- 数字地球非洲海岸线数字地球非洲海岸线是一个大陆数据集,包括整个非洲海岸线的年度海岸线和海岸变化率。这是一项临时服务,已经生成了2000年至2021年的数据,我们希望与用户一起改进和操作。前言 – 床长人工智能教程该产品将数字地球非洲计划的卫星数据与潮汐模型相结合,绘制出每年平均海平面的海岸线的典型位置。该产品使得每年都可以在地方和大陆范围内检查海岸侵蚀和增长的趋势,并且可以绘制历史上的海... 数字地球非洲海岸线数字地球非洲海岸线是一个大陆数据集,包括整个非洲海岸线的年度海岸线和海岸变化率。这是一项临时服务,已经生成了2000年至2021年的数据,我们希望与用户一起改进和操作。前言 – 床长人工智能教程该产品将数字地球非洲计划的卫星数据与潮汐模型相结合,绘制出每年平均海平面的海岸线的典型位置。该产品使得每年都可以在地方和大陆范围内检查海岸侵蚀和增长的趋势,并且可以绘制历史上的海...
- True Color (432): Layer error: ImageCollection.mosaic: Error in map(ID=LC09_001048_20220114): Image.select: Pattern 'ST_B6' did not match any bands.True Color (432): Layer error: ImageCollection.... True Color (432): Layer error: ImageCollection.mosaic: Error in map(ID=LC09_001048_20220114): Image.select: Pattern 'ST_B6' did not match any bands.True Color (432): Layer error: ImageCollection....
- Tensor Flow Hydra Flood Models这个数据集是水文遥感分析洪水(HYDRAFloods)系统的地表水输出图像,利用深度学习TensorFlow方法。具体来说,这个联合研究中心(JRC)调整后的学习率二元交叉熵(BCE)Dice模型和方法在最近的利用谷歌地球引擎的Sentinel-1地表水制图的深度学习方法中得到了详细讨论。洪水的水文遥感分析(或HYDRAFlood... Tensor Flow Hydra Flood Models这个数据集是水文遥感分析洪水(HYDRAFloods)系统的地表水输出图像,利用深度学习TensorFlow方法。具体来说,这个联合研究中心(JRC)调整后的学习率二元交叉熵(BCE)Dice模型和方法在最近的利用谷歌地球引擎的Sentinel-1地表水制图的深度学习方法中得到了详细讨论。洪水的水文遥感分析(或HYDRAFlood...
- 国家湿地目录(地表水和湿地)美国鱼类和野生动物管理局(FWS)是美国联邦的主要机构,负责向公众提供有关我国湿地的状况和趋势的信息。湿地提供了大量的生态、经济和社会效益。它们为鱼类、野生动物和植物提供栖息地--其中许多具有商业或娱乐价值--补充地下水,减少洪水,提供清洁饮用水,提供食物和纤维,并支持文化和娱乐活动。不幸的是,自1780年以来,美国一半以上的湿地已经消失,而且湿地的损失今天仍... 国家湿地目录(地表水和湿地)美国鱼类和野生动物管理局(FWS)是美国联邦的主要机构,负责向公众提供有关我国湿地的状况和趋势的信息。湿地提供了大量的生态、经济和社会效益。它们为鱼类、野生动物和植物提供栖息地--其中许多具有商业或娱乐价值--补充地下水,减少洪水,提供清洁饮用水,提供食物和纤维,并支持文化和娱乐活动。不幸的是,自1780年以来,美国一半以上的湿地已经消失,而且湿地的损失今天仍...
- 全球河流网络及相应的水资源区河流网络和水资源区(WRZ)对于水资源的规划、利用、开发、保护和管理至关重要。目前,世界上的河网和水资源区大多是根据数字高程模型数据自动获得的,这些数据不够准确,尤其是在平原地区。此外,WRZ代码与河网不一致。作者提出了一系列方法,生成了分辨率较高、一致性较强的全球河网和相应的1-4级WRZ,该数据集为世界水资源的合理利用和社会可持续发展提供了重要依据和支持。您... 全球河流网络及相应的水资源区河流网络和水资源区(WRZ)对于水资源的规划、利用、开发、保护和管理至关重要。目前,世界上的河网和水资源区大多是根据数字高程模型数据自动获得的,这些数据不够准确,尤其是在平原地区。此外,WRZ代码与河网不一致。作者提出了一系列方法,生成了分辨率较高、一致性较强的全球河网和相应的1-4级WRZ,该数据集为世界水资源的合理利用和社会可持续发展提供了重要依据和支持。您...
