- ACCLIP WB-57 Aerosol and Cloud Remotely Sensed Data简介ACCLIP_AerosolCloud_AircraftRemoteSensing_WB57_Data 是亚洲夏季季风化学和气候影响项目（ACCLIP）期间从 Roscoe 激光雷达收集的云和气溶胶遥感数据。该产品的数据收集工作已经完成。亚洲夏季季候风化学和气候影响项目（ACCLIP... ACCLIP WB-57 Aerosol and Cloud Remotely Sensed Data简介ACCLIP_AerosolCloud_AircraftRemoteSensing_WB57_Data 是亚洲夏季季风化学和气候影响项目（ACCLIP）期间从 Roscoe 激光雷达收集的云和气溶胶遥感数据。该产品的数据收集工作已经完成。亚洲夏季季候风化学和气候影响项目（ACCLIP...
- 简介欧空局火灾扰动气候变化倡议（CCI）欧空局火灾扰动气候变化倡议（CCI）项目通过卫星观测绘制了全球烧毁面积地图。这里介绍的 AVHRR - LTDR Pixel v1.1 产品包含全球烧毁面积的网格数据，这些数据来自美国国家航空航天局制作的 AVHRR（高级甚高分辨率辐射计）陆地长期数据记录 (LTDR) v5 数据集的光谱信息。该数据集以 0.05 度的空间分辨率（AVHRR-LTD... 简介欧空局火灾扰动气候变化倡议（CCI）欧空局火灾扰动气候变化倡议（CCI）项目通过卫星观测绘制了全球烧毁面积地图。这里介绍的 AVHRR - LTDR Pixel v1.1 产品包含全球烧毁面积的网格数据，这些数据来自美国国家航空航天局制作的 AVHRR（高级甚高分辨率辐射计）陆地长期数据记录 (LTDR) v5 数据集的光谱信息。该数据集以 0.05 度的空间分辨率（AVHRR-LTD...
- 简介巴基斯坦国家级土壤侵蚀数据集（2005 年和 2015 年）该数据集采用修订的通用土壤流失方程 (RUSLE)，并考虑了六个关键影响因素：降雨侵蚀率 (R)、土壤可侵蚀性 (K)、坡长 (L)、坡陡 (S)、覆盖管理 (C) 和保护措施 (P)，对 2005 年至 2015 年巴基斯坦的土壤侵蚀动态进行了全面评估。土壤侵蚀图从低侵蚀率到极高侵蚀率分为四个等级，有助于了解研究期间土壤侵... 简介巴基斯坦国家级土壤侵蚀数据集（2005 年和 2015 年）该数据集采用修订的通用土壤流失方程 (RUSLE)，并考虑了六个关键影响因素：降雨侵蚀率 (R)、土壤可侵蚀性 (K)、坡长 (L)、坡陡 (S)、覆盖管理 (C) 和保护措施 (P)，对 2005 年至 2015 年巴基斯坦的土壤侵蚀动态进行了全面评估。土壤侵蚀图从低侵蚀率到极高侵蚀率分为四个等级，有助于了解研究期间土壤侵...
- Doris是适合于实时OLAP的高性能MPP架构数据库。 Doris是适合于实时OLAP的高性能MPP架构数据库。
- 简介作为全球第二大玉米生产国，中国的玉米产量占全球总产量的 23%，在保证玉米市场稳定方面发挥着重要作用。尽管其重要性不言而喻，但目前还没有全中国 30 米空间分辨率的玉米分布图。本研究采用时间加权动态时间扭曲法，通过比较每个像素点的卫星植被指数时间序列与已知玉米田得出的标准时间序列的相似性来识别玉米种植区，绘制了占中国玉米种植面积 99% 以上的 22 个省份 2016 年至 2020... 简介作为全球第二大玉米生产国，中国的玉米产量占全球总产量的 23%，在保证玉米市场稳定方面发挥着重要作用。尽管其重要性不言而喻，但目前还没有全中国 30 米空间分辨率的玉米分布图。本研究采用时间加权动态时间扭曲法，通过比较每个像素点的卫星植被指数时间序列与已知玉米田得出的标准时间序列的相似性来识别玉米种植区，绘制了占中国玉米种植面积 99% 以上的 22 个省份 2016 年至 2020...
