- 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
- 中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2022)合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计... 中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2022)合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计...
- 全球90米分辨率海洋和陆地DEM数据产品（GDEM_2022）基于30 米分辨率的NASADEM 卫星影像、联合国政府间海洋学委员会的450 m分辨率GEBCO_2021 公开数据和部分区域高分辨率海洋地形数据，采用深度残差预训练神经网络和迁移学习（Transfer Learning）相结合技术，构建了适用于全球区域的DEM-SRNet模型生产完成。前言 – 人工智能教程全球90米分辨率海... 全球90米分辨率海洋和陆地DEM数据产品（GDEM_2022）基于30 米分辨率的NASADEM 卫星影像、联合国政府间海洋学委员会的450 m分辨率GEBCO_2021 公开数据和部分区域高分辨率海洋地形数据，采用深度残差预训练神经网络和迁移学习（Transfer Learning）相结合技术，构建了适用于全球区域的DEM-SRNet模型生产完成。前言 – 人工智能教程全球90米分辨率海...
- ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星，于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器：全色遥感立体测绘仪(PRISM)，主要用于数字高程测绘；先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2)，用于精确陆地观测；相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR），用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来... ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星，于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器：全色遥感立体测绘仪(PRISM)，主要用于数字高程测绘；先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2)，用于精确陆地观测；相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR），用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来...
- 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪（UVI， Ultraviolet imager）和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪（... 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪（UVI， Ultraviolet imager）和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪（...
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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...
- 石油炼化过程是一个复杂的供应链系统，涉及到多个环节和多个参与方。为了提高石油炼化过程的效率和可靠性，需要优化供应链管理和物流调度。利用云计算和物联网技术，可以实现石油炼化过程中的供应链管理和物流调度的优化，通过实时监测和数据分析，优化供应链的协调和物流调度的准确性。本文将介绍如何利用云计算和物联网技术优化石油炼化过程中的供应链管理和物流调度。1. 实时监测利用物联网设备和传感器，可以实时监测... 石油炼化过程是一个复杂的供应链系统，涉及到多个环节和多个参与方。为了提高石油炼化过程的效率和可靠性，需要优化供应链管理和物流调度。利用云计算和物联网技术，可以实现石油炼化过程中的供应链管理和物流调度的优化，通过实时监测和数据分析，优化供应链的协调和物流调度的准确性。本文将介绍如何利用云计算和物联网技术优化石油炼化过程中的供应链管理和物流调度。1. 实时监测利用物联网设备和传感器，可以实时监测...
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