- 加拿大陆地卫星得出的1985-2020年森林采伐扰动情况本产品所包含的年度森林变化数据是全国性的（整个森林生态系统），代表了加拿大在30米空间分辨率下的墙到墙的采伐特征。信息成果代表了加拿大森林36年的采伐变化，来自一个单一的、一致的、空间明确的数据源，以完全自动化的方式得出。这种在捕捉人类影响的分辨率下描述森林特征的能力，对于从管理和科学的角度建立详细监测森林生态系统的基线至关重要。La... 加拿大陆地卫星得出的1985-2020年森林采伐扰动情况本产品所包含的年度森林变化数据是全国性的（整个森林生态系统），代表了加拿大在30米空间分辨率下的墙到墙的采伐特征。信息成果代表了加拿大森林36年的采伐变化，来自一个单一的、一致的、空间明确的数据源，以完全自动化的方式得出。这种在捕捉人类影响的分辨率下描述森林特征的能力，对于从管理和科学的角度建立详细监测森林生态系统的基线至关重要。La...
- 加拿大的高分辨率树种信息主要树种地图的距离-秒级¶。领先树种图的距离-秒级（D2SC）值，作为领先树种图的归属可信度指标，该图由空间详尽、30米空间分辨率、代表2019年情况的Landsat图像合成的表面反射值产生。按照Hermosilla等人（2022）描述的框架，在物种建模中还包括地理和气候数据、海拔衍生物和遥感得出的物候学。区域分类模型是根据加拿大的国家森林目录，使用150x150... 加拿大的高分辨率树种信息主要树种地图的距离-秒级¶。领先树种图的距离-秒级（D2SC）值，作为领先树种图的归属可信度指标，该图由空间详尽、30米空间分辨率、代表2019年情况的Landsat图像合成的表面反射值产生。按照Hermosilla等人（2022）描述的框架，在物种建模中还包括地理和气候数据、海拔衍生物和遥感得出的物候学。区域分类模型是根据加拿大的国家森林目录，使用150x150...
- 全球水文曲线编号(GCN250)¶。GCN250是一个全球一致的网格化数据集，根据新的全球土地覆盖（300米）和土壤数据（250米）定义250米空间分辨率的CN。GCN250代表了欧洲航天局2015年全球土地覆盖数据集（ESA CCI-LC）重新采样到250米并与2018年发布的水文土壤组全球数据产品（HYSOGs250m）进行地理登记的组合的径流。该数据的潜在应用包括水文设计、土地管理应... 全球水文曲线编号(GCN250)¶。GCN250是一个全球一致的网格化数据集，根据新的全球土地覆盖（300米）和土壤数据（250米）定义250米空间分辨率的CN。GCN250代表了欧洲航天局2015年全球土地覆盖数据集（ESA CCI-LC）重新采样到250米并与2018年发布的水文土壤组全球数据产品（HYSOGs250m）进行地理登记的组合的径流。该数据的潜在应用包括水文设计、土地管理应...
- 该数据包含与Randolph Glacier Inventory (RGI6.0)合并的增强型MODIS 8天Terra和Aqua雪覆盖综合产品。用于生成该产品的输入数据是MOD10A2.006*和MYD10A2.006*，分别代表Terra和Aqua MODIS 8天综合收集6（C6）的积雪。该数据是专门为亚洲高山地区（HMA）开发的，地理范围在北纬24.32-49.19和东经58.22... 该数据包含与Randolph Glacier Inventory (RGI6.0)合并的增强型MODIS 8天Terra和Aqua雪覆盖综合产品。用于生成该产品的输入数据是MOD10A2.006*和MYD10A2.006*，分别代表Terra和Aqua MODIS 8天综合收集6（C6）的积雪。该数据是专门为亚洲高山地区（HMA）开发的，地理范围在北纬24.32-49.19和东经58.22...
- 全球大坝地理参考数据库（GOODD）全球大坝地理坐标数据库是一个包含38,000多个地理坐标的大坝及其相关流域的全球数据集。源文件介绍了一个小型团队通过对全球范围内的卫星图像进行系统化数字化而开发的全球数据库，并强调了估计偏差和验证数据的各种方法。提供了以下数据集：（a）大坝墙体位置的原始数字化坐标（可能对从图像中识别大坝的机器学习方法有用）；（b）每个大坝的全球流域矢量文件。前言 – 床... 全球大坝地理参考数据库（GOODD）全球大坝地理坐标数据库是一个包含38,000多个地理坐标的大坝及其相关流域的全球数据集。源文件介绍了一个小型团队通过对全球范围内的卫星图像进行系统化数字化而开发的全球数据库，并强调了估计偏差和验证数据的各种方法。提供了以下数据集：（a）大坝墙体位置的原始数字化坐标（可能对从图像中识别大坝的机器学习方法有用）；（b）每个大坝的全球流域矢量文件。前言 – 床...