- GLOBathy(全球湖泊测深数据集)前言 – 床长人工智能教程我们开发了一个新颖的GLObal水深测量(GLOBathy)数据集,包括140多万个水体,与完善的全球数据集HydroLAKES保持一致。GLOBathy使用一个基于GIS的框架,根据水体的最大深度估计和HydroLAKES水体的几何/地球物理属性来生成水深图。最大深度估算在1503个水体中得到了验证,利用了几个观测数据源。我... GLOBathy(全球湖泊测深数据集)前言 – 床长人工智能教程我们开发了一个新颖的GLObal水深测量(GLOBathy)数据集,包括140多万个水体,与完善的全球数据集HydroLAKES保持一致。GLOBathy使用一个基于GIS的框架,根据水体的最大深度估计和HydroLAKES水体的几何/地球物理属性来生成水深图。最大深度估算在1503个水体中得到了验证,利用了几个观测数据源。我...
- LandCoverNet训练标签 v1.0LandCoverNet是一个全球年度土地覆被分类训练数据集,带有2018年Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat-8任务的多光谱卫星图像的标签。LandCoverNet中的图像芯片为256 x 256像素,横跨多个瓦片。每个图像芯片包含来自以下卫星产品的时间观测数据,并带有年度等级标签,全部以栅格格式(GeoTIFF文件)存储。... LandCoverNet训练标签 v1.0LandCoverNet是一个全球年度土地覆被分类训练数据集,带有2018年Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat-8任务的多光谱卫星图像的标签。LandCoverNet中的图像芯片为256 x 256像素,横跨多个瓦片。每个图像芯片包含来自以下卫星产品的时间观测数据,并带有年度等级标签,全部以栅格格式(GeoTIFF文件)存储。...
- 世界住区足迹和演变¶。2015年世界住区足迹¶。2015年世界住区足迹(WSF)是一个10米(0.32角秒)分辨率的二进制掩码,概述了2015年全球住区范围,是通过联合利用多时相哨兵一号雷达和陆地卫星8号光学卫星图像得出的。2015年世界住区足迹现在可以在GEE官方目录中找到,你可以在这里找到它:https://developers.google.com/earth-engine/data... 世界住区足迹和演变¶。2015年世界住区足迹¶。2015年世界住区足迹(WSF)是一个10米(0.32角秒)分辨率的二进制掩码,概述了2015年全球住区范围,是通过联合利用多时相哨兵一号雷达和陆地卫星8号光学卫星图像得出的。2015年世界住区足迹现在可以在GEE官方目录中找到,你可以在这里找到它:https://developers.google.com/earth-engine/data...
- 1870年至2100年的全球城市范围长期的、全球性的城市范围记录可以帮助评估人类活动对环境的影响。遥感观测可以提供对历史上城市动态的洞察力,但仅在卫星时代。在这里,我们利用在1992年至2013年期间对城市范围的卫星观测进行训练的城市蜂窝自动机模型,开发了一个1公里分辨率的1870年至2100年的全球城市动态数据集。我们对五条共享社会经济路径(SSPs)下的后报(1870-1990年)和预... 1870年至2100年的全球城市范围长期的、全球性的城市范围记录可以帮助评估人类活动对环境的影响。遥感观测可以提供对历史上城市动态的洞察力,但仅在卫星时代。在这里,我们利用在1992年至2013年期间对城市范围的卫星观测进行训练的城市蜂窝自动机模型,开发了一个1公里分辨率的1870年至2100年的全球城市动态数据集。我们对五条共享社会经济路径(SSPs)下的后报(1870-1990年)和预...
- 全球不透水表面积(1972-2019)该研究利用300多万张Landsat卫星图像,建立了第一个1972年至2019年的全球不透水面积(GISA)数据集。基于全世界270个城市的120,777个独立和随机的参考点,GISA的遗漏误差、委托误差和F分数分别为5.16%、0.82%和0.954。与现有的全球数据集相比,GISA的优点包括。(1)它提供了1985年以前的全球ISA地图,显示了最长... 全球不透水表面积(1972-2019)该研究利用300多万张Landsat卫星图像,建立了第一个1972年至2019年的全球不透水面积(GISA)数据集。基于全世界270个城市的120,777个独立和随机的参考点,GISA的遗漏误差、委托误差和F分数分别为5.16%、0.82%和0.954。与现有的全球数据集相比,GISA的优点包括。(1)它提供了1985年以前的全球ISA地图,显示了最长...
