2ERA5下载的三种方法2.1方法1：GEE下载2.2方法2：官方网站下载2.3方法3：通过Python脚本下载（以Linux系统为例）3Matlab预览代码4总结
大作家佚名·2023-01-10 14:10

GEE Colab运行python自定义包

1.授权fromgoogle.colabimportauthauth.authenticate_user()2.输入以下代码，会出现一个链接，点进去各种同意、勾选，将授权码粘贴到方框里importeeee.Authenticate()ee.Initialize()3.导入自定义的python包importsysfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/con
weixin_45949647·2023-01-09 19:34

基于GEE洪水发生前后的分析

基本原理为利用水体在SAR散射系数弱的特点进行变化检测（发生洪水时的影像减去洪水前的影像），这里以2020年我国的长江流域的鄱阳湖洪水灾害为例。第一步：参数设置//==========时间设置===========//洪水发生前的影像时间段varbefore_start='2020-04-01';varbefore_end='2020-04-10';//洪水发生后的影像时间段varafter_st
七月长安的风·2023-01-09 03:47

list object has no attribute ZScan_GEE数据类型—Dictionary,List,Array

文本和数字的功能是进行描述和数据储存，而Dictionary，List和Array可以看作是文本和数字间通过不同结合形式而形成的新的数据类型。简单的说，Dictionary，List和Array是拥有了一定“格式”的文本或数字1Dictionary//创建一个字典变量varDictionary_Profile=ee.Dictionary({Name:'Mary',Gender:'Female',A
weixin_39565332·2023-01-08 21:28

【Java编程进阶】封装继承多态详解

推荐学习专栏：Java编程进阶之路【从入门到精通】文章目录1.封装2.继承2.1继承的语法2.2子类重写父类的方法2.3子类隐藏父类的方法2.4super关键字2.5final关键字2.6父类子类类型转换
橙子!·2023-01-08 16:38

GEE|colab报错AttributeError: module ‘tornado.ioloop‘ has no attribute ‘_Selectable‘

JavaScript版的GEE可视化功能非常强大，可惜我太菜了实在用不惯js的接口，用map做循环对我来说太难了，在打印和导出上都遇到了很多困难。实验进行不下去了…日常想撞墙。
difizuhvovs·2023-01-07 13:12

GEE下载CDL(Cropland Data Layer)30米耕地利用数据

varroi=table//上传ROI的shp数据vardataset=ee.ImageCollection('USDA/NASS/CDL').filter(ee.Filter.date('2019-01-01','2019-12-31')).first();varcropLandcover=dataset.select('cropland').clip(roi);//显示在地图中Map.cent
weixin_46753186·2023-01-07 12:46

Google Earth Engine（GEE）——利用sentinel-2数据进行农作物提取分析

我们利用哨兵数据给农作物进行分类提取，主要有用到得时间节点是春夏秋冬四个季节，通过阈值法和updateMask来实现对农作物得提取。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–床长人工智能教程代码：//加载哨兵2号数据vars2=ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_HARMONIZED"),roi=/*color:#d63000*//*display
此星光明·2023-01-07 12:43

Google Earth Engine（GEE）—— 快速进行农田作物土地分类和面积统计

复杂景观中的土地覆盖分类受到作物/植被类型固有的短距离转变的限制，尤其是在小农耕作系统中。地球观测图像的可用性和可访问性不断提高，为评估状态和监测土地覆盖变化提供了重要机会，但解锁这种能力取决于相关地面实况数据的可用性，以校准和验证分类算法。撒哈拉以南非洲农业系统通常无法获得急需的空间显式地面实况数据，这限制了相关分析工具的开发，以监测农田动态或对农业系统产生[近]实时洞察。本教程是为有兴趣在Go
此星光明·2023-01-07 12:43

