- OpenLandMap USDA Soil Taxonomy Great Groups 简介与Notebook示例¶该数据集为USDA根据全球土壤剖面汇编数据经机器学习方法进行预测生成的土壤分类数据产品。美国农业部土壤大类的分布，基于全球土壤剖面汇编（>350,000 个训练点）的机器学习预测。要了解有关土壤大类的更多信息，请参阅《土壤分类图解指南》（Illustrated Guide t... OpenLandMap USDA Soil Taxonomy Great Groups 简介与Notebook示例¶该数据集为USDA根据全球土壤剖面汇编数据经机器学习方法进行预测生成的土壤分类数据产品。美国农业部土壤大类的分布，基于全球土壤剖面汇编（>350,000 个训练点）的机器学习预测。要了解有关土壤大类的更多信息，请参阅《土壤分类图解指南》（Illustrated Guide t...
- 日光诱导叶绿素荧光数据集(TROPOSIF_V2.1) 简介与Notebook示例¶此数据集为基于欧空局ESA资助的TROPOSIF项目，利用Sentinel-5P TROPOMI传感器观测生产了一套全球日光诱导叶绿素荧光SIF数据产品。SIF数据可用于反应生态系统的结构和生理信息，是植被光合作用的探针。TROPOMI传感器能够提供更高时空分辨率的每日全球观测。目前该产品提供了2018年5... 日光诱导叶绿素荧光数据集(TROPOSIF_V2.1) 简介与Notebook示例¶此数据集为基于欧空局ESA资助的TROPOSIF项目，利用Sentinel-5P TROPOMI传感器观测生产了一套全球日光诱导叶绿素荧光SIF数据产品。SIF数据可用于反应生态系统的结构和生理信息，是植被光合作用的探针。TROPOMI传感器能够提供更高时空分辨率的每日全球观测。目前该产品提供了2018年5...
- MuSyQ 30m/10天叶片叶绿素含量产品（中国）V02 简介与Notebook示例¶此数据集为高分30米空间分辨率10天合成的叶片叶绿素含量产品（负责人：李静研究员），为多源协同定量遥感产品生产系统（(Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system，MuSyQ)）中产品之一。 叶片叶... MuSyQ 30m/10天叶片叶绿素含量产品（中国）V02 简介与Notebook示例¶此数据集为高分30米空间分辨率10天合成的叶片叶绿素含量产品（负责人：李静研究员），为多源协同定量遥感产品生产系统（(Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system，MuSyQ)）中产品之一。 叶片叶...
- 随着人工智能技术的不断发展，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也随处可见，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也越来越广泛。AIGC是指利用计算机算法和自然语言处理技术生成文本、图片、音频和视频等各种类型的内容。在过去几年中，AIGC已经在多个领域得到了广泛应用，如自然语言处理、机器翻译、智能客服、广告营销等。前言 – 人工智能教程在自然语言处理领域，AIGC已经被广泛应用于文... 随着人工智能技术的不断发展，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也随处可见，人工智能生成内容（AIGC）的讨论和应用也越来越广泛。AIGC是指利用计算机算法和自然语言处理技术生成文本、图片、音频和视频等各种类型的内容。在过去几年中，AIGC已经在多个领域得到了广泛应用，如自然语言处理、机器翻译、智能客服、广告营销等。前言 – 人工智能教程在自然语言处理领域，AIGC已经被广泛应用于文...
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- 中国10m建筑物高度CNBH数据集(2020年) 简介与Notebook示例复旦大学生命科学学院GC3S团队（吴万本博士、赵斌教授等）利用多源地球观测数据和机器学习技术，构建了中国第一个10米分辨率的建筑高度估计模型（CNBH-10m）。基于此模型建立了中国10米分辨率的建筑高度数据集。此数据集基于全天候地球观测（雷达、光学和夜光图像），采用多窗口统计方法综合考虑了阴影等因素对建筑物高度估... 中国10m建筑物高度CNBH数据集(2020年) 简介与Notebook示例复旦大学生命科学学院GC3S团队（吴万本博士、赵斌教授等）利用多源地球观测数据和机器学习技术，构建了中国第一个10米分辨率的建筑高度估计模型（CNBH-10m）。基于此模型建立了中国10米分辨率的建筑高度数据集。此数据集基于全天候地球观测（雷达、光学和夜光图像），采用多窗口统计方法综合考虑了阴影等因素对建筑物高度估...
- 华为云体验问题分享 华为云体验问题分享
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- SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2（又名SeaStar）卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段，从412到865nm，空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据，以1公里的分辨率收集本地数据（有限的车载存储和直播）。该任务和传感器针对海洋... SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2（又名SeaStar）卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段，从412到865nm，空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据，以1公里的分辨率收集本地数据（有限的车载存储和直播）。该任务和传感器针对海洋...
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