- 数据名称：Landsat9_C2_SR数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_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Lands... 数据名称：Landsat9_C2_SR数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_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Lands...
- 简介Landsat9_C2_RAW数据集是经过缩放和校准的辐射亮度产品，按照数据质量划分为T1和T2。数据质量最好的影像归为T1，主要存在于L1TP处理等级中，这些数据做过很好的几何校正和辐射定标，适合于多时相数据分析。处理中没有达到 T1标准的影像被归为T2，T2和T1的辐射标准相同，由于缺少轨道信息，大范围云层覆盖等因素导致可选择的地面控制点不够，没有达到T1的几何精度标准，主要包括 ... 简介Landsat9_C2_RAW数据集是经过缩放和校准的辐射亮度产品，按照数据质量划分为T1和T2。数据质量最好的影像归为T1，主要存在于L1TP处理等级中，这些数据做过很好的几何校正和辐射定标，适合于多时相数据分析。处理中没有达到 T1标准的影像被归为T2，T2和T1的辐射标准相同，由于缺少轨道信息，大范围云层覆盖等因素导致可选择的地面控制点不够，没有达到T1的几何精度标准，主要包括 ...
- 最近GEE python进行了更新，因此原始的登录代码将无法使用，所以这里我们看一下通常会报出的错误，这里需要我们将我们运行的projection具体的名称写入进去，也就是GEE中你再JavaScript界面中运行的项目名称，相较与之前我们需要进行验证码的copy，这里直接可以通过项目的写入来代替原有的验证码的验证，整体上更加方便了。前言 – 人工智能教程原始代码：import eeee.... 最近GEE python进行了更新，因此原始的登录代码将无法使用，所以这里我们看一下通常会报出的错误，这里需要我们将我们运行的projection具体的名称写入进去，也就是GEE中你再JavaScript界面中运行的项目名称，相较与之前我们需要进行验证码的copy，这里直接可以通过项目的写入来代替原有的验证码的验证，整体上更加方便了。前言 – 人工智能教程原始代码：import eeee....
- 回顾20232023年是难忘和成熟的一年，同时也是收获满满的一年，这一年有幸被评为博客之星TOP13（此星光明-CSDN博客），相较于去年又有了巨大的提升，因为专业的限制，所以整体的博客阅读量和点赞以及收藏都相对较少，过去一年产出的高质量文章超过300篇，共计307篇，这些文章大部分是关于Google Earth Engine、PIE-ENGINE以及AI Earth和中科星图的有关和遥感... 回顾20232023年是难忘和成熟的一年，同时也是收获满满的一年，这一年有幸被评为博客之星TOP13（此星光明-CSDN博客），相较于去年又有了巨大的提升，因为专业的限制，所以整体的博客阅读量和点赞以及收藏都相对较少，过去一年产出的高质量文章超过300篇，共计307篇，这些文章大部分是关于Google Earth Engine、PIE-ENGINE以及AI Earth和中科星图的有关和遥感...
- 简介Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。前言 – 人工智能教程Landsat-8卫星包含OLI（Operational Land... 简介Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。前言 – 人工智能教程Landsat-8卫星包含OLI（Operational Land...
- 简介Landsat8 Collection2表面反射率数据，属Collection2二级数据产品，分辨率为30米，基于陆地表面反射率代码(LaSRC)(版本1.5.0)生成，该算法利用沿海气溶胶波段进行气溶胶反演测试，还利用了MODIS的辅助气候数据和独特的辐射传输模型。此外，LaSRC算法将观测天顶角硬编码为“0”，太阳天顶角和观测天顶角作为大气校正的一部分参与计算。Landsat 8 ... 简介Landsat8 Collection2表面反射率数据，属Collection2二级数据产品，分辨率为30米，基于陆地表面反射率代码(LaSRC)(版本1.5.0)生成，该算法利用沿海气溶胶波段进行气溶胶反演测试，还利用了MODIS的辅助气候数据和独特的辐射传输模型。此外，LaSRC算法将观测天顶角硬编码为“0”，太阳天顶角和观测天顶角作为大气校正的一部分参与计算。Landsat 8 ...
- 全球谷歌-微软开放式建筑数据集该数据集整合了谷歌 V3 开放式建筑和微软最新的建筑足迹，包含 2,534,595,270 个惊人的足迹。截至 2023 年 9 月，它已成为最全面的开放式数据集。该数据集涵盖 92% 的 0 级行政边界，分为 182 个分区。每个足迹都明确标注了其来源，指出是来自谷歌还是微软。该数据集可以 GeoParquet、FlatGeobuf 和 PMTiles 等云... 全球谷歌-微软开放式建筑数据集该数据集整合了谷歌 V3 开放式建筑和微软最新的建筑足迹，包含 2,534,595,270 个惊人的足迹。截至 2023 年 9 月，它已成为最全面的开放式数据集。该数据集涵盖 92% 的 0 级行政边界，分为 182 个分区。每个足迹都明确标注了其来源，指出是来自谷歌还是微软。该数据集可以 GeoParquet、FlatGeobuf 和 PMTiles 等云...
