- 简介S2 云概率由 sentinel2-cloud-detector 库创建（使用 LightGBM）。在应用梯度提升基础算法之前，先使用双线性插值法将所有波段上采样至 10 米分辨率。得到的 0...1 浮点概率被缩放为 0...100，并存储为 UINT8。缺少任何或所有波段的区域都会被屏蔽掉。数值较高的区域更有可能是云层或高反射表面（如屋顶或积雪）。前言 – 人工智能教程哨兵-2 是... 简介S2 云概率由 sentinel2-cloud-detector 库创建（使用 LightGBM）。在应用梯度提升基础算法之前，先使用双线性插值法将所有波段上采样至 10 米分辨率。得到的 0...1 浮点概率被缩放为 0...100，并存储为 UINT8。缺少任何或所有波段的区域都会被屏蔽掉。数值较高的区域更有可能是云层或高反射表面（如屋顶或积雪）。前言 – 人工智能教程哨兵-2 是...
- 简介Cloud Score+ 是一种用于中高分辨率光学卫星图像的质量评估（QA）处理器。Cloud Score+ S2_HARMONIZED数据集是由统一的哨兵-2 L1C数据集制作的，Cloud Score+的输出可用于识别相对清晰的像素，并有效去除L1C（大气顶部）或L2A（表面反射率）图像中的云层和云影。Cloud Score+ S2_HARMONIZED 数据集包括两个质量保证波... 简介Cloud Score+ 是一种用于中高分辨率光学卫星图像的质量评估（QA）处理器。Cloud Score+ S2_HARMONIZED数据集是由统一的哨兵-2 L1C数据集制作的，Cloud Score+的输出可用于识别相对清晰的像素，并有效去除L1C（大气顶部）或L2A（表面反射率）图像中的云层和云影。Cloud Score+ S2_HARMONIZED 数据集包括两个质量保证波...
- ACES 增强版不丹水稻作物地图（2016-2022 年）¶用于改善粮食安全决策的 2016-2022 年年度作物类型稻米地图仍然是不丹的一项挑战。这些地图是与不丹农业部和 SERVIR 合作开发的。通过专注于发展不丹的科学、技术、工程和数学 (STEM)，我们共同开发了名为农业分类和估算服务 (ACES) 的地理空间应用程序。该数据集和论文重点关注共同开发地球观测信息气候智能作物类型框架... ACES 增强版不丹水稻作物地图（2016-2022 年）¶用于改善粮食安全决策的 2016-2022 年年度作物类型稻米地图仍然是不丹的一项挑战。这些地图是与不丹农业部和 SERVIR 合作开发的。通过专注于发展不丹的科学、技术、工程和数学 (STEM)，我们共同开发了名为农业分类和估算服务 (ACES) 的地理空间应用程序。该数据集和论文重点关注共同开发地球观测信息气候智能作物类型框架...
- 全球城市内土地利用¶该数据集提供了全球所有 4,000 多个城市和人口超过 10 万的大都市区 2020 年的土地利用地图。由此产生的产品是第一个免费提供的、分辨率为 5 米的全球城市内土地利用地图。该数据包括四级土地利用分类法，从根本上区分开放空间和建成区。在第二层，它将建成区细分为非住宅区和住宅区。第三层区分正式和非正式住宅用地，第四层进一步将正式和非正式住宅用地进一步细分为更详细的类... 全球城市内土地利用¶该数据集提供了全球所有 4,000 多个城市和人口超过 10 万的大都市区 2020 年的土地利用地图。由此产生的产品是第一个免费提供的、分辨率为 5 米的全球城市内土地利用地图。该数据包括四级土地利用分类法，从根本上区分开放空间和建成区。在第二层，它将建成区细分为非住宅区和住宅区。第三层区分正式和非正式住宅用地，第四层进一步将正式和非正式住宅用地进一步细分为更详细的类...
- 日光地图分布地图数据¶Daylight 是全球开放地图数据的完整分发版，可在社区和专业地图制作者的支持下免费获取。我们将 OpenStreetMap 等项目的全球贡献者的工作与日光制图合作伙伴的质量和一致性检查结合起来，创建免费、稳定且易于使用的街道比例全球地图。日光地图分布将包括一个新的数据集，该数据集由源自欧洲航天局 2020 年世界覆盖 (10m) 栅格的矢量化土地覆盖特征组成。该数... 日光地图分布地图数据¶Daylight 是全球开放地图数据的完整分发版，可在社区和专业地图制作者的支持下免费获取。我们将 OpenStreetMap 等项目的全球贡献者的工作与日光制图合作伙伴的质量和一致性检查结合起来，创建免费、稳定且易于使用的街道比例全球地图。日光地图分布将包括一个新的数据集，该数据集由源自欧洲航天局 2020 年世界覆盖 (10m) 栅格的矢量化土地覆盖特征组成。该数...
- GIMMS 标准化差异植被指数 1982-2022¶PKU GIMMS 归一化植被指数数据集（PKU GIMMS NDVI，版本 1.2）提供了从 1982 年到 2022 年以半个月为间隔、分辨率为 1/12° 的一致的全球 NDVI 数据。其主要目标是解决现有领域中普遍存在的关键不确定性。全球长期 NDVI 数据集，特别是减轻 NOAA 卫星轨道漂移和 AVHRR 传感器退化的影响。前... GIMMS 标准化差异植被指数 1982-2022¶PKU GIMMS 归一化植被指数数据集（PKU GIMMS NDVI，版本 1.2）提供了从 1982 年到 2022 年以半个月为间隔、分辨率为 1/12° 的一致的全球 NDVI 数据。其主要目标是解决现有领域中普遍存在的关键不确定性。全球长期 NDVI 数据集，特别是减轻 NOAA 卫星轨道漂移和 AVHRR 传感器退化的影响。前...