- CISP 4.2备考之《信息安全保障》知识点总结 CISP 4.2备考之《信息安全保障》知识点总结
- 简介澳大利亚数字地球（DEA）水观测使用一种算法将大地遥感卫星图像中的每个像素分为 "湿"、"干 "或 "无效"。水观测统计提供的信息包括每年大地遥感卫星能够清晰观测到某一区域的次数、这些观测结果中潮湿的次数，以及这意味着在地貌中观测到水的时间百分比。将分类像素合并成涵盖每年的摘要，就能得到通常有水和很少有水的地方的信息。由于没有对该产品进行置信度过滤，它受到输入的水分类中出现的误分类噪... 简介澳大利亚数字地球（DEA）水观测使用一种算法将大地遥感卫星图像中的每个像素分为 "湿"、"干 "或 "无效"。水观测统计提供的信息包括每年大地遥感卫星能够清晰观测到某一区域的次数、这些观测结果中潮湿的次数，以及这意味着在地貌中观测到水的时间百分比。将分类像素合并成涵盖每年的摘要，就能得到通常有水和很少有水的地方的信息。由于没有对该产品进行置信度过滤，它受到输入的水分类中出现的误分类噪...
- 简介该产品提供统计工具，用于利用澳大利亚数字地球中的 Landsat 5 数据时间序列，提供总体状况的年度图像，以及特定年份某一地区的变化程度。该产品的大地测量部分提供特定年份的 "平均 "无云图像。地磁图像采用多维中值计算，同时使用卫星图像的所有光谱测量值，以保持测量值之间的关系。该产品的绝对偏差中值部分使用了三种方差测量方法，每种方法都提供了给定年份的 "二阶 "高维统计综合结果。根... 简介该产品提供统计工具，用于利用澳大利亚数字地球中的 Landsat 5 数据时间序列，提供总体状况的年度图像，以及特定年份某一地区的变化程度。该产品的大地测量部分提供特定年份的 "平均 "无云图像。地磁图像采用多维中值计算，同时使用卫星图像的所有光谱测量值，以保持测量值之间的关系。该产品的绝对偏差中值部分使用了三种方差测量方法，每种方法都提供了给定年份的 "二阶 "高维统计综合结果。根...
- 3月28日，由国家气候中心气象灾害风险管理室、北京慧天卓特科技有限公司主办的“地干天知”干旱监测与预警技术研讨及系统产品发布活动在北京市海淀区中关村壹号隆重举办。活动旨在面向公众讲解干旱监测与预警技术原理，展示监测范围和预警能力。来自国家气候中心、国家卫星气象中心、农业农村部全国农业技术推广服务中心，国家林业和草原局、中国水利水电科学研究院等权威机构的三十余位专家学者和嘉宾代表出席活动，此次活动 3月28日，由国家气候中心气象灾害风险管理室、北京慧天卓特科技有限公司主办的“地干天知”干旱监测与预警技术研讨及系统产品发布活动在北京市海淀区中关村壹号隆重举办。活动旨在面向公众讲解干旱监测与预警技术原理，展示监测范围和预警能力。来自国家气候中心、国家卫星气象中心、农业农村部全国农业技术推广服务中心，国家林业和草原局、中国水利水电科学研究院等权威机构的三十余位专家学者和嘉宾代表出席活动，此次活动
- 机缘在CSDN进行开始进行创作的缘由是因为我开始进行GEE的学习，通过搜索和记录慢慢实现了自己从初学者到遥感领域云计算的优质创作者，一步步从一个需要别人为自己解决问题的小白逐渐成为了一个为广大科研人员（高校学生和老师）提供技术服务的专业技术人员。在遥感云计算领域，我从国外的GEE、CODE-DE、PIE、AI Earth等云计算平台的全面接入，对国内外遥感云计算领域的平台都进行了详细的研究... 机缘在CSDN进行开始进行创作的缘由是因为我开始进行GEE的学习，通过搜索和记录慢慢实现了自己从初学者到遥感领域云计算的优质创作者，一步步从一个需要别人为自己解决问题的小白逐渐成为了一个为广大科研人员（高校学生和老师）提供技术服务的专业技术人员。在遥感云计算领域，我从国外的GEE、CODE-DE、PIE、AI Earth等云计算平台的全面接入，对国内外遥感云计算领域的平台都进行了详细的研究...