- 简介美国地质调查局地形图的历史可以追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈现了约 64 平方英里（166 平方公里）的面积。其中的一个子集已被收录到约 81,000+ 幅地图的总体收藏中，未来还将进行改进和补充。元数据包括州名、... 简介美国地质调查局地形图的历史可以追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈现了约 64 平方英里（166 平方公里）的面积。其中的一个子集已被收录到约 81,000+ 幅地图的总体收藏中，未来还将进行改进和补充。元数据包括州名、...
- 全球地面沉降测绘¶该数据集的重点是通过使用先进的地理空间和建模技术创建全球地面沉降数据集。该研究调查了全球范围内地下水压力、含水层枯竭和地面沉降之间的关系。利用遥感数据和基于模型的数据集，开发了一种机器学习模型，可以以约 2 公里的极高空间分辨率预测地面沉降。这项研究的成果包括对全球地面沉降幅度的综合估计、对固结导致的含水层储存损失的一级评估以及驱动沉降的关键因素的量化。值得注意的是，观察... 全球地面沉降测绘¶该数据集的重点是通过使用先进的地理空间和建模技术创建全球地面沉降数据集。该研究调查了全球范围内地下水压力、含水层枯竭和地面沉降之间的关系。利用遥感数据和基于模型的数据集，开发了一种机器学习模型，可以以约 2 公里的极高空间分辨率预测地面沉降。这项研究的成果包括对全球地面沉降幅度的综合估计、对固结导致的含水层储存损失的一级评估以及驱动沉降的关键因素的量化。值得注意的是，观察...
- Python Pandas 高级教程：数据可视化Pandas 提供了强大的数据可视化工具，可以帮助你更好地理解数据、发现模式和进行探索性数据分析。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据可视化功能，并通过实例演示如何创建各种图表和图形。 1. 安装 Pandas 及相关库确保你已经安装了 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn。如果尚未安装，可以使用以下命令：pip in... Python Pandas 高级教程：数据可视化Pandas 提供了强大的数据可视化工具，可以帮助你更好地理解数据、发现模式和进行探索性数据分析。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据可视化功能，并通过实例演示如何创建各种图表和图形。 1. 安装 Pandas 及相关库确保你已经安装了 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn。如果尚未安装，可以使用以下命令：pip in...
- 具有全球保护价值的地区¶NatureMap 项目提供了一系列全局优先级图层。全球具有重要保护意义的地区这些地图是通过联合优化生物多样性和 NCP（例如碳和/或水）而创建的。他们以连续的规模描述了对于扩大保护工作具有最大上位潜在价值的土地面积。前言 – 人工智能教程为了实现生物多样性和气候公约的宏伟目标，国际社会需要明确如何在空间上实施这些目标以及如何同时实现多个目标。为了支持目标设定和国际... 具有全球保护价值的地区¶NatureMap 项目提供了一系列全局优先级图层。全球具有重要保护意义的地区这些地图是通过联合优化生物多样性和 NCP（例如碳和/或水）而创建的。他们以连续的规模描述了对于扩大保护工作具有最大上位潜在价值的土地面积。前言 – 人工智能教程为了实现生物多样性和气候公约的宏伟目标，国际社会需要明确如何在空间上实施这些目标以及如何同时实现多个目标。为了支持目标设定和国际...
- 1951-2021 年印度次大陆河流域的径流重建¶印度次大陆 (ISC) 河流域水文模型模拟月度径流数据集（1951 年至 2021 年）满足了 ISC 区域长期径流观测的迫切需求。鉴于水流数据在水资源管理、水文气候分析和生态评估中的重要作用，该数据集为广泛的应用提供了宝贵的资源。该数据集是通过多方面的方法构建的，该方法结合了气象数据、复杂的水文建模和称为 mizuRoute 的高分辨率基... 1951-2021 年印度次大陆河流域的径流重建¶印度次大陆 (ISC) 河流域水文模型模拟月度径流数据集（1951 年至 2021 年）满足了 ISC 区域长期径流观测的迫切需求。鉴于水流数据在水资源管理、水文气候分析和生态评估中的重要作用，该数据集为广泛的应用提供了宝贵的资源。该数据集是通过多方面的方法构建的，该方法结合了气象数据、复杂的水文建模和称为 mizuRoute 的高分辨率基...
- 全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023¶ 全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023 代表了海洋生物地球化学瓶数据合成方面的重大进步。此更新主要关注海水无机碳化学，以 GLODAPv2.2022 为基础，包含多项关键增强功能。值得注意的是，增加了 43 条新航线，以将数据集的覆盖范围扩大到 2020 年。数据质量控制过程涉及删除温度缺失的条目。此外，每次巡航都... 全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023¶ 全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023 代表了海洋生物地球化学瓶数据合成方面的重大进步。此更新主要关注海水无机碳化学，以 GLODAPv2.2022 为基础，包含多项关键增强功能。值得注意的是，增加了 43 条新航线，以将数据集的覆盖范围扩大到 2020 年。数据质量控制过程涉及删除温度缺失的条目。此外，每次巡航都...
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