- 该数据包含与Randolph Glacier Inventory (RGI6.0)合并的增强型MODIS 8天Terra和Aqua雪覆盖综合产品。用于生成该产品的输入数据是MOD10A2.006*和MYD10A2.006*，分别代表Terra和Aqua MODIS 8天综合收集6（C6）的积雪。该数据是专门为亚洲高山地区（HMA）开发的，地理范围在北纬24.32-49.19和东经58.22... 该数据包含与Randolph Glacier Inventory (RGI6.0)合并的增强型MODIS 8天Terra和Aqua雪覆盖综合产品。用于生成该产品的输入数据是MOD10A2.006*和MYD10A2.006*，分别代表Terra和Aqua MODIS 8天综合收集6（C6）的积雪。该数据是专门为亚洲高山地区（HMA）开发的，地理范围在北纬24.32-49.19和东经58.22...
- 全球大坝地理参考数据库（GOODD）全球大坝地理坐标数据库是一个包含38,000多个地理坐标的大坝及其相关流域的全球数据集。源文件介绍了一个小型团队通过对全球范围内的卫星图像进行系统化数字化而开发的全球数据库，并强调了估计偏差和验证数据的各种方法。提供了以下数据集：（a）大坝墙体位置的原始数字化坐标（可能对从图像中识别大坝的机器学习方法有用）；（b）每个大坝的全球流域矢量文件。前言 – 床... 全球大坝地理参考数据库（GOODD）全球大坝地理坐标数据库是一个包含38,000多个地理坐标的大坝及其相关流域的全球数据集。源文件介绍了一个小型团队通过对全球范围内的卫星图像进行系统化数字化而开发的全球数据库，并强调了估计偏差和验证数据的各种方法。提供了以下数据集：（a）大坝墙体位置的原始数字化坐标（可能对从图像中识别大坝的机器学习方法有用）；（b）每个大坝的全球流域矢量文件。前言 – 床...
- 全球河流三角洲和易损性前言 – 床长人工智能教程全球河流三角洲数据集结合了2174个三角洲位置和定义三角洲面积的多边形。我们将三角洲地区定义为由三角洲河道运动和三角洲退化形成的地貌活动范围。我们专注于渠道网络活动，因为它定义了最容易发生洪水的区域，并创造了资源和自然基础设施，使三角洲成为有吸引力的居住地。我们用包含三角洲活动的五个点来定义三角洲的多边形。这五个点标志着三角洲活动的可见痕迹，... 全球河流三角洲和易损性前言 – 床长人工智能教程全球河流三角洲数据集结合了2174个三角洲位置和定义三角洲面积的多边形。我们将三角洲地区定义为由三角洲河道运动和三角洲退化形成的地貌活动范围。我们专注于渠道网络活动，因为它定义了最容易发生洪水的区域，并创造了资源和自然基础设施，使三角洲成为有吸引力的居住地。我们用包含三角洲活动的五个点来定义三角洲的多边形。这五个点标志着三角洲活动的可见痕迹，...
- 全球沿海河流和环境变量¶。一个包含5399条沿海河流和8个环境变量数据的全球数据集。在这些河流中，40%（n=2174）有地貌三角洲，其定义是突出于区域海岸线、分布的河道网络，或两者兼有。在全球范围内，平均每300公里的海岸线就有一个三角洲，但也有三角洲形成的热点，例如在东南亚，每100公里的海岸线就有一个三角洲。我们的分析表明，一条河流形成三角洲的可能性随着排水量、沉积物排放量和排水流域... 全球沿海河流和环境变量¶。一个包含5399条沿海河流和8个环境变量数据的全球数据集。在这些河流中，40%（n=2174）有地貌三角洲，其定义是突出于区域海岸线、分布的河道网络，或两者兼有。在全球范围内，平均每300公里的海岸线就有一个三角洲，但也有三角洲形成的热点，例如在东南亚，每100公里的海岸线就有一个三角洲。我们的分析表明，一条河流形成三角洲的可能性随着排水量、沉积物排放量和排水流域...