- 欧空局WorldCover 10 m 2020 V100输入质量¶。ESA WorldCover 10 m 2020 V100产品是以EPSG:4326投影(地理经纬度CRS)的云优化GeoTIFFs(COG)形式,以3x3度瓦片形式交付。有2651个瓦片,关于访问这个数据集的更多信息可以在这里找到。目前的收集只集中在输入质量层,地图层在谷歌地球引擎中可作为一个图像集。DATA | WOR... 欧空局WorldCover 10 m 2020 V100输入质量¶。ESA WorldCover 10 m 2020 V100产品是以EPSG:4326投影(地理经纬度CRS)的云优化GeoTIFFs(COG)形式,以3x3度瓦片形式交付。有2651个瓦片,关于访问这个数据集的更多信息可以在这里找到。目前的收集只集中在输入质量层,地图层在谷歌地球引擎中可作为一个图像集。DATA | WOR...
- ESRI 10m年度土地利用土地覆盖(2017-2021)全球土地利用和土地覆盖(LULC)年度地图的时间序列。它目前有2017-2021年的数据。这些地图来自欧空局Sentinel-2图像,分辨率为10米。每张地图是全年9个等级的LULC预测的综合,以产生每年的代表性快照。这个数据集是由Impact Observatory生成的,他们使用了数十亿的人类标记的像素(由国家地理学会策划)来训... ESRI 10m年度土地利用土地覆盖(2017-2021)全球土地利用和土地覆盖(LULC)年度地图的时间序列。它目前有2017-2021年的数据。这些地图来自欧空局Sentinel-2图像,分辨率为10米。每张地图是全年9个等级的LULC预测的综合,以产生每年的代表性快照。这个数据集是由Impact Observatory生成的,他们使用了数十亿的人类标记的像素(由国家地理学会策划)来训...
- ESRI 2020年来自哨兵2号的全球土地利用和土地覆盖图该图层显示了全球土地利用/土地覆盖(LULC)的地图。该地图来自欧空局Sentinel-2图像,分辨率为10米。它是对全年10个等级的LULC预测的综合,以产生2020年的代表性快照。该地图是由一个深度学习模型制作的,该模型使用了超过50亿个手工标记的Sentinel-2像素,从分布在世界所有主要生物群落的20,000多个地点取样。... ESRI 2020年来自哨兵2号的全球土地利用和土地覆盖图该图层显示了全球土地利用/土地覆盖(LULC)的地图。该地图来自欧空局Sentinel-2图像,分辨率为10米。它是对全年10个等级的LULC预测的综合,以产生2020年的代表性快照。该地图是由一个深度学习模型制作的,该模型使用了超过50亿个手工标记的Sentinel-2像素,从分布在世界所有主要生物群落的20,000多个地点取样。...
- 全球红树林分布、地上生物量和树冠高该数据集基于遥感和现场测量数据,描述了红树林湿地的全球分布、生物量和树冠高度。利用遥感冠层高度测量和特定区域的异速模型,得出2000年名义年的(1)红树林地上生物量(AGB)、(2)最大冠层高度(最高的树的高度)和(3)基底面积加权高度(单个树的高度按其基底面积的比例加权)的估计值。此外,还提供了(4)全球赤道地区红树林生态类型中各种森林结构(如灌丛、边... 全球红树林分布、地上生物量和树冠高该数据集基于遥感和现场测量数据,描述了红树林湿地的全球分布、生物量和树冠高度。利用遥感冠层高度测量和特定区域的异速模型,得出2000年名义年的(1)红树林地上生物量(AGB)、(2)最大冠层高度(最高的树的高度)和(3)基底面积加权高度(单个树的高度按其基底面积的比例加权)的估计值。此外,还提供了(4)全球赤道地区红树林生态类型中各种森林结构(如灌丛、边...
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昇思MindSpore技术公开课·大模型专题(第二期)第十二课:Prompt Engineering
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本期邀请到昇思MindSpore布道师、昇思十大优秀开发者周汝霖作客直播间,为大家讲解Prompt以及示例演示。Prompt Engineering(提示工程)可帮助用户将LLM(大语言模型)用于各研究领域和特定场景,从而更有助于我们了解和运用大模型,本期我们将学习这一新课题。
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