- 简介AI实现道路提取分析是指利用人工智能技术，通过对图像或地理数据的处理和分析，自动识别和提取道路信息。实现道路提取分析的关键步骤包括：1. 数据准备：收集或获取包含道路信息的图像或地理数据。2. 数据预处理：对数据进行预处理，如图像去噪、图像增强、地理数据格式转换等。3. 特征提取：利用机器学习技术，提取图像或地理数据中与道路相关的特征。4. 道路识别：使用机器学习算法对数据进行分类和判别... 简介AI实现道路提取分析是指利用人工智能技术，通过对图像或地理数据的处理和分析，自动识别和提取道路信息。实现道路提取分析的关键步骤包括：1. 数据准备：收集或获取包含道路信息的图像或地理数据。2. 数据预处理：对数据进行预处理，如图像去噪、图像增强、地理数据格式转换等。3. 特征提取：利用机器学习技术，提取图像或地理数据中与道路相关的特征。4. 道路识别：使用机器学习算法对数据进行分类和判别...
- 简介AI可以通过图像处理和机器学习算法实现地块提取。首先，AI可以对高分辨率遥感图像进行预处理，包括图像校正和去噪等处理。然后，AI可以使用图像分割算法，如卷积神经网络（CNN）或区域生长算法，来将图像分割成不同的区域。接下来，AI可以根据区域的特征，如颜色、纹理和形状等，将相邻的区域合并成地块。最后，AI可以使用基于规则的方法，如阈值或形态学操作，来进一步筛选和优化提取的地块。通过这些步... 简介AI可以通过图像处理和机器学习算法实现地块提取。首先，AI可以对高分辨率遥感图像进行预处理，包括图像校正和去噪等处理。然后，AI可以使用图像分割算法，如卷积神经网络（CNN）或区域生长算法，来将图像分割成不同的区域。接下来，AI可以根据区域的特征，如颜色、纹理和形状等，将相邻的区域合并成地块。最后，AI可以使用基于规则的方法，如阈值或形态学操作，来进一步筛选和优化提取的地块。通过这些步...
- 中科星图GVE（案例）——AI实现光伏选址简介光伏选址是一项复杂而重要的任务，需要考虑多个因素，包括地形地貌、气候条件、土地利用情况、附近电网的容量和可靠性等。人工智能可以帮助优化光伏选址过程，以下是一些AI算法和技术可以应用于光伏选址：数据分析和模型预测：使用机器学习算法对大量的历史气象数据和土地利用数据进行分析，建立气候条件和土地适宜度的预测模型。这些模型可以预测未来一段时间内的太阳辐... 中科星图GVE（案例）——AI实现光伏选址简介光伏选址是一项复杂而重要的任务，需要考虑多个因素，包括地形地貌、气候条件、土地利用情况、附近电网的容量和可靠性等。人工智能可以帮助优化光伏选址过程，以下是一些AI算法和技术可以应用于光伏选址：数据分析和模型预测：使用机器学习算法对大量的历史气象数据和土地利用数据进行分析，建立气候条件和土地适宜度的预测模型。这些模型可以预测未来一段时间内的太阳辐...
- 中科星图GVE（案例）——AI检测采样区域的滑坡简介AI可以通过分析卫星图像或航拍图像来检测采样区域的滑坡。以下是一些可能的方法：图像识别： AI算法可以训练，以识别滑坡的视觉特征，如裸露的土地、土壤裂缝、岩石碎片等。通过对图像中的这些特征进行分析，算法可以识别出滑坡区域。地形分析： AI可以通过分析地形数据来检测滑坡区域。地形数据可以是数字高程模型（DEM）或地形图。算法可以检测出地形的不... 中科星图GVE（案例）——AI检测采样区域的滑坡简介AI可以通过分析卫星图像或航拍图像来检测采样区域的滑坡。以下是一些可能的方法：图像识别： AI算法可以训练，以识别滑坡的视觉特征，如裸露的土地、土壤裂缝、岩石碎片等。通过对图像中的这些特征进行分析，算法可以识别出滑坡区域。地形分析： AI可以通过分析地形数据来检测滑坡区域。地形数据可以是数字高程模型（DEM）或地形图。算法可以检测出地形的不...
- 简介要提取大棚的采样区域，可以通过图像处理技术进行。以下是一种可能的步骤：加载图像：使用图像处理库加载待处理的图像。图像预处理：对图像进行预处理操作，例如调整亮度、对比度、色彩平衡等，确保图像质量良好。特征检测：使用图像处理算法，如边缘检测、角点检测等，来检测图像中的大棚边界。区域提取：基于检测到的大棚边界，使用图像分割算法，如阈值分割、区域增长等，将大棚从图像中分割出来。优化和后处理：根... 简介要提取大棚的采样区域，可以通过图像处理技术进行。以下是一种可能的步骤：加载图像：使用图像处理库加载待处理的图像。图像预处理：对图像进行预处理操作，例如调整亮度、对比度、色彩平衡等，确保图像质量良好。特征检测：使用图像处理算法，如边缘检测、角点检测等，来检测图像中的大棚边界。区域提取：基于检测到的大棚边界，使用图像分割算法，如阈值分割、区域增长等，将大棚从图像中分割出来。优化和后处理：根...