- 随着版本迭代，Apache Doris 一直在拓展应用场景边界，从典型的实时报表、交互式 Ad-hoc 分析等 OLAP 场景到湖仓一体、高并发数据服务、日志检索分析及批量数据处理，越来越多用户与企业开始将 Apache Doris 作为统一的数据分析产品，以解决多组件带来的数据冗余、架构复杂、分析时效性低、运维难度大等问题。然而在架构统一和升级的过程中，由于部分大数据分析系统有自己的 SQ... 随着版本迭代，Apache Doris 一直在拓展应用场景边界，从典型的实时报表、交互式 Ad-hoc 分析等 OLAP 场景到湖仓一体、高并发数据服务、日志检索分析及批量数据处理，越来越多用户与企业开始将 Apache Doris 作为统一的数据分析产品，以解决多组件带来的数据冗余、架构复杂、分析时效性低、运维难度大等问题。然而在架构统一和升级的过程中，由于部分大数据分析系统有自己的 SQ...
- 近年来，随着数据科学、数据湖分析等场景的兴起，对数据读取和传输速度提出更高的要求。而 JDBC/ODBC 作为与数据库交互的主流标准，在应对大规模数据读取和传输时显得力不从心，无法满足高性能、低延迟等数据处理需求。为提供更高效的数据传输方案，Apache Doris 在 2.1 版本中基于 Arrow Flight SQL 协议实现了高速数据传输链路，使得数据传输性能实现百倍飞跃。<sour... 近年来，随着数据科学、数据湖分析等场景的兴起，对数据读取和传输速度提出更高的要求。而 JDBC/ODBC 作为与数据库交互的主流标准，在应对大规模数据读取和传输时显得力不从心，无法满足高性能、低延迟等数据处理需求。为提供更高效的数据传输方案，Apache Doris 在 2.1 版本中基于 Arrow Flight SQL 协议实现了高速数据传输链路，使得数据传输性能实现百倍飞跃。<sour...
- 自增列（auto_increment）是数据库中常见的一项功能，它提供一种方便高效的方式为行分配唯一标识符，极大简化数据管理的复杂性。当新行插入到表中时，数据库系统会自动选取自增序列中的下一个可用值，并将其分配给指定的列，无需用户手动干预。这种自动化的机制不仅简化了数据管理的流程，更确保了标识符的唯一性，让数据库维护变得更加便捷和可靠。自增列在多种场景中发挥着重要的作用：字典编码： 在常见场... 自增列（auto_increment）是数据库中常见的一项功能，它提供一种方便高效的方式为行分配唯一标识符，极大简化数据管理的复杂性。当新行插入到表中时，数据库系统会自动选取自增序列中的下一个可用值，并将其分配给指定的列，无需用户手动干预。这种自动化的机制不仅简化了数据管理的流程，更确保了标识符的唯一性，让数据库维护变得更加便捷和可靠。自增列在多种场景中发挥着重要的作用：字典编码： 在常见场...
- 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.0.6 版本已于 2024 年 3 月 12 日正式与大家见面，该版本在物化视图、统计信息收集、JDBC Catalog 等方面进行了更新优化，并提交了 114 个改进项以及问题修复，欢迎大家下载体验。## 下载体验：**官网下载页：**https://doris.apache.org/download/**GitHub 下载：**https... 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.0.6 版本已于 2024 年 3 月 12 日正式与大家见面，该版本在物化视图、统计信息收集、JDBC Catalog 等方面进行了更新优化，并提交了 114 个改进项以及问题修复，欢迎大家下载体验。## 下载体验：**官网下载页：**https://doris.apache.org/download/**GitHub 下载：**https...
- Landsat C01和C02数据集之间的差异主要体现在以下几个方面：1. 数据收集时间：Landsat C01和C02数据集是根据不同的时间段收集的。C01数据集代表了第一段时间内的数据，而C02数据集代表了第二段时间内的数据。因此，它们所涵盖的时间范围和数据收集的周期不同。2. 数据处理方法：Landsat C01和C02数据集在数据处理方法上可能存在差异。由于不同时间段的数据可能存在... Landsat C01和C02数据集之间的差异主要体现在以下几个方面：1. 数据收集时间：Landsat C01和C02数据集是根据不同的时间段收集的。C01数据集代表了第一段时间内的数据，而C02数据集代表了第二段时间内的数据。因此，它们所涵盖的时间范围和数据收集的周期不同。2. 数据处理方法：Landsat C01和C02数据集在数据处理方法上可能存在差异。由于不同时间段的数据可能存在...
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