Google Earth Engine（GEE）——基于s2影像的实时全球10米土地利用/土地覆盖（LULC）数据集

全球动态土地分类数据集是一个10米的近实时（NRT）土地利用/土地覆盖（LULC）数据集，包括九个类别的概率和标签信息。动态世界的预测适用于2015-06-27至今的Sentinel-2L1C集合。Sentinel-2的重访频率为2-5天，取决于纬度。动态世界预测是针对CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE<=35%的Sentinel-2L1C图像生成的。预测结果被屏蔽，以去除云和云的阴影
此星光明·2023-01-07 12:42

Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-1 和 2 数据的融合，水稻范围识别和水稻种植季节区分地图绘制—马来西亚为例

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–床长人工智能教程这次给大家推荐一篇文章，关于水稻识别：使用GEE平台中的无监督分类整合Sentinel-1和2时间序列数据来实现的。
此星光明·2023-01-07 12:12

Google Earth Engine（GEE）——作物分类的影像合成案例分析（四川省为例）

作物分类是一个困难的问题。有助于明确区分作物的一个有用技术是考虑作物物候学。这种技术可用于检测特定类型的作物或将作物与其他形式的植被区分开来。可以为作物周期的不同时期创建合成图像，并创建一个合成的影像，用于分类。这使得分类器可以学习时间模式，并检测出表现出类似模式的像素。本文以list作为划分月份，来确定不同季节的影像，以此来查看不同时间点作物的区别：代码:vars2=ee.ImageCollec
此星光明·2023-01-07 12:42

Google Earth Engine（GEE）计算雷达植被指数RVI

今天来分享下如何在GEE中计算雷达植被指数，雷达植被指数（Radarvegetationindex，RVI）是基于特征向量分解得到的参数，常用以描述植被的疏密程度。
生态遥感监测笔记·2023-01-07 12:11

Google Earth Engine（GEE）农作物种植结构提取

主要也是结合前面写过的GoogleEarthEngine（GEE）使用土地利用数据（modis）上采样Landsat数据提取农田范围，将以上结果作为研究的基础，结合物候特征，光谱
星星和你都在我怀里·2023-01-07 12:39

【机器学习项目实战10例】（二）：利用LightGBM实现天气变化的时间序列预测

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
Bi 8 Bo·2023-01-06 10:03

【GEE笔记】有效像元（面积、数量）统计

主要内容统计掩膜后数据集像元数量统计，区域面积、数量统计，在GEE线上的CodeEditor编写JavaScript代码实现相关功能：传入范围，筛选出符合条件的数据，预处理之后计算代码实现数据准备原始影像
Runepic2·2023-01-05 12:03

GEE的Image对象的操作和方法

ImageImage前言获取影像1、ee.Image导入单张影像2、Getan`ee.Image`froman`ee.ImageCollection`3、ImagesfromCloudGeoTIFFs影像的波段操作1、ee.Image.cat()融合两个波段2、image.select()修改波段的名称3、image.addBands()添加波段影像的可视化介绍Map.addLayer()RGB颜
iskiwi·2023-01-05 12:00

GEE（10）：使用mask、unmask掩膜掉特定值的区域

GEE中提供了关于掩膜的几个函数，分别为mask()、unmask()、updateMask().1.mask()使用方法：image.mask()，这时image.mask()就变成了一个掩膜，可以配合
BetterQ.·2023-01-05 12:00

GEE：掩膜掉不符合条件的像素

掩膜掉不符合条件的像素主要用两行代码//生成DEM掩膜varDEM_mask=elevation.select('elevation').gt(4700)//使用DEM掩膜varimg=img_max.updateMask(DEM_mask)例一：按掩膜提取，去除NDVI数据中DEM小于4700m的像素。相当于用DEM大于4700米的区域做研究区掩膜。源代码链接：https://code.eart
_养乐多_·2023-01-05 11:29

Google Earth Engine（GEE）——mask和updateMask的区别（以贵州省为例）

之前有一个很大误区就是在GEE中mask和updateMask的区别和差异到底在哪里？今天我们通过单景影像来实现一下这个目标，用高程数据。
此星光明·2023-01-05 11:29

