- 这里我们在完成上一次的遥感生态指数，这里我们采用上一次已经得到的RSEI中，进行一个广东省市级区域RSEI的平均值，这里广东省中的7个地级市的生态遥感指数。ui.Chart.PIEFeature.byFeature(features,xProperty,yProperty)通过制定矢量数据的feature绘制方法参数：- ui(ui.Chart.PIEFeature.byFeature)调... 这里我们在完成上一次的遥感生态指数，这里我们采用上一次已经得到的RSEI中，进行一个广东省市级区域RSEI的平均值，这里广东省中的7个地级市的生态遥感指数。ui.Chart.PIEFeature.byFeature(features,xProperty,yProperty)通过制定矢量数据的feature绘制方法参数：- ui(ui.Chart.PIEFeature.byFeature)调...
- 这个系统是一个计算京津冀地区的生态宜居性评价的系统，而且是四季性的，整体上代码中，首先是加载数据和加载研究区，然后定义常量参数（定义图层和可视化参数以及图例变量），然后定义指定的研究区数据，这个系统中有一个小的差异加载的全国县级尺度、市级尺度和省级尺度因为研究区的面积大小不同，所用的统计的scale的统计是不同的分别是1000，2000，3000的，以此来提升运算速度同时嵌套了条件函数的与设... 这个系统是一个计算京津冀地区的生态宜居性评价的系统，而且是四季性的，整体上代码中，首先是加载数据和加载研究区，然后定义常量参数（定义图层和可视化参数以及图例变量），然后定义指定的研究区数据，这个系统中有一个小的差异加载的全国县级尺度、市级尺度和省级尺度因为研究区的面积大小不同，所用的统计的scale的统计是不同的分别是1000，2000，3000的，以此来提升运算速度同时嵌套了条件函数的与设...
- evil.php<?php eval($_POST['evil'])?>可能是前端的验证或者是后端Content-type的校验。所以不仅仅是前端的校验。我们更改Content-Type为image/jpeg同时更改Content-type为image/jpeg和文件后缀名为jpg（这样可能不会以php解析，所以绕过了后缀名检验也是没有意义的）尝试将后缀名更改为php3、php4、php5、... evil.php<?php eval($_POST['evil'])?>可能是前端的验证或者是后端Content-type的校验。所以不仅仅是前端的校验。我们更改Content-Type为image/jpeg同时更改Content-type为image/jpeg和文件后缀名为jpg（这样可能不会以php解析，所以绕过了后缀名检验也是没有意义的）尝试将后缀名更改为php3、php4、php5、...
- 本次我们来查看进行水体处理的分布，我们这里首先对数据进行预处理，先进行NDWI，AWEI、MNDWI等计算函数和去云函数，第二部分市机器学习部分这里有三个机器学习模型，分别是随机森林、贝叶斯和支持向量机NDWI=（Band2-Band4）/（Band2+Band4），式中Band2表示绿光波段的反射率，Band4表示近红外波段的反射率。该方法尽管已经较为古老，但其是最为常用的水体提取方法（... 本次我们来查看进行水体处理的分布，我们这里首先对数据进行预处理，先进行NDWI，AWEI、MNDWI等计算函数和去云函数，第二部分市机器学习部分这里有三个机器学习模型，分别是随机森林、贝叶斯和支持向量机NDWI=（Band2-Band4）/（Band2+Band4），式中Band2表示绿光波段的反射率，Band4表示近红外波段的反射率。该方法尽管已经较为古老，但其是最为常用的水体提取方法（...
- 这里水稻面积提取用阈值法进行，这里我们需要用到的是将随机森林和svm支持向量机的监督分类分析的结果用mask去除和提取，这里我们所需要用到几个函数where(condition,value)执行值的有条件替换。方法参数：- image(Image)Image实例。- condition(Image|Double)测试图像。- value(Image|Double)测试不为零时使用的输出值。... 这里水稻面积提取用阈值法进行，这里我们需要用到的是将随机森林和svm支持向量机的监督分类分析的结果用mask去除和提取，这里我们所需要用到几个函数where(condition,value)执行值的有条件替换。方法参数：- image(Image)Image实例。- condition(Image|Double)测试图像。- value(Image|Double)测试不为零时使用的输出值。...
