序言复现：原链接一个Web框架需要支持的功能，路由，请求到响应函数的映射，支持动态路由如hello/:name,hello/*模板，使用内置模板引擎渲染机制。鉴权：分组插件：中间件第一天HTTP基础启动http服务一个启动http服务的示例，packagemainimport("fmt""log""net/http")funcmain(){http.HandleFunc("/",indexHand

1.1HTTP基础在Go语言中实现一个HTTP服务器非常简单。第一步需要实现一个处理器，所谓处理器就是实现了ServeHTTP方法的接口：typehellostruct{}func(h*hello)ServeHTTP(whttp.ResponseWriter,r*http.Request){fmt.Fprintf(w,"hello,world!")}第二步是设定服务端口并将路由与处理器绑定：hel

学习Go语言Web框架Gee总结--http.Handlerhttp-base/go.modhttp-base/main.gohttp-base/gee/gee.gohttp-base/gee/go.mod

思想base部分day1:封装gee封装context上下文封装前缀tree路由树分组封装group与中间件封装文件解析封装封装错误处理测试GitHub:https://github.com/dengjiayue

Go实现Web框架Day2学习笔记极客兔兔大佬的《七天用Go从零实现系列》Day2上下文学习笔记文章目录Go实现Web框架Day2学习笔记Day2内容前置知识实际代码思考题小结Day2内容独立路由封装Context，作为请求和响应的上下文Day2框架新增代码约90行前置知识go的类型转换字符串和byte切片类型转换json的解析和生成字符串拼接变量、常量、函数自定义类型可见性或作用域设定实际代码目

学习Go语言Web框架Gee总结--上下文Contextcontext/go.modcontext/main.gocontext/gee/context.gocontext/gee/router.gocontext

引言本人研究的方向是遥感，研究了2年也搞没清楚普通图像和遥感影像的区别，只知道到了多了地理坐标信息，但是经纬度信息映射到每个图像像素点的底层逻辑我还不太理解。

专题名称：黑河生态水文遥感试验专题数据专题摘要：黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验”(以下简称“黑河生态水文遥感试验”)，是围绕黑河流域生态—水文集成研究中的核心科学目标，以黑河流域已建立的观测系统以及

专题名称：黑河综合遥感联合试验专题数据专题摘要：“黑河综合遥感联合试验”是由中国科学院西部行动计划项目“黑河流域遥感—地面观测同步试验与综合模拟平台建设”和国家重点基础研究发展计划项目“陆表生态环境要素主被动遥感协同反演理论与方法

  本文介绍批量下载大量多时相的遥感影像文件后，基于Python语言与每一景遥感影像文件的文件名，对这些已下载的影像文件加以缺失情况的核对，并自动统计、列出未下载影像所对应的时相的方法。  

飞渡科技以实景三维数据为基础，基于大数据、高分遥感、数据分析以及数据融合等前沿技术，打造从感知、连接、到场景触达的实时数字孪生体，为高速公路管理者提供更智能、高效、安全的综合管控方案。

今天我们分享一个深度学习遥感相关的网站：「satellite-image-deep-learning」。这是一个github库，里面含有大量应用于卫星和航空图像的深度学习资源。

高景一号卫星是未来商业遥感卫星系统首发星。全色分辨率0.5米，多光谱分辨率2米，通俗地讲，0.5米级分辨率，可以在太空分辨出地面上普通轿车和旅行车的区别。

同时收集来自全球的卫星遥感、地形地貌、气象预报等信息，再通过算

前段时间偶然发现阿里达摩院推出了针对国内用户的地球科学云计算平台——AIEarth（AIE），还是很感兴趣滴，连忙提交了使用申请，来体验一下AIE与GEE有何区别（重在优势）。

基于达摩院在深度学习、计算机视觉等方向上的技术积累，结合阿里云强大算力支撑，提供遥感、气象等多源对地观测数据的云计算分析服务，用数据感知地球世界，让AI助力科学研究。

本文主要是通过对比GEE、PIE和AIEarth平台，主要是计算不同平台，同一个NDVI的均值计算，我们已测试结果如何。

新建notebook这里和GEE中的python一样，我们首先要进行SDK的导入，然后进行认证和初始化。

一、平台简介什么是AIEarth地球科学云平台AIEarth地球科学云平台基于达摩院在深度学习、计算机视觉、地理空间分析等方向上的技术积累，结合阿里云强大算力支撑，提供无门槛、界面化的遥感、气象等多源对地观测数据云计算分析服务

首先我们登录平台后先进入下面的界面，然后就可以看到开发者模式：我们先来看一下开发者模式的主界面：这个界面内涵盖了很多内容：AIEarth开发者模式使用引导快速开始本节将主要介绍如何快速利用AIEPythonSDK进行编程和处理遥感数据

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别

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LST是遥感技术中一个重要的参数，可以通过卫星遥感等手段进行测量和监测。陆地表面温度对于许多领域具有重要意义，包括气象学、气候研究、环境监测等。

所以今天就和大家分享一下如何使用Python基于矢量范围批量下载高清遥感瓦片数据。1读取矢量边界这里我们使用osgeo中的osr、ogr库去读取矢量的地理范围。

简介我们在进行某个时间的降水数据分析的时候，或者指定时间的数据分析，本文我们首先要明确一点就是我们可以设定时间，除了默认的时间外，我们可以选择归一化的时间，也可以选择全球任何一个时区的时间作为时间设定。IANA时区数据库（IANATimeZoneDatabase）是一个全球通用的时区数据库，由互联网号码分配局（IANA）维护和发布。该数据库定义了全球范围内的时区信息，包括时区的标识符、名称、偏移量

