- 简介注（2024-04-19）： 由于哥白尼气候数据存储的现代化工作受到影响，ECMWF 数据集的生产可能会中断。 提供商未说明计划完成日期，详情请参见用户论坛。 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陆地变量演变的一致视图。 ERA5-陆地是通过重放 ECMWF ERA5 气候再分析的陆地部分而生成的。 再分析利用物理定律将模式数据与世界各地的观测数据相结合... 简介注（2024-04-19）： 由于哥白尼气候数据存储的现代化工作受到影响，ECMWF 数据集的生产可能会中断。 提供商未说明计划完成日期，详情请参见用户论坛。 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陆地变量演变的一致视图。 ERA5-陆地是通过重放 ECMWF ERA5 气候再分析的陆地部分而生成的。 再分析利用物理定律将模式数据与世界各地的观测数据相结合...
- ATTREX-Aircraft_navigational_and_meteorological_Measurements简介ATTREX-飞机导航和气象测量是在全球鹰无人机系统（UAS）上收集的原位导航和气象测量数据，这些数据是在空中热带对流层顶实验（ATTREX）活动期间收集的。该数据集包括在2011年和2013年加利福尼亚州的部署以及2014年关岛的部署期间，由气象测量系统（MMS）... ATTREX-Aircraft_navigational_and_meteorological_Measurements简介ATTREX-飞机导航和气象测量是在全球鹰无人机系统（UAS）上收集的原位导航和气象测量数据，这些数据是在空中热带对流层顶实验（ATTREX）活动期间收集的。该数据集包括在2011年和2013年加利福尼亚州的部署以及2014年关岛的部署期间，由气象测量系统（MMS）...
- 本报告通过对2024年9月中国及周边部分亚洲国家干旱情况的监测统计分析，展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。本报告主要内容如下：1、全国气象概况（本月平均气温和降水量）；2、本月干旱情况概述；3、本月FYDI干旱指数分析；4、其他亚洲国家的本月干旱监测情况。2024年9月全国气象概况2024年9月份，全国平均气温为18.3℃，较常年同期偏高1.6℃；全国大部农... 本报告通过对2024年9月中国及周边部分亚洲国家干旱情况的监测统计分析，展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。本报告主要内容如下：1、全国气象概况（本月平均气温和降水量）；2、本月干旱情况概述；3、本月FYDI干旱指数分析；4、其他亚洲国家的本月干旱监测情况。2024年9月全国气象概况2024年9月份，全国平均气温为18.3℃，较常年同期偏高1.6℃；全国大部农...
- ATTREX-Aircraft_insitu_Cloud_property_MeasurementsATTREX-飞机原位云属性测量系统简介ATTREX-飞机在位云层属性测量是在空中热带对流层顶实验（ATTREX）活动期间，在全球鹰无人机系统（UAS）上收集的在位云层测量。这一收集包括在2011年和2013年加利福尼亚州部署期间，以及2014年在关岛部署期间，由Hawkeye-FCDP（... ATTREX-Aircraft_insitu_Cloud_property_MeasurementsATTREX-飞机原位云属性测量系统简介ATTREX-飞机在位云层属性测量是在空中热带对流层顶实验（ATTREX）活动期间，在全球鹰无人机系统（UAS）上收集的在位云层测量。这一收集包括在2011年和2013年加利福尼亚州部署期间，以及2014年在关岛部署期间，由Hawkeye-FCDP（...
- 简介要提取AI采样区域内的林地，可以使用遥感影像和图像处理技术来完成。以下是一种可能的方法：获取高分辨率遥感影像：使用卫星或无人机获取高分辨率的遥感影像，确保影像能够清晰地显示采样区域内的地表特征。影像预处理：对获取的遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。这些处理步骤可以提高影像的质量，并消除遥感数据中的一些噪声和偏差。影像分割：将预处理后的遥感影像进行分割，将图像分成具... 简介要提取AI采样区域内的林地，可以使用遥感影像和图像处理技术来完成。以下是一种可能的方法：获取高分辨率遥感影像：使用卫星或无人机获取高分辨率的遥感影像，确保影像能够清晰地显示采样区域内的地表特征。影像预处理：对获取的遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。这些处理步骤可以提高影像的质量，并消除遥感数据中的一些噪声和偏差。影像分割：将预处理后的遥感影像进行分割，将图像分成具...
