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第一个博客密码忘记了,今天才来开通第二个博客,时间已经过去两年了,三年的硕士生涯,真的是感慨良多,最有收获的一段时光,莫过于在实验室一个人敲着代码了,研三来得到中科院深圳先进院,在这里开始了新的研究生涯,主要工作是基于google earth engine的云计算平台,遥感大数据运算,不得不说,这是一个超越国内遥感行业至少10年的东西,我记得有一个院士讲过一句话,未来的遥感不是数据问题,而是计算问题,google 早已看穿一切,开发了GEE平台,这是一个遥感大数据云计算平台,国内几乎没有相关介绍

Google Earth Engine城市水体提取 大家都知道城市水体提取相比较于山区,丘陵的地区,肯定是比较难的,为什么呢,因为城市水体有很多高层建筑导致的阴影,这个就非常复杂了,而且现在很多高分影像只有可见光和近红外波段,那么我们如何准确提取城市水体呢? Remoe Sensing2018年刊发了一篇城市水体高分影像自动提取算法(Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for High-Resolution Mapping of

最近在学习Google Earth Engine的使用,发现这个平台确实是一个非常好用.非常强大的平台.在GEE官网上找到了一些中文的学习资料,现在搬运过来分享给大家共同学习.教程分为两个部分 教程一说明如下 These docs are contributed by Jinzhu Wang of Southwest University & Deakin University Australia, School of Life and Environmental Sciences. They

这段代码实现了在Google earth engine中绘制图像/波段间的散点图,得到相关关系.适用于探究数据间的相关性,进行数据的交叉验证. 代码来源于官方帮助:https://developers.google.com/earth-engine/guides/charts_array_values // Define an arbitrary region of interest. var sanFrancisco = ee.Geometry.Rectangle([-122.45, 37.7

Google Earth Engine中的位运算 按位运算是编程中一个难点,同时也是在我们后续处理影像数据,尤其要使用影像自带的波段比如QA波段经常会用到的一个东西.通过按位运算我们可以筛选出我们想要的各种质量规格的影像. 数值或字符在内存内都是被存储为0和1的序列,每个0和1被称之为1个位,比如说10进制数据2在计算机内被存储为 0 0 1 0,当我们将内存内的位值改变之后,这个值代表的意义也就变了,比如把2前移动一位, 现在存储单元里面变成了 0 1 0 0,这个值表示的是十进制的4,这也就

本文主要翻译自下述GEE官方帮助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scale https://developers.google.com/earth-engine/guides/projections https://developers.google.com/earth-engine/guides/resample#resampling 1 尺度(scale) 尺度(scale)指像元分辨率.GEE中进行分析计算时以影像金字塔

最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ

我写博客的工作不像论文,假大空,我们直接上干货,之所以取一个这么大的名字,当然是我们能做到的... 不多说,我们对全国水体进行水质参数反演,不用MODIS,太粗,我们直接用哨兵,这样就可以直接做到大型水库或长河流观测了.当然了. 算法选择很重要,要选择什么算法呢?我这里主要参考这篇论文---<Hendrik V D W , Marcel W . Hue-Angle Product for Low to Medium Spatial Resolution Optical Satellite Sen

国内研究landsat8温度反演的人员很多,但是现有算法一般都是一景为例子,进行开展. 这有一个局限性,当研究的尺度很大时,就需要比较大的运算量了,例如全省温度,全国温度,全球温度,当然大家可能会说,可以用modis数据进行,我们当然不用modis,我用Landsat做中高尺度温度反演,我目前基于单通道算法,做出了全国中高分辨率的温度产品,目前来说,效果还是不错的,跟大气传输方法进行了对比,精度控制在1摄氏度以内. 我选择2017年进行实验,GEE总共运算了4759景Landsat影像,耗时大概

(First,再次严谨说明,本人成果未经允许,切勿发表到相关学术期刊,如果有技术交流,qq1044625113,顺便打个广告,兼职GEE开发,欢迎联系!) 终于过了严寒的冬天,2017年的冬天中国南方到处断气,这个痛苦南方的孩子应该深有体会.现在大家都在说节能减排,到底做的如何呢??实地去看?普通人估计不太现实,因为相关部门不一定会让一个普通人进去,如果有了RS和GIS技术就不一样了,这就体现出了技术的优势. 闲话少说,进入主题.一般看一个地方有没有继续在燃烧煤炭,炼钢等,主要看他的烟冲就可以了

本文内容参考自: https://blog.csdn.net/qq_21567935/article/details/89061114 https://blog.csdn.net/qq_21567935/article/details/89061114 批量点击RUN任务 使用GEE导出运算结果到drive中,需要点击task中生成的RUN按钮进行确认,数量较少的时候还可以,但如果数量较多时,便会很繁琐.使用下面的代码可以帮助我们解决这一烦恼. 1 / ** 2 3 批量执行GEE导出任务 4

简介: 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出.从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大(何为类间方差?原理中有介绍). OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,由大津于1979年提出,被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分.背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值.遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内方差取得极大值时,此时对应的阈值就是大津法(OTSU算法)所求的阈值. 何为类间方差? 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均

转载:码农场 » TextRank算法提取关键词的Java实现 谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好. TextRank是在 Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口) 投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.TextRank也 不例外:

Google Earth数据存储.管理.表现及开发机制 一.    Google Earth(Map)介绍 1.1    Google Earth介绍 在众多的地理信息服务提供商中,Google是较早提供服务的一个,其它有如ESRI这种巨头,也有中国的灵图.但凭借着提供优质.高效.高性价比服务的理念和Google自身的巨大影响力,Google推出的Google Earth和Google Map平台已经成为全球影响力最大的互联网空间信息服务平台. Google Earth具有十分突出的三个特点[1

"Zed, you are so excellent." 为什么要写这句英文?容我卖个关子稍后再解释. 相信大多数人都体验过Google Earth(简称GE),我对GE最初的印象是在大学宿舍,当时Google刚刚推出GE时,舍友们喜欢在上面找自己的家,惊讶于它的精细程度,并担心是否对中国有一定的安全隐患. 坦白说,当时我对GE上找家没一点兴趣,但不能否认写到这时,我停下笔,打开了GE,花了很长时间找到了我在成都和泰安的家.我想中国80后的一代对家的概念或多或少有一定的困扰吧.比如我,

原文地址:http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141177 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的

  GPS模块输出的数据是NMEA格式,其中GPGGA字段包含我们需要的经纬度信息. 例:$GPGGA,092204.999,4250.5589,S,14718.5084,E,1,04,24.4,12.2,M,19.7,M,,0000*1F 其中 4250.5589,S,14718.5084,E 就是经度和纬度数据,其格式是 纬度:ddmm.mmmmm(度分) 经度:dddmm.mmmmm(度分) google Earth Pro是免费.强大的地图工具,它支持导入包含经纬度的csv文件,用来描点

一.谷歌地球文件简介 谷歌地球能识别的文件分为:gpx.kml.kmz文件.谷歌地球的官方文件为kml和kmz,其中kmz是kml和图片.模型等数据的压缩文件,kml为数据信息文件,也可以分为航迹和字符串两类. 1.航迹是谷歌地球5.2以上版本支持的文件格式,其中标签以<gx:>为标识,其中包含的时间和坐标是一一对应的,以此在软件中生成了一个数据移动滑块. 2.字符串包含坐标和坐标更详细的信息: 二.视频录制步骤 1.点击Google Earth Pro版中的工具——>视频制作程序. 支