- 今天分享一个非常有趣的GEE加载图片的功能,但是值得注意的是,这里的图片都智能来源于特定的网站(https://fonts.google.com/icons)这个网站的主要内容:材料符号是我们最新的图标,在一个单一的字体文件中整合了超过2500个字形,具有广泛的设计变体。符号有三种风格和四种可调整的可变字体风格(填充、重量、等级和光学尺寸)。进入网站后选择我们所需的标签,然后再顶部选择链接... 今天分享一个非常有趣的GEE加载图片的功能,但是值得注意的是,这里的图片都智能来源于特定的网站(https://fonts.google.com/icons)这个网站的主要内容:材料符号是我们最新的图标,在一个单一的字体文件中整合了超过2500个字形,具有广泛的设计变体。符号有三种风格和四种可调整的可变字体风格(填充、重量、等级和光学尺寸)。进入网站后选择我们所需的标签,然后再顶部选择链接...
- 本次开发教程是基于太湖生态环境智能监测系统,这个我们首先预加载我们所选的研究区,这次研究区是在太湖研究区,首秀按需要转化为几何,预加载持续时间,颜色图层预设,波段(MODIS、Landsat的QA波段去云函数)去云效果,然后UI界面的设定,这个界面非常长,所以设定了很多label标签、复选框、按钮和textbox,当然每一个部分都在一个面板,最后就是程序的嵌套和各个部分的,本此APP主要分为... 本次开发教程是基于太湖生态环境智能监测系统,这个我们首先预加载我们所选的研究区,这次研究区是在太湖研究区,首秀按需要转化为几何,预加载持续时间,颜色图层预设,波段(MODIS、Landsat的QA波段去云函数)去云效果,然后UI界面的设定,这个界面非常长,所以设定了很多label标签、复选框、按钮和textbox,当然每一个部分都在一个面板,最后就是程序的嵌套和各个部分的,本此APP主要分为...
- 本次app是一个水体变化频率的变化监测,这个UI界面的设计中首先是标题,然后就是区域水体变化及监测的范围和时间选择,以及我们所选择监测的指数,NDWI,ADWI,MNDWI,随机森林的结果。这里面有一个非常大的限制,虽然再APP中有注释,注:虽然随机森林的提取最好,但是运算量大,计算时间长,可能会报错,请用户合理选择,但是选择其它指数的计算依旧无法现象。这里的归一化植被指数的结果:norm... 本次app是一个水体变化频率的变化监测,这个UI界面的设计中首先是标题,然后就是区域水体变化及监测的范围和时间选择,以及我们所选择监测的指数,NDWI,ADWI,MNDWI,随机森林的结果。这里面有一个非常大的限制,虽然再APP中有注释,注:虽然随机森林的提取最好,但是运算量大,计算时间长,可能会报错,请用户合理选择,但是选择其它指数的计算依旧无法现象。这里的归一化植被指数的结果:norm...
- 我们首先加载我们之前所分类后的结果,然后利用一个函数进行设添加属性,将type的分类分成1,2,3,然后将三者结合在一起,sampleRegions(collection,properties,scale,projection,tileScale,geometries)从Image中随机采样,返回结果是一个FeatureCollection,FeatureCollection下的每一个Fe... 我们首先加载我们之前所分类后的结果,然后利用一个函数进行设添加属性,将type的分类分成1,2,3,然后将三者结合在一起,sampleRegions(collection,properties,scale,projection,tileScale,geometries)从Image中随机采样,返回结果是一个FeatureCollection,FeatureCollection下的每一个Fe...
- GFSAD1000:农田范围 1km 多研究作物,全球粮食支持分析数据数据集可用性2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00数据集提供者全球粮食安全支持分析数据在 30m 项目 (GFSAD30)地球引擎片段ee.Image("USGS/GFSAD1000_V1") GFSAD 是 NASA 资助的一个项目,旨在提供高分辨率的全球农田数据及其用水情况,... GFSAD1000:农田范围 1km 多研究作物,全球粮食支持分析数据数据集可用性2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00数据集提供者全球粮食安全支持分析数据在 30m 项目 (GFSAD30)地球引擎片段ee.Image("USGS/GFSAD1000_V1") GFSAD 是 NASA 资助的一个项目,旨在提供高分辨率的全球农田数据及其用水情况,...
- MERIT Hydro 是一个新的全球流向图,分辨率为 3 弧秒(赤道约 90 m),源自 MERIT DEM 高程数据和水体数据集(G1WBM、GSWO 和 OpenStreetMap)的 1.0.3 版。MERIT Hydro 包含一种新算法的输出,该算法通过将实际内陆流域与由输入高程数据错误引起的噪声分离,几乎自动地提取河网。经过最少的手工编辑,构建的水文地图在流量聚集区域和流域形状... MERIT Hydro 是一个新的全球流向图,分辨率为 3 弧秒(赤道约 90 m),源自 MERIT DEM 高程数据和水体数据集(G1WBM、GSWO 和 OpenStreetMap)的 1.0.3 版。MERIT Hydro 包含一种新算法的输出,该算法通过将实际内陆流域与由输入高程数据错误引起的噪声分离,几乎自动地提取河网。经过最少的手工编辑,构建的水文地图在流量聚集区域和流域形状...