- 简介AI技术可以应用于风机检测和识别的任务中，以实现自动化和智能化的风机监控。以下是AI采样区域的风机检测和识别的一般步骤：数据采集：收集风机的各种图像或视频数据，可以包括正常运行状态下的风机图像、故障状态下的风机图像等。数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括图像的去噪、图像增强、图像标注等。特征提取：使用前沿的计算机视觉算法，例如卷积神经网络（CNN），对图像数据进行特征提取。通过训... 简介AI技术可以应用于风机检测和识别的任务中，以实现自动化和智能化的风机监控。以下是AI采样区域的风机检测和识别的一般步骤：数据采集：收集风机的各种图像或视频数据，可以包括正常运行状态下的风机图像、故障状态下的风机图像等。数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括图像的去噪、图像增强、图像标注等。特征提取：使用前沿的计算机视觉算法，例如卷积神经网络（CNN），对图像数据进行特征提取。通过训...
- 简介光伏面板提取是一种将光伏面板从图像或视频中准确地分割出来的任务，可以通过使用深度学习算法来实现。以下是一种基于深度学习的光伏面板提取的实现步骤：1. 数据准备：收集足够的包含光伏面板的图像或视频数据集，并手动标注光伏面板的位置信息。2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括图像大小调整、色彩空间转换、数据增强等，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。3. 构建模型：选择合适的深度学习模型，如基于... 简介光伏面板提取是一种将光伏面板从图像或视频中准确地分割出来的任务，可以通过使用深度学习算法来实现。以下是一种基于深度学习的光伏面板提取的实现步骤：1. 数据准备：收集足够的包含光伏面板的图像或视频数据集，并手动标注光伏面板的位置信息。2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括图像大小调整、色彩空间转换、数据增强等，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。3. 构建模型：选择合适的深度学习模型，如基于...
- 简介AI实现道路提取分析是指利用人工智能技术，通过对图像或地理数据的处理和分析，自动识别和提取道路信息。实现道路提取分析的关键步骤包括：1. 数据准备：收集或获取包含道路信息的图像或地理数据。2. 数据预处理：对数据进行预处理，如图像去噪、图像增强、地理数据格式转换等。3. 特征提取：利用机器学习技术，提取图像或地理数据中与道路相关的特征。4. 道路识别：使用机器学习算法对数据进行分类和判别... 简介AI实现道路提取分析是指利用人工智能技术，通过对图像或地理数据的处理和分析，自动识别和提取道路信息。实现道路提取分析的关键步骤包括：1. 数据准备：收集或获取包含道路信息的图像或地理数据。2. 数据预处理：对数据进行预处理，如图像去噪、图像增强、地理数据格式转换等。3. 特征提取：利用机器学习技术，提取图像或地理数据中与道路相关的特征。4. 道路识别：使用机器学习算法对数据进行分类和判别...
- 简介AI可以通过图像处理和机器学习算法实现地块提取。首先，AI可以对高分辨率遥感图像进行预处理，包括图像校正和去噪等处理。然后，AI可以使用图像分割算法，如卷积神经网络（CNN）或区域生长算法，来将图像分割成不同的区域。接下来，AI可以根据区域的特征，如颜色、纹理和形状等，将相邻的区域合并成地块。最后，AI可以使用基于规则的方法，如阈值或形态学操作，来进一步筛选和优化提取的地块。通过这些步... 简介AI可以通过图像处理和机器学习算法实现地块提取。首先，AI可以对高分辨率遥感图像进行预处理，包括图像校正和去噪等处理。然后，AI可以使用图像分割算法，如卷积神经网络（CNN）或区域生长算法，来将图像分割成不同的区域。接下来，AI可以根据区域的特征，如颜色、纹理和形状等，将相邻的区域合并成地块。最后，AI可以使用基于规则的方法，如阈值或形态学操作，来进一步筛选和优化提取的地块。通过这些步...