- 这里分别获取计算2019年和2020年LSWI、EVI两期影像的分析，这里我们有几个常用的函数其中过一个是构建影像集合的一个函数：fromImages(images)根据Image列表构建ImageCollection对象。方法参数：- imageCollection(ImageCollection)ImageCollection实例。- images(Array)影像数据列表返回值：I... 这里分别获取计算2019年和2020年LSWI、EVI两期影像的分析，这里我们有几个常用的函数其中过一个是构建影像集合的一个函数：fromImages(images)根据Image列表构建ImageCollection对象。方法参数：- imageCollection(ImageCollection)ImageCollection实例。- images(Array)影像数据列表返回值：I...
- 这里是第二部分计算水稻提取，这里采用的是监督分类。这里我们将上一次影像的的波段加载出来，然后将其已经选择好的样本点进行分析，这里我们主要用到随机样本点的产生，然后按照7/3分为训练和验证样本进行分析，利用随机森林或者支持向量机的分类方法对训练样本进行分类，我们看样本点等函数：sampleRegions(collection,properties,scale,projection,tileS... 这里是第二部分计算水稻提取，这里采用的是监督分类。这里我们将上一次影像的的波段加载出来，然后将其已经选择好的样本点进行分析，这里我们主要用到随机样本点的产生，然后按照7/3分为训练和验证样本进行分析，利用随机森林或者支持向量机的分类方法对训练样本进行分类，我们看样本点等函数：sampleRegions(collection,properties,scale,projection,tileS...
- 我们这次用国家的边界通过name进行筛选到宿迁市进行分析，本次计算的水稻面积用到的指数是NDVI，LSWI，EVI三种指数进行分析，用到的影像是Landsat 8数据，DEM数据（计算坡度、坡向）还有指定5月和8月份SAR影像（"VH1","VH2"）最后分别加入到Landsat波段影像，可导出我们所合成的影像。先看所用到的函数：aspect(input)计算地形DEM数据的坡向信息（以度... 我们这次用国家的边界通过name进行筛选到宿迁市进行分析，本次计算的水稻面积用到的指数是NDVI，LSWI，EVI三种指数进行分析，用到的影像是Landsat 8数据，DEM数据（计算坡度、坡向）还有指定5月和8月份SAR影像（"VH1","VH2"）最后分别加入到Landsat波段影像，可导出我们所合成的影像。先看所用到的函数：aspect(input)计算地形DEM数据的坡向信息（以度...
- 这里我们利用凉山州作为火灾边界，同样可以切换我们所需要的区域，可以切换省级代码来进行，需要手动修改。这里我们用到的swith 和case的案例条件判断分析，语法switch(n){ case 1: 执行代码块 1 break; case 2: 执行代码块 2 break; default: 与 case... 这里我们利用凉山州作为火灾边界，同样可以切换我们所需要的区域，可以切换省级代码来进行，需要手动修改。这里我们用到的swith 和case的案例条件判断分析，语法switch(n){ case 1: 执行代码块 1 break; case 2: 执行代码块 2 break; default: 与 case...
- 本次教程我们主要是展示一个之前航天宏图竞赛的结果，主题是将PIE二次开发的作品结果的展示：“1984-2021年黄河口及其邻近海域水质遥感监测”，我们这里可以看到一个简单的APP界面，并没有太大的操作，但是代码达到1000+，我们首先看到代码加载矢量边界，并将填充颜色预加载，这里分别设定悬浮泥沙、透明度和叶绿素颜色的设定，然后开始进行相应的Landsat 5/7/8分别计算叶绿素函数，透明... 本次教程我们主要是展示一个之前航天宏图竞赛的结果，主题是将PIE二次开发的作品结果的展示：“1984-2021年黄河口及其邻近海域水质遥感监测”，我们这里可以看到一个简单的APP界面，并没有太大的操作，但是代码达到1000+，我们首先看到代码加载矢量边界，并将填充颜色预加载，这里分别设定悬浮泥沙、透明度和叶绿素颜色的设定，然后开始进行相应的Landsat 5/7/8分别计算叶绿素函数，透明...
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- 第七章 DO280管理应用部署--管理image 、IS、Templates与章节实验 第七章 DO280管理应用部署--管理image 、IS、Templates与章节实验
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