- 今天看到一篇文章讲述了对于土地分类的自动化处理的过程,非常实用,而且你只需要将你的研究区进行放图即可,剩下的就是一键run就能获得1986-2020年的影像,当然这里作者去除了2012年因为色差条带产生的影像。 如果你想加入2012年的影像需要将代码改一下,整体的改动幅度不会太大,就是加入一个集合,剩下的就是弄到融合所有影像集合就欧克。这个程序住主程序部分不是很... 今天看到一篇文章讲述了对于土地分类的自动化处理的过程,非常实用,而且你只需要将你的研究区进行放图即可,剩下的就是一键run就能获得1986-2020年的影像,当然这里作者去除了2012年因为色差条带产生的影像。 如果你想加入2012年的影像需要将代码改一下,整体的改动幅度不会太大,就是加入一个集合,剩下的就是弄到融合所有影像集合就欧克。这个程序住主程序部分不是很...
- 本次的实验目的主要是,我们平时很多情况下会在进行影像分析的时候,特别是在进行植被指数分析的时候,我们一般会选择阈值法将其进行水体去除,但是还有一种更简单的方法,就是利用已有影像的水体部分将其进行扣除,然后再利用剩余的影像进行NDVI的分析和计算,这样整体影像看起来就会好很多,就是把水带来的元素给去除掉。当让我们如果做某一区域的NDWI运算的时候样去除掉相应的非水体部分,制作水体部分。我们... 本次的实验目的主要是,我们平时很多情况下会在进行影像分析的时候,特别是在进行植被指数分析的时候,我们一般会选择阈值法将其进行水体去除,但是还有一种更简单的方法,就是利用已有影像的水体部分将其进行扣除,然后再利用剩余的影像进行NDVI的分析和计算,这样整体影像看起来就会好很多,就是把水带来的元素给去除掉。当让我们如果做某一区域的NDWI运算的时候样去除掉相应的非水体部分,制作水体部分。我们...
- HydroATLAS 为 HydroBASINS 的所有子流域、HydroRIVERS 的所有河流以及(即将推出)HydroLAKES 的所有湖泊多边形提供了全球水文环境特征概要。HydroATLAS 数据库分为三个不同的子数据集:BasinATLAS、RiverATLAS 和 LakeATLAS,它们分别代表子流域划分(多边形)、河网(线)和湖岸线(多边形)。HydroATLAS 总共包含... HydroATLAS 为 HydroBASINS 的所有子流域、HydroRIVERS 的所有河流以及(即将推出)HydroLAKES 的所有湖泊多边形提供了全球水文环境特征概要。HydroATLAS 数据库分为三个不同的子数据集:BasinATLAS、RiverATLAS 和 LakeATLAS,它们分别代表子流域划分(多边形)、河网(线)和湖岸线(多边形)。HydroATLAS 总共包含...
- 今天收到了来在GEE开发中心的邮件,作为 Google 对安全性改进的一部分,您将看到(Python)ee.Authenticate()和(命令行)earthengine 身份验证调用的行为方式发生了一些变化。他们将继续生成凭证文件,但审批步骤会有所不同。具体修改部分:这仅适用于使用 Python 库或命令行工具的情况;代码编辑器没有变化。请将您的 Python 客户端升级到版本 0.1.3... 今天收到了来在GEE开发中心的邮件,作为 Google 对安全性改进的一部分,您将看到(Python)ee.Authenticate()和(命令行)earthengine 身份验证调用的行为方式发生了一些变化。他们将继续生成凭证文件,但审批步骤会有所不同。具体修改部分:这仅适用于使用 Python 库或命令行工具的情况;代码编辑器没有变化。请将您的 Python 客户端升级到版本 0.1.3...
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- 最近复习了一下CVPR2012的一篇文章,题目是“Discriminative Spatial Saliency for Image Classification”。即在那个手工特征,如sift,Hog大行其道的年代,当然也是Bag-of-Features,和SVM和其变体称王称霸的年代,这篇文章也算是典型了。大体思路是利用图片在空间上的显著性对提取的特征进行加权处理,来提高其判别性。由于作... 最近复习了一下CVPR2012的一篇文章,题目是“Discriminative Spatial Saliency for Image Classification”。即在那个手工特征,如sift,Hog大行其道的年代,当然也是Bag-of-Features,和SVM和其变体称王称霸的年代,这篇文章也算是典型了。大体思路是利用图片在空间上的显著性对提取的特征进行加权处理,来提高其判别性。由于作...
- 它是开源的图像处理工具,底层是Python,相较于opencv和pillow的不同。opencv是c++库,更新会慢一些;pillow只有图像处理功能。将图像作为数组来处理1. io模块读取、保存和展示图片和视频它读取成数组形式,在矩阵上进行操作1.1. 读取io.imread(img)可以给定图片,或skimage中的内置图片1.2. 展示io.imshow(arr)参数是图片的朴素矩阵,... 它是开源的图像处理工具,底层是Python,相较于opencv和pillow的不同。opencv是c++库,更新会慢一些;pillow只有图像处理功能。将图像作为数组来处理1. io模块读取、保存和展示图片和视频它读取成数组形式,在矩阵上进行操作1.1. 读取io.imread(img)可以给定图片,或skimage中的内置图片1.2. 展示io.imshow(arr)参数是图片的朴素矩阵,...
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