The GHSL relies on the design and implementation of new spatial data mining technologies allowing to automatically process and extract analytics and knowledge from large amount of heterogeneous data including: global, fine-scale satellite image data stream

失败并出现此错误：That failed with this error:ImageCollection (Error)ImageCollection.fromImages, argument 'images': Invalid type. Expected type: List. Actual type: Image

全球洪水数据库包含 2000-2018 年间发生的 913 次洪水事件的范围和时间分布图。有关详细信息，请参阅 相关期刊文章。洪水事件是从达特茅斯洪水观测站收集的 ，用于收集 MODIS 图像。选定的 913 个事件是那些使用 Terra 和 Aqua MODIS 传感器的 12,719 个场景成功绘制的事件（通过质量控制，因为在永久水之外有明显的淹没）。在每次洪水事件的整个日期范围内，以 250 米的分辨率将每个像素分类为水或非水，并生成后续数据产品，包括最大洪水范围（“洪水”带）和以天为单位的淹没持续时

我们利用哨兵数据给农作物进行分类提取，主要有用到得时间节点是春夏秋冬四个季节，通过阈值法和updateMask来实现对农作物得提取。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：前言 – 床长人工智能教程代码：总之，这个代码在看起来有很多重复的地方，后面改进的空间还有很大，大家可以按照我上面所说的注释进行相应的改进，然后尝试。经过阈值法求得得最后庄稼生长范围，当然阈值法在使用得时候一般可以按照最大值和最小值确定，也就是使用 ee.Reducer.max(numInputs)Creates a

The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission aims to characterize ecosystem structure and dynamics to enable radically improved quantification and understanding of the Earth's carbon cycle and biodiversity. The GEDI instrument, attached to th

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) estimate the global distribution of tidal wetlands (defined a

之前写过一篇关于如何将字符串转化为时间的，但是没有提到应用，这一次，当我们想使用一个字符串中提供的信息，用于切割的时候，我们就可以有效的将字符串转化为数字类型。问题：Date (Error)Number.int8, argument 'input': Invalid type. Expected type: Number. Actual type: String. Actual value: 1 原有代码：我们这里要使用的函数ee.Number.parse(input, radix)Convert a

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。这些数据包含从 Landsat 图像集（GLS1975、GLS1990、GLS2000 和 ad-hoc Landsat 8 collection 2013/2014）派生的关于已建成存在的多时相信息层。这些数据是通过 2015 年全球人类住区层方法产生的。欲了解更多信息，请访问：https ://ghsl.jrc.ec.eu

Kogan等提出的植被状态指数（vegeta-tion condition index，VCI）植被状况指数 (VCI) 将当前的 NDVI 与前几年同期观察到的值范围进行比较。VCI 以 % 表示，并提供了一个概览，其中观察值位于前几年的极值（最小值和最大值）之间。较低和较高的值分别表示不良和良好的植被状态条件。。与NDVI-样，VCI也可以通过NOAA卫星的AVHRR传感器获取，VCI对干旱敏感可以消除地理位置、生态系统对NDVI的影响，成为了大规模遥感干旱监测的理想数据，它的可靠性得到了大量数据的证明

本文主要是通过算法计算slope和自己按照核函数去计算slope查看两者之间的差异这里面有几个属性需要了解下：ee.Kernel.fixed(width, height, weights, x, y, normalize)创建内核：设定长和宽，权重，x，y上的偏移位置，也就是回归左下角一般默认，将内核值归一化，使其和为1Creates a Kernel.width (Integer, default: -1):The width of the kernel in pixels.height (Integer

根据选择的样本点，并通过添加不同的指数（"NDBI", "NDWI", "NDVI","B1", "B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "B7"）来增加识别度，然后求取最后的分类精度，最后通过cart分类和随机森林分类对比验证精度结果，可以分别求出两者的混淆矩阵和精度。代码：...

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 年期间的全球数据。粮农组织统计数据库的估计遵循政府间气候变化专门委员会（IPCC）指南，并使用组织溶胶作为有机土壤存在的代表，并将年度土地覆盖图作为时间相关的组成

岩性数据集提供了地表土壤母质的一般类型类别。它不是从任何 DEM 派生的。保护科学合作伙伴 (CSP) 生态相关地貌 (ERGo) 数据集、地貌和地貌包含有关地貌和地貌（又名地平面）模式的详细、多尺度数据。尽管这些数据有许多潜在用途，但这些数据的最初目的是开发适用于气候适应规划的生态相关分类和地形和自然地理类别的地图。由于与未来气候条件相关的不确定性很大，生态响应的不确定性更大，因此提供有关不太可能发生变化的信息为管理者制定稳健的气候适应计划奠定了坚实的基础。这些景观特征的量化对分辨率很敏感。数据集可用性2

本次的实验主要是通过sentinel2数据对一个区域的进行变化前后的监测和分析。通过对比一个月前后的结果分别分析其结果。分别寻找一个月内的差异在哪里代码：

上一次我们利用sentinel2进行了光谱分析，用的是指数计算NDVI，这一次为了更加进一步，我们结合sentinel1综合查看两者之间的差异。这里面需要注意的一点是我们可以通过自己选取点来查看，你要选取的点的位移信息。(367条消息) Google Earth Engine（GEE）——用sentinel-2数据获取获取一个月前归一化植被指数NDVI差异（危地马拉为例）_此星光明2021年博客之星云计算Top3的博客-CSDN博客代码：结果：...

这个结果是 True 我该怎么做？修正前的代码： 这里我们所需要用到的就是我么判断是否相等的算法，具体算法见如下ee.Algorithms.IsEqual(left, right)Returns whether two objects are equal.返回两个对象是否相等。left (Object, default: null)right (Object, default: null)修正后代码：.........

oeel.ImageCollection.SavatskyGolayFilter(...)oeel.ImageCollection.SavatskyGolayFilter(collection, filter, distanceFunction, degree, bandOfInterest, EstimationCollection)SavatskyGolayTimeFilter.Pass a Savatsky-Golay filter along the image collection..

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局

海洋和陆地颜色仪器 (OLCI) 地球观测全分辨率 (EFR) 数据集包含 21 个光谱带的顶部大气辐射，中心波长范围在 0.4μm 和 1.02μm 之间，空间分辨率为 300m，每 2 天覆盖一次全球范围。OLCI 是 ESA/EUMETSAT Sentinel-3 任务中的仪器之一，用于测量海面地形、海面和地表温度、海洋颜色和陆地颜色，具有高端的准确性和可靠性，以支持海洋预报系统，以及作为环境和气候监测。Sentinel-3 OLCI 仪器基于 ENVISAT 的 MERIS 的光机械和成像设计。它旨

夏日炎炎，热浪中我们迎来毕业季，这是告别，也是迈向新起点的开始目前是大几？学习的专业是？本专业让你Get到哪些新技能？我目前是在读博士二年级，对于地信、遥感相关的测绘专业，还有相关的地学专业的同学来讲，现在也很难避开GEE、PIE等技术的，云计算技术作为越来越火的今天。不会利用大数据云平台去处理遥感数据，着实很难发展向前，我通过对GEE技术的深入研究，不断解决问题，除了自己能顺利的应用平台，还通过博客的形式写出来供大家参考，于人于己都是一种不错的选择。 从哪个瞬间开始让你决定学习编程语言？学习编程刚开始其实