Google Earth Engine（GEE）——MODIS数据利用地形提取水体面积（以青海省为例）

全球水掩膜使用SWBD（SRTM水体数据）与MODIS250米数据相结合，创建一个完整的250米空间分辨率的全球地表水地图，大约在2000-2002年。该数据集用于处理栅格数据和在最终的栅格数据产品中掩盖水。这个就是全球一景影像，我们可以根据自己的矢量或者选择自己的在map上画的东西进行分析。DatasetAvailability数据的时间2000-02-24T00:00:00-2000-02-2
此星光明·2023-01-05 11:28

GEE处理遥感空值（nodata）的方法

GEE在进行掩膜以后，难免会出现空值（nodata），如果不进行处理就会影响后续的空间分析与数理统计。本文基于Sentinel-2和Sentinel-3提出一种线性回归插值处理操作。
CDUT_HS_2021·2023-01-05 11:58

GEE|.updateMask()用法示例

代码是GEE的官方文档里的示例代码。
difizuhvovs·2023-01-05 11:57

GEE学习计划 Day·3

跟着知乎大佬：无形的风学GEEDay·3，今天的大纲：高程数据处理、空间插值、指数计算一、高程数据使用GEE中高程数据包括SRTM、ASTERGDEM、GMTED2000等，在搜索框可以查到相关数据。
·2023-01-05 11:56

GEE中的掩膜函数mask，unmask，updateMask

GEE中掩膜的具体使用方法这期介绍一下GEE中的掩膜函数，欢迎点赞收藏，GEE中掩膜相关函数主要有mask、unmask，updateMask这三个。
P0级推荐算法工程师·2023-01-05 11:26

GEE：遥感影像处理中的常见掩膜函数的使用【updateMask】

——宋.冯子咸前言GEE中掩膜相关函数主要3个，分别为mask、updateMask和unmask，需要辨析和掌握3个掩膜函数的用法一、mask()函数ee.Image.mask()获取或设置图像的掩码
GEE水生态空间·2023-01-05 11:24

Python遥感影像拼接

对于栅格影像，我们一般可以采用ENVI或ArcGIS平台进行拼接，也可以通过GEE或PIEEngine云平台进行处理。如果我们想利用人工神经网络进行操作，就需要云平台中的数据导出到本地。
NCR1008·2023-01-05 09:48

Google Earth Engine（GEE）——全球降水量 (GPM)数据集

今天给大家介绍数据集全球降水数据，每30分钟更新一次的数据集，适合全球大尺度计算，毕竟分辨率10Km有点太粗了。全球降水测量(GPM)是一项国际卫星任务，每三个小时提供一次全球雨雪观测。GPM综合多卫星检索(IMERG)是一种统一算法，它结合来自GPM星座中所有无源微波仪器的数据提供降雨估计。该算法旨在在TRMM和GPM时代的精细时间和空间尺度上对所有卫星微波降水估计值以及微波校准红外(IR)卫星
此星光明·2023-01-05 00:57

Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation

本篇是迁移学习专栏介绍的第十六篇论文，由BU完成发表在ECCV2016上。Abstract深度神经网络能够从大量标记的输入数据中学习强大的表示，但是它们不能很好地概括输入分布的变化。
gdtop818·2023-01-02 14:05

机器学习专栏——（五）线性模型之基础概念

线性模型——基本概念    线性模型是机器学习中应用最广泛的模型，是通过样本特征的线性组合累进行预测的模型。假设有一个DDD维的样本x={x1,x2,...,xD}\bf{x}=\{x_1,x_2,...,x_D\}x={x1,x2,...,xD}，其线性组合表示为f(x;w)=w1x1+w2x2+...+wDxD=wTx+bf({\bfx;w})=w_1x_1+w_2x_2+...+w_Dx_D
CheckOneA·2023-01-02 13:02

切诺夫界 (Chernoff bounds)

Ra\in\mathbb{R}a∈R,则对于任意s>0s>0s>0,由马尔科夫不等式有公式1:Pr⁡(X≥a)=Pr⁡(esX≥esa)≤E(esX)esa\Pr(X\gea)=\Pr(e^{sX}\gee
赵宗义11·2023-01-02 13:22

