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波波仔86 2020-01-02 06:30:18

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内容概要：本文档提供了使用Google Earth Engine（GEE）平台进行遥感影像处理的JavaScript代码示例。首先定义了一个云掩膜函数maskClouds，用于去除云层干扰。然后设置研究区域（aoi），并确定了研究的时间范围为2019年全年。接着加载Sentinel-2地表反射率数据集，并应用云掩膜和缩放因子处理。最后定义了一个计算双波段增强植被指数（EVI）的函数calculate2bandEVI，该函数基于近红外波段和红光波段的数据来计算EVI值，并将结果图层添加到地图上显示。适合人群：对遥感技术、地理信息系统以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员或开发者。使用场景及目标：①需要去除影像中的云层影响以提高数据质量；②需要对特定区域进行长时间序列的植被状况监测；③希望利用GEE平台快速处理大量卫星影像并提取植被指数等信息。阅读建议：读者应熟悉JavaScript语言基础，了解Sentinel-2卫星数据特点，掌握GEE平台的基本操作。在学习过程中可以尝试修改参数，如时间范围、研究区域等，以便更好地理解代码逻辑与功能实现。

chromedriver-mac-arm64-137.0.7151.119(Stable).zip

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高分项目，基于Matlab开发的改进型NSGA-III算法，内含完整源码+讲解视频。针对多目标进化算法忽视种群在决策空间分布信息及未考虑Pareto前沿形状的问题，提出基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法。首先根据种群在决策空间的分布特征，利用熵思想计算相邻两代种群的熵差，判定进化阶段。然后根据种群在目标空间的分布特征，通过统计参考点关联个体数目评估参考点重要性。最后在进化中后期，根据参考点重要性剔除冗余参考点，使保留参考点适应种群规模与Pareto前沿面，利用筛选后的参考点引导种群进化，提升收敛性和优化效率。实验结果表明该算法在收敛性和分布性上表现较优。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。

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