- 混合坐标海洋模式（HYCOM）是一个数据同化的混合等压-西格玛-压力（广义）坐标海洋模式。在EE中托管的HYCOM数据子集包含了盐度、温度、速度和海拔等变量。它们被内插到南纬80.48°和北纬80.48°之间的统一的0.08度网格中。盐度、温度和速度变量已被内插到40个标准Z级。HYCOM联盟，包括国家海洋合作伙伴计划（NOPP），是美国全球海洋数据同化实验（GODAE）的一部分。由国家... 混合坐标海洋模式（HYCOM）是一个数据同化的混合等压-西格玛-压力（广义）坐标海洋模式。在EE中托管的HYCOM数据子集包含了盐度、温度、速度和海拔等变量。它们被内插到南纬80.48°和北纬80.48°之间的统一的0.08度网格中。盐度、温度和速度变量已被内插到40个标准Z级。HYCOM联盟，包括国家海洋合作伙伴计划（NOPP），是美国全球海洋数据同化实验（GODAE）的一部分。由国家...
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- 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站：前言 – 床长人工智能教程数据集介绍：1975 年全球土地调查 (GLS) 是来自 Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 的全球图像集合。大多数场景是由 Landsat 1-3 在 1972-1983 年获取的。Landsat 1-3 数据中的一些空白已被 Landsat 4-5 在 1982-1987 年间获取的场景所填补。这些数据包含 4 个光... 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站：前言 – 床长人工智能教程数据集介绍：1975 年全球土地调查 (GLS) 是来自 Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 的全球图像集合。大多数场景是由 Landsat 1-3 在 1972-1983 年获取的。Landsat 1-3 数据中的一些空白已被 Landsat 4-5 在 1982-1987 年间获取的场景所填补。这些数据包含 4 个光...
- 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：https://www.cbedai.net/xg基于 MODIS 数据集 MCD64A1 的火灾边界。数据是基于一种算法计算的，该算法依赖于在图形结构中编码烧毁区域补丁之间的时空关系。每场火灾都有一个唯一的编号来标识事件。Dataset Availability2001-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:... 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：https://www.cbedai.net/xg基于 MODIS 数据集 MCD64A1 的火灾边界。数据是基于一种算法计算的，该算法依赖于在图形结构中编码烧毁区域补丁之间的时空关系。每场火灾都有一个唯一的编号来标识事件。Dataset Availability2001-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:...
- GHSL 依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施，允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识，这些数据包括：全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。GHS-SMOD 是 GHSL 采用的城乡聚落分类模型。它是城市化程度 ( DEGURBA ) 概念在 GHSL 数据场景中的表示。GHS-SMOD 中的每个网格都是通过整合 GHSL 建成区和 GHSL ... GHSL 依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施，允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识，这些数据包括：全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。GHS-SMOD 是 GHSL 采用的城乡聚落分类模型。它是城市化程度 ( DEGURBA ) 概念在 GHSL 数据场景中的表示。GHS-SMOD 中的每个网格都是通过整合 GHSL 建成区和 GHSL ...
- The Murray Global Tidal Wetland Change Dataset contains maps of the global extent of tidal wetlands and their change. The maps were developed from a three stage classification that sought to (i) e... The Murray Global Tidal Wetland Change Dataset contains maps of the global extent of tidal wetlands and their change. The maps were developed from a three stage classification that sought to (i) e...
- 全球内陆水域数据集显示了内陆地表水体，包括淡水和咸水湖泊、河流和水库。从 GLS 2000 时期开始，已确定了 3,650,723 平方公里的内陆水域，其中约四分之三位于北美和亚洲。北方森林和苔原拥有最大的内陆水域，约占全球总量的 40%。该数据与 MODIS 数据集以及美国和加拿大的 30 米分辨率数据集表现出强线性相关性。残留误差主要是由于水覆盖、冰雪和残留云的季节性。数据集包含每个可... 全球内陆水域数据集显示了内陆地表水体，包括淡水和咸水湖泊、河流和水库。从 GLS 2000 时期开始，已确定了 3,650,723 平方公里的内陆水域，其中约四分之三位于北美和亚洲。北方森林和苔原拥有最大的内陆水域，约占全球总量的 40%。该数据与 MODIS 数据集以及美国和加拿大的 30 米分辨率数据集表现出强线性相关性。残留误差主要是由于水覆盖、冰雪和残留云的季节性。数据集包含每个可...