- 中科星图GVE（案例）——AI实现光伏选址简介光伏选址是一项复杂而重要的任务，需要考虑多个因素，包括地形地貌、气候条件、土地利用情况、附近电网的容量和可靠性等。人工智能可以帮助优化光伏选址过程，以下是一些AI算法和技术可以应用于光伏选址：数据分析和模型预测：使用机器学习算法对大量的历史气象数据和土地利用数据进行分析，建立气候条件和土地适宜度的预测模型。这些模型可以预测未来一段时间内的太阳辐... 中科星图GVE（案例）——AI实现光伏选址简介光伏选址是一项复杂而重要的任务，需要考虑多个因素，包括地形地貌、气候条件、土地利用情况、附近电网的容量和可靠性等。人工智能可以帮助优化光伏选址过程，以下是一些AI算法和技术可以应用于光伏选址：数据分析和模型预测：使用机器学习算法对大量的历史气象数据和土地利用数据进行分析，建立气候条件和土地适宜度的预测模型。这些模型可以预测未来一段时间内的太阳辐...
- 中科星图GVE（案例）——AI检测采样区域的滑坡简介AI可以通过分析卫星图像或航拍图像来检测采样区域的滑坡。以下是一些可能的方法：图像识别： AI算法可以训练，以识别滑坡的视觉特征，如裸露的土地、土壤裂缝、岩石碎片等。通过对图像中的这些特征进行分析，算法可以识别出滑坡区域。地形分析： AI可以通过分析地形数据来检测滑坡区域。地形数据可以是数字高程模型（DEM）或地形图。算法可以检测出地形的不... 中科星图GVE（案例）——AI检测采样区域的滑坡简介AI可以通过分析卫星图像或航拍图像来检测采样区域的滑坡。以下是一些可能的方法：图像识别： AI算法可以训练，以识别滑坡的视觉特征，如裸露的土地、土壤裂缝、岩石碎片等。通过对图像中的这些特征进行分析，算法可以识别出滑坡区域。地形分析： AI可以通过分析地形数据来检测滑坡区域。地形数据可以是数字高程模型（DEM）或地形图。算法可以检测出地形的不...
- 简介要提取大棚的采样区域，可以通过图像处理技术进行。以下是一种可能的步骤：加载图像：使用图像处理库加载待处理的图像。图像预处理：对图像进行预处理操作，例如调整亮度、对比度、色彩平衡等，确保图像质量良好。特征检测：使用图像处理算法，如边缘检测、角点检测等，来检测图像中的大棚边界。区域提取：基于检测到的大棚边界，使用图像分割算法，如阈值分割、区域增长等，将大棚从图像中分割出来。优化和后处理：根... 简介要提取大棚的采样区域，可以通过图像处理技术进行。以下是一种可能的步骤：加载图像：使用图像处理库加载待处理的图像。图像预处理：对图像进行预处理操作，例如调整亮度、对比度、色彩平衡等，确保图像质量良好。特征检测：使用图像处理算法，如边缘检测、角点检测等，来检测图像中的大棚边界。区域提取：基于检测到的大棚边界，使用图像分割算法，如阈值分割、区域增长等，将大棚从图像中分割出来。优化和后处理：根...
- 简介AI可以通过分析卫星图像、航拍影像或其他地理信息数据，实现建筑用地变化前后对比。以下是一种可能的实现方法：数据获取：从卫星图像提供商、航拍影像提供商或地理信息数据提供商获取相关数据。这些数据应包括建筑用地的变化前后的图像或影像数据。数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括图像或影像的校正、去噪、裁剪等操作，以确保数据质量和一致性。特征提取：使用计算机视觉技术和图像处理算法，提取建筑用地... 简介AI可以通过分析卫星图像、航拍影像或其他地理信息数据，实现建筑用地变化前后对比。以下是一种可能的实现方法：数据获取：从卫星图像提供商、航拍影像提供商或地理信息数据提供商获取相关数据。这些数据应包括建筑用地的变化前后的图像或影像数据。数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括图像或影像的校正、去噪、裁剪等操作，以确保数据质量和一致性。特征提取：使用计算机视觉技术和图像处理算法，提取建筑用地...
- 目录简介函数gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)代码结果简介自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题，需要利用图像处理和机器学习算法来实现。下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域：图像预处理：首先，对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术，例如直方图均衡化或对比度增强，以提高图像的质量和可视化效果。... 目录简介函数gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)代码结果简介自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题，需要利用图像处理和机器学习算法来实现。下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域：图像预处理：首先，对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术，例如直方图均衡化或对比度增强，以提高图像的质量和可视化效果。...
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