- 简介全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，小麦的两个生长季节包括“冬（winter）”和“春（spring）”。全球小麦产量与产区分布：1. 中国是全球最大的小麦生产国，占全球小麦产量的约15%。2. 亚洲地区是全球最大的小麦生产地区，占全球小麦产量的约44%。3. 欧洲地区是全球第二大小麦生产地区，占全球小麦... 简介全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，小麦的两个生长季节包括“冬（winter）”和“春（spring）”。全球小麦产量与产区分布：1. 中国是全球最大的小麦生产国，占全球小麦产量的约15%。2. 亚洲地区是全球最大的小麦生产地区，占全球小麦产量的约44%。3. 欧洲地区是全球第二大小麦生产地区，占全球小麦...
- 简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。前言 – 人工智能教程全球大豆主要产区包括：1. 美国：美国是全球最大的大豆生产国，主要集中在中西部的五大州：伊利诺伊州、艾奥瓦州、内布拉斯加州、明尼苏达州和南达科他州。2. 巴西：巴西是全球第二大大豆生产国，主要集中在南部地... 简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。前言 – 人工智能教程全球大豆主要产区包括：1. 美国：美国是全球最大的大豆生产国，主要集中在中西部的五大州：伊利诺伊州、艾奥瓦州、内布拉斯加州、明尼苏达州和南达科他州。2. 巴西：巴西是全球第二大大豆生产国，主要集中在南部地...
- 简介：全球人类足迹数据(WSF)是由德国航空航天中心（DLR）和地球观测中心（EOC）共同发布的，包括2015和2019两个版本，分别利用landsat-8/Sentinel-1、Sentinel-1/Sentinel-2数据,和采集的居民区/非居民区样本点，基于随机森林分类法进行分类，及一定的后处理，并使用辅助数据来减少遗漏和误差后生成的。前言 – 人工智能教程该数据的空间分辨率为10m。... 简介：全球人类足迹数据(WSF)是由德国航空航天中心（DLR）和地球观测中心（EOC）共同发布的，包括2015和2019两个版本，分别利用landsat-8/Sentinel-1、Sentinel-1/Sentinel-2数据,和采集的居民区/非居民区样本点，基于随机森林分类法进行分类，及一定的后处理，并使用辅助数据来减少遗漏和误差后生成的。前言 – 人工智能教程该数据的空间分辨率为10m。...
- 简介：在gee中有三种错误，一种就是系统错误，也就是我们看到的会在JavaScript code editor中出现的错误，也就是在程序还没有启动之前就会提示的错误，而客户端错误则主要是会提示一些在代码过程中的错误，比如说没出现过的变量名称，另外就是服务器出席那的错误，也就是说，你的代码和你索要运行的结果之间的错误，比如说，原本这个影像中是没有这个波段的，但是你却使用了，或者说你输入的波... 简介：在gee中有三种错误，一种就是系统错误，也就是我们看到的会在JavaScript code editor中出现的错误，也就是在程序还没有启动之前就会提示的错误，而客户端错误则主要是会提示一些在代码过程中的错误，比如说没出现过的变量名称，另外就是服务器出席那的错误，也就是说，你的代码和你索要运行的结果之间的错误，比如说，原本这个影像中是没有这个波段的，但是你却使用了，或者说你输入的波...
- 简介：该数据集是第一个具有精细分类系统的全球30米湿地地图（GWL_FCS30），包括四个内陆湿地子类别（内陆沼泽、沼泽、泛滥平原和盐碱地）和三个沿海湿地子类（红树林、盐沼和潮坪）。该数据集通过结合2020年的Landsat SR数据与Sentinel-1数据，利用分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法在谷歌地球引擎云计算平台生产所得。前言 – 人工智能教程湿地数据可以用来帮助人们更好地... 简介：该数据集是第一个具有精细分类系统的全球30米湿地地图（GWL_FCS30），包括四个内陆湿地子类别（内陆沼泽、沼泽、泛滥平原和盐碱地）和三个沿海湿地子类（红树林、盐沼和潮坪）。该数据集通过结合2020年的Landsat SR数据与Sentinel-1数据，利用分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法在谷歌地球引擎云计算平台生产所得。前言 – 人工智能教程湿地数据可以用来帮助人们更好地...