- Mapbiomas年度土地覆盖和使用地图巴西年度土地利用和土地覆盖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器功能，生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列。MapBiomas项目--是一个多机构倡议，利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。该项目的完整描述可以在这里找到。比例尺。30米,... Mapbiomas年度土地覆盖和使用地图巴西年度土地利用和土地覆盖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器功能，生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列。MapBiomas项目--是一个多机构倡议，利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。该项目的完整描述可以在这里找到。比例尺。30米,...
- 全球土地覆盖10米的更精细分辨率观测和监测（FROM-GLC10）这项工作和论文的目的是对2017年用不同卫星上的传感器获取的10米分辨率图像进行分类。我们通过10米分辨率的地图FROM-GLC10进行检查，并与我们2017年30米全球土地覆盖地图FROM-GLC30进行比较。我们发现，虽然结果是可比的，但10米地图确实提供了更多的空间细节。虽然达到了与30米分辨率数据相当的总体精度，但1... 全球土地覆盖10米的更精细分辨率观测和监测（FROM-GLC10）这项工作和论文的目的是对2017年用不同卫星上的传感器获取的10米分辨率图像进行分类。我们通过10米分辨率的地图FROM-GLC10进行检查，并与我们2017年30米全球土地覆盖地图FROM-GLC30进行比较。我们发现，虽然结果是可比的，但10米地图确实提供了更多的空间细节。虽然达到了与30米分辨率数据相当的总体精度，但1...
- swissSURFACE3D光栅（DSM）该数据集目前只对内部人员计划中的人开放。swissSURFACE3D Raster是一个数字表面模型（DSM），它代表了地球的表面，包括可见的和永久的景观元素，如土壤、自然覆盖物和各种建设性工作，但电力线和桅杆除外。 swissSURFACE3D Raster是由swissSURFACE3D的机载LiDAR数据得出的。为了对地表进行建模，使用了以下... swissSURFACE3D光栅（DSM）该数据集目前只对内部人员计划中的人开放。swissSURFACE3D Raster是一个数字表面模型（DSM），它代表了地球的表面，包括可见的和永久的景观元素，如土壤、自然覆盖物和各种建设性工作，但电力线和桅杆除外。 swissSURFACE3D Raster是由swissSURFACE3D的机载LiDAR数据得出的。为了对地表进行建模，使用了以下...
- 冰岛DEM v1.0 10m自2015年起，北极（北纬60度以北，包括冰岛）的高程数据开始通过ArcticDEM项目公开提供，该项目由明尼苏达大学极地地理空间中心领导（https://www.pgc.umn.edu/data/arcticdem/）。这些数据包括大量反复获取的数字高程模型（DEM）（多时态），通常从2012年至今，最古老的数据可以追溯到2008年。这些DEMs来自于卫星亚米... 冰岛DEM v1.0 10m自2015年起，北极（北纬60度以北，包括冰岛）的高程数据开始通过ArcticDEM项目公开提供，该项目由明尼苏达大学极地地理空间中心领导（https://www.pgc.umn.edu/data/arcticdem/）。这些数据包括大量反复获取的数字高程模型（DEM）（多时态），通常从2012年至今，最古老的数据可以追溯到2008年。这些DEMs来自于卫星亚米...
- 本文的错误问题来源于,原始的地址连接https://code.earthengine.google.com/84ac02e9ce98143e1dc716c238ff9fd2很多时候我们再弯沉PCA主成分分析之后我们就会想用到分量进行分析，从而我们需要下载ndvi, lst, wet, ndbsi等波段，满足线下的需求，当然这里我们会发现下载过程中出现的问题，主要问题是我们原来使用的程序是封... 本文的错误问题来源于,原始的地址连接https://code.earthengine.google.com/84ac02e9ce98143e1dc716c238ff9fd2很多时候我们再弯沉PCA主成分分析之后我们就会想用到分量进行分析，从而我们需要下载ndvi, lst, wet, ndbsi等波段，满足线下的需求，当然这里我们会发现下载过程中出现的问题，主要问题是我们原来使用的程序是封...
