- 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...
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