- 联合国粮农组织排水有机土壤面积（年度）粮农组织关于排水有机土壤的两个相关数据集提供了以下估计值：DROSA-A：用于农业活动（农田和放牧草地）的有机土壤面积（公顷）DROSE-A：这些土地利用下有机土壤农业排水的碳 (C) 和一氧化二氮 (N2O) 估计值（以千兆克计）。年度数据的分辨率为 0.0083333 X 0.0083333（赤道约 1 公里），覆盖 1992 年至 2018 年期... 联合国粮农组织排水有机土壤面积（年度）粮农组织关于排水有机土壤的两个相关数据集提供了以下估计值：DROSA-A：用于农业活动（农田和放牧草地）的有机土壤面积（公顷）DROSE-A：这些土地利用下有机土壤农业排水的碳 (C) 和一氧化二氮 (N2O) 估计值（以千兆克计）。年度数据的分辨率为 0.0083333 X 0.0083333（赤道约 1 公里），覆盖 1992 年至 2018 年期...
- 基于对 13 个人为压力源的物理范围及其估计影响进行建模，使用中位数为 2016 年的空间明确的全球数据集，提供了人类对陆地土地改造的累积测量值。我们量化了土地改造的程度以及数量和所有生态区域和生物群落的低改良土地（即相对没有人类改变的自然区域）的空间配置。我们发现，未改造的土地比以前报告的要少，世界大部分地区处于中等改造状态，52% 的生态区被归类为中度改造。鉴于这些适度修改的生态区属于... 基于对 13 个人为压力源的物理范围及其估计影响进行建模，使用中位数为 2016 年的空间明确的全球数据集，提供了人类对陆地土地改造的累积测量值。我们量化了土地改造的程度以及数量和所有生态区域和生物群落的低改良土地（即相对没有人类改变的自然区域）的空间配置。我们发现，未改造的土地比以前报告的要少，世界大部分地区处于中等改造状态，52% 的生态区被归类为中度改造。鉴于这些适度修改的生态区属于...
- 哥白尼大气监测服务 (CAMS) 全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件，每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期 5 天的预测，这些都是化学方案的一部分。在 2021-07-01 之前，只有两个参数可用，1. 550 nm 表面的总气溶胶光学深度 2. 颗粒物 d < 25 um 表面 注意 ... 哥白尼大气监测服务 (CAMS) 全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件，每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期 5 天的预测，这些都是化学方案的一部分。在 2021-07-01 之前，只有两个参数可用，1. 550 nm 表面的总气溶胶光学深度 2. 颗粒物 d < 25 um 表面 注意 ...
- GPWv411：平均行政单位面积（世界网格化人口版本 4 . 11）数据集可用性2000-01-01T00:00:00Z - 2020-01-01T00:00:00数据集提供者国际地球科学信息网络中心的 NASA SEDAC地球引擎片段ee.Image("CIESIN/GPWv411/GPW_Mean_Administrative_Unit_Area")世界网格人口第 4 版 (GPWv... GPWv411：平均行政单位面积（世界网格化人口版本 4 . 11）数据集可用性2000-01-01T00:00:00Z - 2020-01-01T00:00:00数据集提供者国际地球科学信息网络中心的 NASA SEDAC地球引擎片段ee.Image("CIESIN/GPWv411/GPW_Mean_Administrative_Unit_Area")世界网格人口第 4 版 (GPWv...
- 设随机信号为x(i)，i=0, 1, …, N-1，为了便于对该信号展开分析，提取信号的时域和频域特征参数，如幅度差、均值、标准差、变异系数、四分位跨度、过零率、均值频率、峰值频率、中值频率、频率标准差、能量聚度、频率变异系数等，用来描述信号的特点，探讨特征参数随时间的变化规律，以及对信号进行分类和识别，是一项重要的基础性工作。 设随机信号为x(i)，i=0, 1, …, N-1，为了便于对该信号展开分析，提取信号的时域和频域特征参数，如幅度差、均值、标准差、变异系数、四分位跨度、过零率、均值频率、峰值频率、中值频率、频率标准差、能量聚度、频率变异系数等，用来描述信号的特点，探讨特征参数随时间的变化规律，以及对信号进行分类和识别，是一项重要的基础性工作。
- Spark+grafana可视化项目实战，赶快收藏~ Spark+grafana可视化项目实战，赶快收藏~
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- 经验模态分解(EMD)方法是黄锷1998年提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。EMD的出发点是把信号内的震荡看成是局部的，它把信号分解成若干个突出信号局部特征的内蕴模态分量(IMF)之和。EMD方法在不同的工程领域得到有效应用，例如大气、海洋、天体观测资料与地震记录分析、机械故障诊断等。 经验模态分解(EMD)方法是黄锷1998年提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。EMD的出发点是把信号内的震荡看成是局部的，它把信号分解成若干个突出信号局部特征的内蕴模态分量(IMF)之和。EMD方法在不同的工程领域得到有效应用，例如大气、海洋、天体观测资料与地震记录分析、机械故障诊断等。
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