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- 简介加拿大全国烧毁面积综合数据 (NBAC)¶全国烧毁面积综合数据 (NBAC) 是一个地理信息系统数据库和系统，用于计算自 1986 年以来每年全国范围内烧毁的森林面积。这些数据用于帮助估算加拿大的碳排放量。烧毁面积是通过评估一系列可用数据源确定的，这些数据源使用不同的技术绘制任何特定火灾的地图。该系统为每个烧毁地区选择最佳可用数据源，并建立一个全国综合图。NBAC 是火灾监测、核算和报... 简介加拿大全国烧毁面积综合数据 (NBAC)¶全国烧毁面积综合数据 (NBAC) 是一个地理信息系统数据库和系统，用于计算自 1986 年以来每年全国范围内烧毁的森林面积。这些数据用于帮助估算加拿大的碳排放量。烧毁面积是通过评估一系列可用数据源确定的，这些数据源使用不同的技术绘制任何特定火灾的地图。该系统为每个烧毁地区选择最佳可用数据源，并建立一个全国综合图。NBAC 是火灾监测、核算和报...
- Hansen Global Forest Change v1.11 (2000-2023)对大地遥感卫星图像进行时间序列分析以确定全球森林范围和变化特征的结果。第一个 "和 "最后一个 "波段是大地遥感卫星光谱波段（红、近红外、SWIR1 和 SWIR2）的第一个和最后一个可用年份的参考多光谱图像。参考复合图像代表了这些波段中每个波段的生长季节质量评估观测数据集的中值观测数据。请参阅 1... Hansen Global Forest Change v1.11 (2000-2023)对大地遥感卫星图像进行时间序列分析以确定全球森林范围和变化特征的结果。第一个 "和 "最后一个 "波段是大地遥感卫星光谱波段（红、近红外、SWIR1 和 SWIR2）的第一个和最后一个可用年份的参考多光谱图像。参考复合图像代表了这些波段中每个波段的生长季节质量评估观测数据集的中值观测数据。请参阅 1...
- ABoVE: Thaw Depth at Selected Unburned and Burned Sites Across Alaska简介文件修订日期：2024-02-06数据集版本: 1.0摘要该数据集提供了 2016 年 8 月、2017 年 6 月和 9 月以及 2018 年 7 月至 8 月期间在阿拉斯加七个地点进行的解冻深度测量。其中三个地点是成对的未烧毁-烧毁地点。在每个... ABoVE: Thaw Depth at Selected Unburned and Burned Sites Across Alaska简介文件修订日期：2024-02-06数据集版本: 1.0摘要该数据集提供了 2016 年 8 月、2017 年 6 月和 9 月以及 2018 年 7 月至 8 月期间在阿拉斯加七个地点进行的解冻深度测量。其中三个地点是成对的未烧毁-烧毁地点。在每个...
- 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域的热门话题之一，而神经网络和机器学习作为AI的两个重要分支，在解决各种问题中发挥着重要作用。本文将详细介绍神经网络和机器学习的基本概念，帮助读者更好地理解这两个领域，并通过Python代码实例进行说明。 第一部分：理解神经网络 1. 什么是神经网络？神经网络是受到生物神经元启发的数学模型，它由多个神经元（节点）组成... 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域的热门话题之一，而神经网络和机器学习作为AI的两个重要分支，在解决各种问题中发挥着重要作用。本文将详细介绍神经网络和机器学习的基本概念，帮助读者更好地理解这两个领域，并通过Python代码实例进行说明。 第一部分：理解神经网络 1. 什么是神经网络？神经网络是受到生物神经元启发的数学模型，它由多个神经元（节点）组成...
- ABoVE: Soil Moisture and Active Layer Thickness in Alaska and NWT, Canada, 2008-2020简介文件修订日期：2021-12-07数据集版本: 1摘要该数据集提供了不同研究团队在美国阿拉斯加和加拿大西北地区站点测量到的土壤解冻深度和湿度 (STDM) 测量值以及介电特性。每个站点有多个观测数据，观测数据总数为 3... ABoVE: Soil Moisture and Active Layer Thickness in Alaska and NWT, Canada, 2008-2020简介文件修订日期：2021-12-07数据集版本: 1摘要该数据集提供了不同研究团队在美国阿拉斯加和加拿大西北地区站点测量到的土壤解冻深度和湿度 (STDM) 测量值以及介电特性。每个站点有多个观测数据，观测数据总数为 3...
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- 简介澳大利亚数字地球（DEA）土地覆被系统采用粮食及农业组织土地覆被分类系统分类法第二版（Di Gregorio 和 Jansen，1998 年；2005 年）为澳大利亚提供年度土地覆被分类。DEA 土地覆被将 30 多年的卫星图像转化为澳大利亚土地、植被和水体随时间变化的证据。土地覆被是地球表面观察到的物理覆被，包括树木、灌木、草、土壤、裸露的岩石、水体、种植园、农作物和建筑结构。全澳大利... 简介澳大利亚数字地球（DEA）土地覆被系统采用粮食及农业组织土地覆被分类系统分类法第二版（Di Gregorio 和 Jansen，1998 年；2005 年）为澳大利亚提供年度土地覆被分类。DEA 土地覆被将 30 多年的卫星图像转化为澳大利亚土地、植被和水体随时间变化的证据。土地覆被是地球表面观察到的物理覆被，包括树木、灌木、草、土壤、裸露的岩石、水体、种植园、农作物和建筑结构。全澳大利...
- 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 8 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。根据... 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 8 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。根据...
- 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 7 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。根据... 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 7 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。根据...
- 强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN（Deep Q-Network）是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是DQN？DQN是一种基于深度神经网络的强化学习方法，其核心思想是利用神经网络来近似Q-value函数，从而学习最优策略。DQN通... 强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN（Deep Q-Network）是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是DQN？DQN是一种基于深度神经网络的强化学习方法，其核心思想是利用神经网络来近似Q-value函数，从而学习最优策略。DQN通...
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