算法模板学习专栏之总览（会慢慢陆续更新ing）

博主欢迎转载，但请给出本文链接，我尊重你，你尊重我，谢谢~http://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/7495310.html特别不喜欢那些随便转载别人的原创文章又不给出链接的所以不准偷偷复制博主的博客噢~~数据结构和算法模板系列之总览很早前就打算将自己学过的数据结构和算法等知识和模板做个整理，但一直没有抽出时间来弄。现在打算抽空一点时间陆陆续续地将自己平时用的模板
weixin_30617561·2023-01-02 07:23

花费数小时，带你学透Java数组，这些常用方法你还记得吗？

推荐学习专栏：Java编程进阶之路【从入门到精通】文章目录1.数组2.一维数组2.1声明2.2初始化2.3使用3.二维数组3.1声明3.2初始化3.3使用4.数组在内存中的分布5.数组常用的方法5.1Arrays.toString
橙子!·2023-01-02 04:14

【Java编程进阶】面向对象思想初识

推荐学习专栏：Java编程进阶之路【从入门到精通】文章目录1.面向对象初识2.类和对象2.1类的定义2.2对象的创建和使用3.构造方法4.方法重载5.static关键字5.1static方法5.2static
橙子!·2023-01-02 04:14

【Java编程进阶】方法初识

推荐学习专栏：Java编程进阶之路【从入门到精通】文章目录1.Java方法初识2.方法的创建与使用3.方法的分类3.1无参无返回值3.2无参带返回值3.3有参无返回值3.4有参带返回值4.递归方法5.总结
橙子!·2023-01-02 04:44

【Java编程进阶】流程控制结构详解

推荐学习专栏：Java编程进阶之路【从入门到精通】文章目录1.流程控制结构2.顺序结构3.分支结构3.1单分支3.2双分支3.3多分支(if-else)3.4嵌套if3.5多分支结构(switch)4.
橙子!·2023-01-02 03:09

【Matplotlib绘制图像大全】（十八）：Matplotlib绘制条形码

正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmMatplotlib版本：3.1.3『精品学习专栏导航帖』【Matplotlib绘制图像目录】Python
Bi 8 Bo·2022-12-31 22:05

Google Earth Engine（GEE）——土地分类/覆盖案例分析含各类土地面积统计和精度评定（印度班加罗尔为例）

这里有一个函数需要重新回顾一下：这个函数只适用于TOA影像ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite(collection,percentile,cloudScoreRange,maxDepth,asFloat)从陆地卫星原始场景的集合中计算出陆地卫星TOA合成。它应用标准的TOA校准，然后使用SimpleLandsatCloudScore算法给每个像素分配一个云分
此星光明·2022-12-31 17:54

Google Earth Engine（GEE）提取水体

今天分享一下如何用MNDWI水体指数来提取研究区的水体，主要使用的数据为landsat8GEE代码如下：varroi=ee.Geometry.Polygon([[[118.78042247007194,32.632228406133
生态遥感监测笔记·2022-12-30 08:26

Google Earth Engine(GEE)——创建、添加多波段影像和合成

InadditiontoloadingimagesbyID,youcanalsocreateimagesfromconstants,listsorothersuitableEarthEngineobjects.Thefollowingillustratesmethodsforcreatingimages,gettingbandsubsets,andmanipulatingbands:如果你不想通过
此星光明·2022-12-29 16:30

Google Earth Engine(GEE)——影像集合创建、添加多波段影像和合成

上一篇文章讲了关于影像的创建和波段添加，今天说一下关于影像集合的添加整体的思路是一样的下面这段话大家自己看下我就不翻译了。InadditiontoloadinganImageCollectionusinganEarthEnginecollectionID,EarthEnginehasmethodstocreateimagecollections.Theconstructoree.ImageColl
此星光明·2022-12-29 16:30
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