- 简介AI可以通过分析卫星图像、航拍影像或其他地理信息数据，实现建筑用地变化前后对比。以下是一种可能的实现方法：数据获取：从卫星图像提供商、航拍影像提供商或地理信息数据提供商获取相关数据。这些数据应包括建筑用地的变化前后的图像或影像数据。数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括图像或影像的校正、去噪、裁剪等操作，以确保数据质量和一致性。特征提取：使用计算机视觉技术和图像处理算法，提取建筑用地... 简介AI可以通过分析卫星图像、航拍影像或其他地理信息数据，实现建筑用地变化前后对比。以下是一种可能的实现方法：数据获取：从卫星图像提供商、航拍影像提供商或地理信息数据提供商获取相关数据。这些数据应包括建筑用地的变化前后的图像或影像数据。数据预处理：对获取的数据进行预处理，包括图像或影像的校正、去噪、裁剪等操作，以确保数据质量和一致性。特征提取：使用计算机视觉技术和图像处理算法，提取建筑用地...
- 目录简介函数gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)代码结果简介自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题，需要利用图像处理和机器学习算法来实现。下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域：图像预处理：首先，对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术，例如直方图均衡化或对比度增强，以提高图像的质量和可视化效果。... 目录简介函数gve.Services.AI.burnedAreaExtraction(fromGridRes)代码结果简介自动提取AI采样区域的过火区域是一个复杂的问题，需要利用图像处理和机器学习算法来实现。下面是一个基本的方法来自动提取AI采样区域的过火区域：图像预处理：首先，对采样区域的图像进行预处理。可以使用图像增强技术，例如直方图均衡化或对比度增强，以提高图像的质量和可视化效果。...
- ATTREX-Aircraft_RemoteSensing_Temperature_Measurements ATTREX-飞机遥感温度测量系统简介ATTREX-飞机_遥感_温度_测量是通过全球鹰无人机系统（UAS）在空中热带对流层顶实验（ATTREX）活动期间收集的遥感温度剖面。该集合包括在2011年和2013年加利福尼亚州的部署以及2014年在关岛的部署期间，由微波温度探测器（MTP... ATTREX-Aircraft_RemoteSensing_Temperature_Measurements ATTREX-飞机遥感温度测量系统简介ATTREX-飞机_遥感_温度_测量是通过全球鹰无人机系统（UAS）在空中热带对流层顶实验（ATTREX）活动期间收集的遥感温度剖面。该集合包括在2011年和2013年加利福尼亚州的部署以及2014年在关岛的部署期间，由微波温度探测器（MTP...
- MISR L2 FIRSTLOOK Aerosol Product subset for the ARCTAS region V001简介这是 ARCTAS 区域的二级 FIRSTLOOK 气溶胶产品子集。 它包含气溶胶光学深度和粒子类型，以及相关的大气数据，是利用前一时期的辅助输入数据制作的。MISR L2 FIRSTLOOK Aerosol Product subset for th... MISR L2 FIRSTLOOK Aerosol Product subset for the ARCTAS region V001简介这是 ARCTAS 区域的二级 FIRSTLOOK 气溶胶产品子集。 它包含气溶胶光学深度和粒子类型，以及相关的大气数据，是利用前一时期的辅助输入数据制作的。MISR L2 FIRSTLOOK Aerosol Product subset for th...
- ATMOS L2 Trace Gases on Potential Temperature Grid, Fixed Field Format V3 (ATMOSL2TF) at GES DISC简介GES DISC 的 ATMOS L2 潜在温度网格上的痕量气体，固定场格式 V3 (ATMOSL2TF)这是版本3的气溶胶痕量分子光谱（ATMOS）第二级产品，包含在垂直潜在温度（θ）网格上... ATMOS L2 Trace Gases on Potential Temperature Grid, Fixed Field Format V3 (ATMOSL2TF) at GES DISC简介GES DISC 的 ATMOS L2 潜在温度网格上的痕量气体，固定场格式 V3 (ATMOSL2TF)这是版本3的气溶胶痕量分子光谱（ATMOS）第二级产品，包含在垂直潜在温度（θ）网格上...
- ATMOS L2 Trace Gases on Pressure Grid, Tab Delimited Format V3 (ATMOSL2PT) at GES DISC简介GES DISC 的 ATMOS L2 压力网格上的痕量气体，制表符分隔格式 V3 (ATMOSL2PT)这是版本3的大气微量分子光谱（ATMOS）第二级产品，包含在垂直压力（atm）网格上的微量气体，数据以ASC... ATMOS L2 Trace Gases on Pressure Grid, Tab Delimited Format V3 (ATMOSL2PT) at GES DISC简介GES DISC 的 ATMOS L2 压力网格上的痕量气体，制表符分隔格式 V3 (ATMOSL2PT)这是版本3的大气微量分子光谱（ATMOS）第二级产品，包含在垂直压力（atm）网格上的微量气体，数据以ASC...