- 与哥伦比亚大学的国际地球科学信息网络中心（CIESIN）合作，Facebook使用最先进的计算机视觉技术，从可公开获取的地图服务中识别建筑物，以创建世界上最准确的人口数据集。你可以在这里阅读关于他们的项目。这些是可在人道主义数据交换中心下载的世界上几乎所有国家的数据集。总人口密度男性女性育龄妇女(15-49岁)儿童 (0-5岁)青年 (15-24岁)老年人 (60岁以上)要参考这个数据，请... 与哥伦比亚大学的国际地球科学信息网络中心（CIESIN）合作，Facebook使用最先进的计算机视觉技术，从可公开获取的地图服务中识别建筑物，以创建世界上最准确的人口数据集。你可以在这里阅读关于他们的项目。这些是可在人道主义数据交换中心下载的世界上几乎所有国家的数据集。总人口密度男性女性育龄妇女(15-49岁)儿童 (0-5岁)青年 (15-24岁)老年人 (60岁以上)要参考这个数据，请...
- IrrMapper是使用随机森林算法对美国西部11个州的灌溉状况进行的年度分类（即30米），涵盖1986年至今。虽然IrrMapper论文描述了四个等级的分类（即灌溉、旱地、非耕地、湿地），但数据集被转换为灌溉和非灌溉的二元分类。灌溉的 "指的是在这一年中检测到任何灌溉的情况。IrrMapper随机森林模型是用一个广泛的地理空间数据库来训练的，该数据库包括四个灌溉和非灌溉类的土地覆盖，包... IrrMapper是使用随机森林算法对美国西部11个州的灌溉状况进行的年度分类（即30米），涵盖1986年至今。虽然IrrMapper论文描述了四个等级的分类（即灌溉、旱地、非耕地、湿地），但数据集被转换为灌溉和非灌溉的二元分类。灌溉的 "指的是在这一年中检测到任何灌溉的情况。IrrMapper随机森林模型是用一个广泛的地理空间数据库来训练的，该数据库包括四个灌溉和非灌溉类的土地覆盖，包...
- 很多时候我们想统计研究区的像素数量，但是用错了函数，本来用ee.reducer.sum(), ee.reducer.count()混淆使用，我们发现有很多人要统计像素数量，但却统计成了总量，所以我们首先要看下两个函数如何使用：ee.Reducer.sum()Returns a Reducer that computes the (weighted) sum of its inputs.No... 很多时候我们想统计研究区的像素数量，但是用错了函数，本来用ee.reducer.sum(), ee.reducer.count()混淆使用，我们发现有很多人要统计像素数量，但却统计成了总量，所以我们首先要看下两个函数如何使用：ee.Reducer.sum()Returns a Reducer that computes the (weighted) sum of its inputs.No...
- 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 Earth Engine 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 Earth Engine ... 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 Earth Engine 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 Earth Engine ...
- 概述Chloris 全球生物量 2003 - 2019 数据集提供了地球陆地木本植被生态系统地上生物量存量和变化的估计值。它涵盖 2003 年至 2019 年期间，按年度时间步长计算。全球数据集的空间分辨率约为 4.6 公里。这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的，使用最先进的机器学习和统计方法进行处理，并使用来自多个国家的实地数据进行验证。该数据集提供了对地上储... 概述Chloris 全球生物量 2003 - 2019 数据集提供了地球陆地木本植被生态系统地上生物量存量和变化的估计值。它涵盖 2003 年至 2019 年期间，按年度时间步长计算。全球数据集的空间分辨率约为 4.6 公里。这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的，使用最先进的机器学习和统计方法进行处理，并使用来自多个国家的实地数据进行验证。该数据集提供了对地上储...
- 当我们下载或者展示影像的时候会出现错误，本文主要解决两个问题，第一个就是解决影像展示的问题，展示如果不能正常显示影像的RGB影像，一般情况下主要出现的问题就在于最大值和最小值的设定，如果你不知道该如何设置，就直接去掉min和max的设置。这样也能正常显示，Map.addLayer(eeObject, visParams, name, shown, opacity)Adds a given ... 当我们下载或者展示影像的时候会出现错误，本文主要解决两个问题，第一个就是解决影像展示的问题，展示如果不能正常显示影像的RGB影像，一般情况下主要出现的问题就在于最大值和最小值的设定，如果你不知道该如何设置，就直接去掉min和max的设置。这样也能正常显示，Map.addLayer(eeObject, visParams, name, shown, opacity)Adds a given ...
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