- 简介统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星 8 号和陆地卫星 9 号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A 号和哨兵-2B 号卫星上。通过综合测量，可以每 2 到 3 天以 30 米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS 项目使用... 简介统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星 8 号和陆地卫星 9 号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A 号和哨兵-2B 号卫星上。通过综合测量，可以每 2 到 3 天以 30 米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS 项目使用...
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- 手拉手探索JSONCrack数据可视化-小白从头看到尾 手拉手探索JSONCrack数据可视化-小白从头看到尾
- 前言前面两篇文章，我们主要介绍了绘制基本的地图以及数据展示图，其实我们可以在地图上绘制更多类型的图形，本文就来继续介绍在地图的基础上进行我们的数据可视化工作。 绘制轨迹图每年春运，都是大部分的人从北上广深等发达地区回到广大的中西部地区，春节之后，再从广大的中西部地区回到北上广深等发达地区的过程，我们就可以分析一下人口流动的轨迹，绘制人口流动的轨迹图，这个时候，我们需要引入的就是Geo类，代... 前言前面两篇文章，我们主要介绍了绘制基本的地图以及数据展示图，其实我们可以在地图上绘制更多类型的图形，本文就来继续介绍在地图的基础上进行我们的数据可视化工作。 绘制轨迹图每年春运，都是大部分的人从北上广深等发达地区回到广大的中西部地区，春节之后，再从广大的中西部地区回到北上广深等发达地区的过程，我们就可以分析一下人口流动的轨迹，绘制人口流动的轨迹图，这个时候，我们需要引入的就是Geo类，代...
- 前言上一篇文章，我们介绍了如何使用pyecharts展示带地图的数据分析结果，并且实际绘制了省份图和全国城市图，用于展示数据。本文我们继续来使用pyecharts绘制以地图为基础的图像。 绘制分段图但是我们在绘制全国的图形时，没有考虑考虑到将不同级别的数据进行分层，比如每一段的颜色不一样，从低到高逐渐加深的层次，在VisualMapOpts参数下，加上is_piecewise=True参数... 前言上一篇文章，我们介绍了如何使用pyecharts展示带地图的数据分析结果，并且实际绘制了省份图和全国城市图，用于展示数据。本文我们继续来使用pyecharts绘制以地图为基础的图像。 绘制分段图但是我们在绘制全国的图形时，没有考虑考虑到将不同级别的数据进行分层，比如每一段的颜色不一样，从低到高逐渐加深的层次，在VisualMapOpts参数下，加上is_piecewise=True参数...
- 前言在很多时候，枯燥的数字并不能很直观的展示地域的差别，比如一个企业，想要分析产品在国内的销售情况，报表可能并不能最直接的展示差异，而一个结合地图的展示，就会直观得多，更便于大家去看到差距，更利于决策。当然，除了做商业决策，将数据与地图结合，也更便于我们展示诸如人口密度，经济总量等数据，总之，数据可视化是极大地方便了我们的数据分析和评估的。本文就来介绍一下使用Python的数据可视化神器p... 前言在很多时候，枯燥的数字并不能很直观的展示地域的差别，比如一个企业，想要分析产品在国内的销售情况，报表可能并不能最直接的展示差异，而一个结合地图的展示，就会直观得多，更便于大家去看到差距，更利于决策。当然，除了做商业决策，将数据与地图结合，也更便于我们展示诸如人口密度，经济总量等数据，总之，数据可视化是极大地方便了我们的数据分析和评估的。本文就来介绍一下使用Python的数据可视化神器p...
- 简介：Landsat7_C2_ST数据集是经大气校正后的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。2003年6月以来，因扫描线校正器(SLC)故障导致传输数据存在间隙问题。前言 – 人工... 简介：Landsat7_C2_ST数据集是经大气校正后的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。2003年6月以来，因扫描线校正器(SLC)故障导致传输数据存在间隙问题。前言 – 人工...
- Landsat7_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统（LEDAPS）（版本3.4.0）生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TO... Landsat7_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统（LEDAPS）（版本3.4.0）生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TO...
- Landsat7_C2_RAW是指Landsat 7卫星的数据集，采用的是Collection 2级别的数据处理方法，对应的是Tier 1级别的原始数据（RAW）。该数据集包括了Landsat 7卫星从1999年4月15日开始的所有数据，共涵盖了全球范围内的陆地和海洋区域。这些数据集可用于进行地表覆盖、植被、土地利用、气候变化等方面的研究和应用。前言 – 人工智能教程Landsat7_C... Landsat7_C2_RAW是指Landsat 7卫星的数据集，采用的是Collection 2级别的数据处理方法，对应的是Tier 1级别的原始数据（RAW）。该数据集包括了Landsat 7卫星从1999年4月15日开始的所有数据，共涵盖了全球范围内的陆地和海洋区域。这些数据集可用于进行地表覆盖、植被、土地利用、气候变化等方面的研究和应用。前言 – 人工智能教程Landsat7_C...
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