- 社区数据目录社区数据目录由地球引擎社区成员策划，并作为地球引擎资产集合公开共享。这些目录并非由 Google 策划。除了publisher外，这里的社区数据目录，是很多公开的数据，但是，GEE官方并没有收录，因此通过社区的形式来引入到GEE数据集中。本数据集是社区目录的一部分，不由 Google 管理。如有错误，请联系 gee-community-catalog@googlegroups.... 社区数据目录社区数据目录由地球引擎社区成员策划，并作为地球引擎资产集合公开共享。这些目录并非由 Google 策划。除了publisher外，这里的社区数据目录，是很多公开的数据，但是，GEE官方并没有收录，因此通过社区的形式来引入到GEE数据集中。本数据集是社区目录的一部分，不由 Google 管理。如有错误，请联系 gee-community-catalog@googlegroups....
- 简介全球250米年度城区范围产品（MGUP）基于现有的城区产品CCI-LC、MCD12Q1和GlobeCover产品经样本清洗自动化得到可靠的多时序城区样本。前言 – 人工智能教程将全球划分为5°格网使用随机森林分类器对2001-2018年进行全球城区范围制图。经时空后处理后，得到全球250米全球年度城区范围产品MGUP。为了验证产品，在2001年至2018年每隔一年基于Landsat影像... 简介全球250米年度城区范围产品（MGUP）基于现有的城区产品CCI-LC、MCD12Q1和GlobeCover产品经样本清洗自动化得到可靠的多时序城区样本。前言 – 人工智能教程将全球划分为5°格网使用随机森林分类器对2001-2018年进行全球城区范围制图。经时空后处理后，得到全球250米全球年度城区范围产品MGUP。为了验证产品，在2001年至2018年每隔一年基于Landsat影像...
- 最近我在 International Journal of Digital Earth （《国际数字地球学报》）发表了一篇森林生物量模型构建的文章：Evaluation of machine learning methods and multi-source remote sensing data combinations to construct forest above-ground... 最近我在 International Journal of Digital Earth （《国际数字地球学报》）发表了一篇森林生物量模型构建的文章：Evaluation of machine learning methods and multi-source remote sensing data combinations to construct forest above-ground...
- 简介全球10米土地覆盖产品(ESA)来源于欧空局，是基于哨兵一号、哨兵二号数据制作的2020年的10m分辨率的全球土地覆盖数据。土地利用数据一共分为11类，分别是:林地、灌木、草地、耕地、建筑、裸地/稀疏植被区、雪和冰、开阔水域、草本湿地、红树林、苔藓。经验证，数据精度达到74.4%。前言 – 人工智能教程欧洲空间局的全球10米土地覆盖产品（ESA's Global Land Cover）... 简介全球10米土地覆盖产品(ESA)来源于欧空局，是基于哨兵一号、哨兵二号数据制作的2020年的10m分辨率的全球土地覆盖数据。土地利用数据一共分为11类，分别是:林地、灌木、草地、耕地、建筑、裸地/稀疏植被区、雪和冰、开阔水域、草本湿地、红树林、苔藓。经验证，数据精度达到74.4%。前言 – 人工智能教程欧洲空间局的全球10米土地覆盖产品（ESA's Global Land Cover）...
- National Intertidal Digital Elevation Model 25m 1.0.0国家潮间带数字高程模型（NIDEM；Bishop-Taylor 等人，2018 年、2019 年）是澳大利亚裸露潮间带的大陆尺度高程数据集。NIDEM 首次以 25 米的空间分辨率三维呈现了澳大利亚潮间带的沙滩和海岸、滩涂、岩石海岸和礁石，弥补了潮下测深数据与陆地高程数据之间的关键... National Intertidal Digital Elevation Model 25m 1.0.0国家潮间带数字高程模型（NIDEM；Bishop-Taylor 等人，2018 年、2019 年）是澳大利亚裸露潮间带的大陆尺度高程数据集。NIDEM 首次以 25 米的空间分辨率三维呈现了澳大利亚潮间带的沙滩和海岸、滩涂、岩石海岸和礁石，弥补了潮下测深数据与陆地高程数据之间的关键...