- requests库是一个常用于http请求的模块，性质是和urllib，urllib2是一样的，作用就是向指定目标网站的后台服务器发起请求，并接收服务器返回的响应内容。 1. 安装requests库使用pip install requests安装如果再使用pip安装python模块出现timeout超时异常，可使用国内豆瓣源进行安装。pip install requests -i http... requests库是一个常用于http请求的模块，性质是和urllib，urllib2是一样的，作用就是向指定目标网站的后台服务器发起请求，并接收服务器返回的响应内容。 1. 安装requests库使用pip install requests安装如果再使用pip安装python模块出现timeout超时异常，可使用国内豆瓣源进行安装。pip install requests -i http...
- 相对财富指数使用去识别的连接数据、卫星图像和其他非传统的数据来源，预测国家内部的相对生活标准。这个指数是利用非传统的数据来源建立的，包括卫星图像和去识别的Facebook连接数据。该指数使用来自人口与健康调查的地面真实测量数据进行验证。提供了93个低收入和中等收入国家的2.4公里分辨率的数据。额外处理数据集以CSV文件形式提供，带有纬度长的相对财富指数（RWI）和误差。CSV文件被转换为S... 相对财富指数使用去识别的连接数据、卫星图像和其他非传统的数据来源，预测国家内部的相对生活标准。这个指数是利用非传统的数据来源建立的，包括卫星图像和去识别的Facebook连接数据。该指数使用来自人口与健康调查的地面真实测量数据进行验证。提供了93个低收入和中等收入国家的2.4公里分辨率的数据。额外处理数据集以CSV文件形式提供，带有纬度长的相对财富指数（RWI）和误差。CSV文件被转换为S...
- 统计检验亦称假设检验(test of hypothesis)，它是利用收集到的数据对某个事先作出的统计假设按照某种设计好的方法进行检验，判断此假设是否正确。介绍对两组样本数据的均值、方差和分布是否显著不同进行统计检验的方法。用t检验来判断两组样本的均值是否存在显著差异，用F检验来判断两组样本的方差是否存在显著差异，用K-S检验来判断两组样本所来自的总体分布是否不同。 统计检验亦称假设检验(test of hypothesis)，它是利用收集到的数据对某个事先作出的统计假设按照某种设计好的方法进行检验，判断此假设是否正确。介绍对两组样本数据的均值、方差和分布是否显著不同进行统计检验的方法。用t检验来判断两组样本的均值是否存在显著差异，用F检验来判断两组样本的方差是否存在显著差异，用K-S检验来判断两组样本所来自的总体分布是否不同。
- 此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将 Earth Engine 扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块，以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。 https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datasets扩展将 Earth Engine ... 此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将 Earth Engine 扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块，以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。 https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datasets扩展将 Earth Engine ...
- 概述Chloris 全球生物量 2003 - 2019 数据集提供了地球陆地木本植被生态系统地上生物量存量和变化的估计值。它涵盖 2003 年至 2019 年期间，按年度时间步长计算。全球数据集的空间分辨率约为 4.6 公里。这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的，使用最先进的机器学习和统计方法进行处理，并使用来自多个国家的实地数据进行验证。该数据集提供了对地上储... 概述Chloris 全球生物量 2003 - 2019 数据集提供了地球陆地木本植被生态系统地上生物量存量和变化的估计值。它涵盖 2003 年至 2019 年期间，按年度时间步长计算。全球数据集的空间分辨率约为 4.6 公里。这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的，使用最先进的机器学习和统计方法进行处理，并使用来自多个国家的实地数据进行验证。该数据集提供了对地上储...
- 问题：我正在使用 NASA NEX GDPDDP CMIP5 集合。我注意到模型“GFDL-CM3”似乎缺少场景 RCP4.5 的 2096-2099 年。您可以通过此脚本查看丢失的图像，并与模型 ACCESS1-0 进行比较：https://code.earthengine.google.com/7b505c81a59f10ba55086ea0f2ec0f04当我从 THREDDS OP... 问题：我正在使用 NASA NEX GDPDDP CMIP5 集合。我注意到模型“GFDL-CM3”似乎缺少场景 RCP4.5 的 2096-2099 年。您可以通过此脚本查看丢失的图像，并与模型 ACCESS1-0 进行比较：https://code.earthengine.google.com/7b505c81a59f10ba55086ea0f2ec0f04当我从 THREDDS OP...