- ATMOS L2 Trace Gases on Pressure Grid, Fixed Field Format V3 (ATMOSL2PF) at GES DISC简介这是第三版大气痕量分子光谱（ATMOS）2 级产品，包含垂直压力（大气压）网格上的痕量气体，数据存储在 ASCII 表中，采用 FORTRAN 友好固定字段格式。 ATMOS 是一种红外光谱仪（傅立叶变换干涉仪），设计... ATMOS L2 Trace Gases on Pressure Grid, Fixed Field Format V3 (ATMOSL2PF) at GES DISC简介这是第三版大气痕量分子光谱（ATMOS）2 级产品，包含垂直压力（大气压）网格上的痕量气体，数据存储在 ASCII 表中，采用 FORTRAN 友好固定字段格式。 ATMOS 是一种红外光谱仪（傅立叶变换干涉仪），设计...
- 简介数字地球澳大利亚海岸线数字地球澳大利亚海岸线是一个大陆数据集，包括从 1988 年至今整个澳大利亚海岸线的年度海岸线和海岸变化率。 该产品将澳大利亚地球科学组织的 "澳大利亚数字地球 "计划提供的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面上最具代表性的海岸线位置图。 通过该产品，每年都能对当地和大陆范围内的海岸线退缩和增长趋势进行研究，并绘制出历史上海岸线变化的模式图，并随着数据... 简介数字地球澳大利亚海岸线数字地球澳大利亚海岸线是一个大陆数据集，包括从 1988 年至今整个澳大利亚海岸线的年度海岸线和海岸变化率。 该产品将澳大利亚地球科学组织的 "澳大利亚数字地球 "计划提供的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面上最具代表性的海岸线位置图。 通过该产品，每年都能对当地和大陆范围内的海岸线退缩和增长趋势进行研究，并绘制出历史上海岸线变化的模式图，并随着数据...
- 简介刚果盆地森林道路该数据集利用哨兵-1 号和哨兵-2 号卫星图像，结合深度学习模型，提供了刚果盆地热带森林道路发展的高精细地图。 它提供了可公开获取的最新道路地图，为森林保护、可持续管理和政策决策提供了重要见解。 刚果盆地森林中的道路建设主要由选择性采伐驱动，对生态和气候构成了重大风险。 然而，人们对这些道路网络的全部范围，尤其是偏远地区的道路网络还知之甚少。 该数据集揭示了自2019... 简介刚果盆地森林道路该数据集利用哨兵-1 号和哨兵-2 号卫星图像，结合深度学习模型，提供了刚果盆地热带森林道路发展的高精细地图。 它提供了可公开获取的最新道路地图，为森林保护、可持续管理和政策决策提供了重要见解。 刚果盆地森林中的道路建设主要由选择性采伐驱动，对生态和气候构成了重大风险。 然而，人们对这些道路网络的全部范围，尤其是偏远地区的道路网络还知之甚少。 该数据集揭示了自2019...
- QDANN 30m Yield Map for Corn, Soy, and Winter Wheat in the U.S美国玉米、大豆和冬小麦 QDANN 30m 产量图简介该数据集展示了一个新颖的规模转移框架，用于利用卫星遥感和机器学习技术估算子田级别的作物产量。该框架被称为量子损失域对抗神经网络（QDANN），它利用县级数据集的知识来精确绘制更精细空间分辨率的产量图，解决了用于模型... QDANN 30m Yield Map for Corn, Soy, and Winter Wheat in the U.S美国玉米、大豆和冬小麦 QDANN 30m 产量图简介该数据集展示了一个新颖的规模转移框架，用于利用卫星遥感和机器学习技术估算子田级别的作物产量。该框架被称为量子损失域对抗神经网络（QDANN），它利用县级数据集的知识来精确绘制更精细空间分辨率的产量图，解决了用于模型...
上滑加载中
推荐直播
-
全面解析华为云EI-API服务：理论基础与实践应用指南2024/11/29 周五 18:20-20:20
Alex 华为云学堂技术讲师
本期直播给大家带来的是理论与实践结合的华为云EI-API的服务介绍。从“主要功能，应用场景，实践案例，调用流程”四个维度来深入解析“语音交互API，文字识别API，自然语言处理API，图像识别API及图像搜索API”五大场景下API服务，同时结合实验，来加深开发者对API服务理解。
回顾中 -
企业员工、应届毕业生、在读研究生共探项目实践2024/12/02 周一 19:00-21:00
姚圣伟 在职软件工程师 昇腾社区优秀开发者 华为云云享专家 HCDG天津地区发起人
大神带你一键了解和掌握LeakyReLU自定义算子在ONNX网络中应用和优化技巧，在线分享如何入门，以及在工作中如何结合实际项目进行学习
即将直播 -
昇腾云服务ModelArts深度解析：理论基础与实践应用指南2024/12/03 周二 14:30-16:30
Alex 华为云学堂技术讲师
如何快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流呢？本期直播聚焦华为昇腾云服务ModelArts一站式AI开发平台功能介绍，同时结合基于ModelArts 的实践性实验，帮助开发者从理论到实验更好地理解和使用ModelArts。
去报名
热门标签