- 简介：HWSD（Harmonized World Soil Database）是联合国粮食及农业组织（FAO）和国际土壤参考与信息中心（ISRIC）共同开发的世界土壤数据集。该数据集是一份高分辨率（1 km），全球范围的土壤数据库，包括有关土壤类型、土壤属性、土壤质地、土层深度和土壤水分等方面的信息。HWSD数据集是基于大量地面测量和遥感数据，以及土壤分类系统和统一名称体系，进行整合和标准化... 简介：HWSD（Harmonized World Soil Database）是联合国粮食及农业组织（FAO）和国际土壤参考与信息中心（ISRIC）共同开发的世界土壤数据集。该数据集是一份高分辨率（1 km），全球范围的土壤数据库，包括有关土壤类型、土壤属性、土壤质地、土层深度和土壤水分等方面的信息。HWSD数据集是基于大量地面测量和遥感数据，以及土壤分类系统和统一名称体系，进行整合和标准化...
- 美国地质勘探局历史图像美国西部¶该数据集包含代表 20 世纪 50 年代中期美国西部地区状况的图像基础图层。我们从USGS EROS 档案中 1940 年至 1970 年间拍摄的 160,000 多张航拍图像中获取图像，采集日期中位数为 1954 年。这些图像完整覆盖了美国西部 17 个州：亚利桑那州、加利福尼亚州、科罗拉多州、爱达荷州、堪萨斯州、蒙大拿州、北达科他州、内布拉斯加州、新墨... 美国地质勘探局历史图像美国西部¶该数据集包含代表 20 世纪 50 年代中期美国西部地区状况的图像基础图层。我们从USGS EROS 档案中 1940 年至 1970 年间拍摄的 160,000 多张航拍图像中获取图像，采集日期中位数为 1954 年。这些图像完整覆盖了美国西部 17 个州：亚利桑那州、加利福尼亚州、科罗拉多州、爱达荷州、堪萨斯州、蒙大拿州、北达科他州、内布拉斯加州、新墨...
- 简介新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪（Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS），能够获取新的夜间灯光遥感影像（Day/Night Band,DNB波段）。VIIRS_VCMSLCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m，为月度合成数据，它是在VIIRS_VCMCFG数据的基础上做了散射光校正，校正程序向极点... 简介新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪（Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS），能够获取新的夜间灯光遥感影像（Day/Night Band,DNB波段）。VIIRS_VCMSLCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m，为月度合成数据，它是在VIIRS_VCMCFG数据的基础上做了散射光校正，校正程序向极点...
- 全球火灾天气数据库 (GFWED)¶全球火灾天气数据库 (GFWED) 整合了从 1980 年至今影响植被火灾发生和蔓延的可能性的不同天气因素，每日时间分辨率和约 50 公里（0.5 度 x 0.625 度）空间分辨率。它基于火灾天气指数 (FWI) 系统，这是世界上使用最广泛的火灾天气系统。FWI 系统是在加拿大开发的，由三个湿度代码和三个火灾行为指数组成。水分代码捕获三种通用燃料类别的... 全球火灾天气数据库 (GFWED)¶全球火灾天气数据库 (GFWED) 整合了从 1980 年至今影响植被火灾发生和蔓延的可能性的不同天气因素，每日时间分辨率和约 50 公里（0.5 度 x 0.625 度）空间分辨率。它基于火灾天气指数 (FWI) 系统，这是世界上使用最广泛的火灾天气系统。FWI 系统是在加拿大开发的，由三个湿度代码和三个火灾行为指数组成。水分代码捕获三种通用燃料类别的...
- 野火风险 (WRC)¶野火风险数据集由美国农业部林务局创建，旨在提供全国范围内潜在野火风险的视图。该数据集包括有关野火风险以下组成部分的空间数据：野火可能性、野火强度、敏感性和暴露度。数据分辨率为 270 米，覆盖整个美国。它基于多种来源，包括植被数据、燃料模型、历史火灾数据和人口数据。前言 – 人工智能教程社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定... 野火风险 (WRC)¶野火风险数据集由美国农业部林务局创建，旨在提供全国范围内潜在野火风险的视图。该数据集包括有关野火风险以下组成部分的空间数据：野火可能性、野火强度、敏感性和暴露度。数据分辨率为 270 米，覆盖整个美国。它基于多种来源，包括植被数据、燃料模型、历史火灾数据和人口数据。前言 – 人工智能教程社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定...
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