在上一篇文章中，我们Fast.ai在卫星图像中检测云轮廓，检测物体轮廓被称为语义分割。虽然我们用几行代码就能达到96%的准确率，但该模型无法考虑数据集中提供的所有输入通道（红、绿、蓝和近红外）。问题在于，深度学习框架（如Keras、Fast.ai甚至PyTorch）中的大多数语义分割模型都是为处理RGB图像而设计的，并带有预先训练好的权重。除此之外，这些库中的视觉模块也仅限于RGB文件。这就是我们

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTM0MjI5Nw==&mid=2247483821&idx=1&sn=b867711dcd078e0cd14bb4933a749dd1&chksm=eb07771bdc70fe0de3da6d0c29f6d89d92bc9b2231781b304688991ea78a490

本文摘要：基于YOLOv8的遥感SAR舰船小目标，阐述了整个数据制作和训练可视化过程1.YOLOv8介绍UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本

综述为了解决旋转目标检测问题，研究者们提出了多种方法和算法。以下是一些常见的旋转目标检测方法：基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化

测绘资质的专业类别十个专业分为大地测量、测绘航空摄影、摄影测量与遥感、工程测量、海洋测绘、界线与不动产测绘、地理信息系统工程、地图编制、导航电子地图制作、互联网地图服务。

最近处理遥感影像总是不时听到图片的波段错了，一开始不明就里，都是图片怎么就判断错了。1、图像RGB波段顺序判断后面和大家交流，基本上知道了一个判断标准。

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是LSKNet（LargeKernelSelection,LKSelection），其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心思想是动态调整其大的空间感受野，以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.02464v2.pdf代码链接：https://github.com/sstary/SSRS核心：利用SAM为遥感分割模型的训练提供额外的监督

在遥感数据中，它主要用于像素分类。

遥感影像原始数据中每个像元代表地面光谱反射率的相对大小，叫做DN值。如果要用于后续的反演或者生成一些反射率等产品时，必须要做辐射定标。

最近问纵向数据分析的同学贼多，像潜增长，GEE，多水平，之前都有写，今天偷空出个简易的交叉滞后教程哈，大家只要遇到像causalmodels，cross-laggedpanelmodels，linearpanelmodels

这里再为你分享长光的另一款重量级产品，即《吉林一号国产化全球遥感底图瓦片服务》，你可以把它简单地理解为是一套全球离线地图服务系统。为了行文方便，我们在本文暂且称之为“长光全球瓦片系统”。

1.2用途在地理信息栅格数据的处理中有着比较重要的用途，如地图制图中不同比例尺下需要有不同的分辨率显示；在卫星遥感影像的数据的处理中，重采样也是

图1突变频次图2突变时间文章目录一、景观指数计算二、景观指数时间序列构建三、参考博客四、结果可视化五、结果展示5.1突变频次5.2突变时间一、景观指数计算参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成

结果如下图所示，图1趋势分类图图2MK趋势分析文章目录一、景观指数计算二、景观指数时间序列构建三、参考博客四、结果可视化五、结果展示5.1趋势分类一、景观指数计算参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成

通过对多时相遥感影像的比较和分析，可以揭示地理现象的时空演变规律，提供科学依据和决策支持。下面就让我们来看看如何在SuperMapiClient3DforWebGL中模

在上一篇文章中，介绍了如何在不使用torchvision模块的情况下，创建卫星图像的多通道数据集。现在，我们将继续创建一个简单的深度学习模型，用于卫星图像的语义分割。1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块（也叫扩展块）upsamp

物联网、云计算、智能GIS、海陆空一体化遥感监测、海量数据挖掘、环

1、landsat8数据下载（中科院遥感数据共享平台）地址：http://ids.ceode.ac.cn/query.html注：需先注册账号，可能需要时间等待网站审核通过1）查询数据前先登录2）设置好查询条件

本文全网独家改进：提出了一种新颖的多尺度滑窗注意力机制，有效的应用在遥感影像和小目标场景，实现涨点。

1.motivation跨域高光谱图像分类是遥感领域面临的主要挑战之一。为了获得更好的统计一致性，现有方法以无监督的方式使用整个未评估的目标数据，这可能会引入噪声并限制神经网络的可判别性。

例如，在遥感领域，一张卫星图像就可以看作是具有多个波段（如红、绿、蓝）的影像。ImageCollection（影像集合）：影像集合是由多个

掩膜在遥感图像处理中，"掩膜"是指一种用于隐藏或保留图像特定部分的技术。掩膜通常是一个二进制图像，其中的像素值为0或1，分别表示遮蔽或保留。

基于形态学处理的遥感图像目标提取与Matlab实现遥感图像目标提取是遥感技术在图像分析和处理中的重要应用之一。形态学处理是一种基于图像形态学原理的图像处理方法，可以有效地提取遥感图像中的目标信息。

在前几章中，我们可以提取到水体掩膜，但我们的算法有时候不是很准确，需要其他数据源来进行对比分析，本章我们将利用全球水面数据集来进行教学操作，该数据提供了过去三十六年全球范围内水面的位置和时间分布图，并提供了有关水面范围和变化的统计数据，这是一个非常实用的全球水资源研究数据库。1、数据下载进入网站（自己想办法），找到之前哨兵影像对应的区块，我之前下载的是位于巴西的70W0Nand60W0N两个图幅，