- 本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.MODIS collections.Daily Products¶ MCD43A4.006 MODIS Nadir BRDF-Adjusted Reflectance Daily 500mMCD43A... 本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.MODIS collections.Daily Products¶ MCD43A4.006 MODIS Nadir BRDF-Adjusted Reflectance Daily 500mMCD43A...
- 该数据集包含 1984 年至 2020 年地表水位置和时间分布的地图，并提供有关这些水面范围和变化的统计数据。有关更多信息，请参阅相关期刊文章：全球地表水及其长期变化的高分辨率绘图 （Nature，2016 年）和在线数据用户指南。这些数据是使用 1984 年 3 月 16 日至 2020 年 12 月 31 日期间获取的 Landsat 5、7 和 8 的 4,453,989 个场景生成的... 该数据集包含 1984 年至 2020 年地表水位置和时间分布的地图，并提供有关这些水面范围和变化的统计数据。有关更多信息，请参阅相关期刊文章：全球地表水及其长期变化的高分辨率绘图 （Nature，2016 年）和在线数据用户指南。这些数据是使用 1984 年 3 月 16 日至 2020 年 12 月 31 日期间获取的 Landsat 5、7 和 8 的 4,453,989 个场景生成的...
- RMS7688A作为物联网智能网关方案工业WiFi模块应用于家庭自动化的桥接中心。它集成了 1T1R 802.11n Wi-Fi radio、580MHz MIPS 24KEc CPU、1-port fast Ethernet PHY、USB2.0 host、PCIe、SD-XC、 I2S/PCM，并支持多种低速输出入接口.RMS7688A物联网智能网关方案工业WiFi模块选型支持两种运作模... RMS7688A作为物联网智能网关方案工业WiFi模块应用于家庭自动化的桥接中心。它集成了 1T1R 802.11n Wi-Fi radio、580MHz MIPS 24KEc CPU、1-port fast Ethernet PHY、USB2.0 host、PCIe、SD-XC、 I2S/PCM，并支持多种低速输出入接口.RMS7688A物联网智能网关方案工业WiFi模块选型支持两种运作模...
- 所谓IT运维自动化是指通过将日常IT运维中大量的重复性工作，由以往的手工执行转为自动化操作，从而减少乃至消除运维中的延迟，实现“零延时”的IT运维。IT运维人员可以在业务系统的监控对象中选择需要关注的指标，或由系统提供定制检查脚本，对日志、接口、服务进行常规检查或者特别的测试。也可以将一些分散的脚本或编写新的指令由DCOM 平台进行调度执行，最后自动出具运维巡检的明细报告。 所谓IT运维自动化是指通过将日常IT运维中大量的重复性工作，由以往的手工执行转为自动化操作，从而减少乃至消除运维中的延迟，实现“零延时”的IT运维。IT运维人员可以在业务系统的监控对象中选择需要关注的指标，或由系统提供定制检查脚本，对日志、接口、服务进行常规检查或者特别的测试。也可以将一些分散的脚本或编写新的指令由DCOM 平台进行调度执行，最后自动出具运维巡检的明细报告。
上滑加载中
推荐直播
-
Ascend C算子编程之旅：基础入门篇2024/11/22 周五 16:00-17:30
莫老师 昇腾CANN专家
介绍Ascend C算子基本概念、异构计算架构CANN和Ascend C基本概述，以及Ascend C快速入门，夯实Ascend C算子编程基础
回顾中 -
深入解析：华为全栈AI解决方案与云智能开放能力2024/11/22 周五 18:20-20:20
Alex 华为云学堂技术讲师
本期直播我们将重点为大家介绍华为全栈全场景AI解决方案以和华为云企业智能AI开放能力。旨在帮助开发者深入理解华为AI解决方案，并能够更加熟练地运用这些技术。通过洞悉华为解决方案，了解人工智能完整生态链条的构造。
回顾中 -
华为云DataArts+DWS助力企业数据治理一站式解决方案及应用实践2024/11/27 周三 16:30-18:00
Walter.chi 华为云数据治理DTSE技术布道师
想知道数据治理项目中，数据主题域如何合理划分？数据标准及主数据标准如何制定？数仓分层模型如何合理规划？华为云DataArts+DWS助力企业数据治理项目一站式解决方案和应用实践告诉您答案！本期将从数据趋势、数据治理方案、数据治理规划及落地，案例分享四个方面来助力企业数据治理项目合理咨询规划及顺利实施。
去报名
热门标签