a1webtemplates 简实模板下载

weixin_39820535 2020-09-09 04:30:44

a1webtemplates 简实模板
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科易网AI+成果转化与科技创新，以科创知识图谱、数智应用和智能体为人工智能商业化应用产品，聚焦技术转移、成果转化、科技创新、产业创新等方向，构建科技创新服务平台，为提升各类创新主体科技创新水平与地方产业创新效能提供解决方案。

内容概要：本文介绍了如何使用 Google Earth Engine（GEE）和 geemap 库在 Jupyter 笔记本中进行地理空间数据分析与可视化。首先安装并配置 Earth Engine API 和 geemap，完成身份认证后初始化服务。接着加载最新的 Landsat 9 地表反射率数据集（LANDSAT/LC09/C02/T1_L2），通过空间位置和时间排序筛选出覆盖斯坦福大学区域的最新影像，并以假彩色渲染方式展示。进一步地，利用近红外波段（SR_B5）和红光波段（SR_B4）计算归一化植被指数（NDVI），并通过自定义颜色映射（蓝-白-绿）可视化植被分布情况，揭示植被健康状况或密度信息。整个流程展示了从数据获取、处理到可视化的完整遥感分析链条。; 适合人群：具备 Python 编程基础，对遥感、地理信息系统（GIS）或环境监测感兴趣的科研人员、学生及开发者；熟悉 Jupyter Notebook 环境者更佳；使用场景及目标：① 学习 Earth Engine 在云端处理大规模遥感数据的方法；② 掌握使用 geemap 实现交互式地图可视化技巧；③ 应用于城市绿化评估、农业监测、生态环境研究等需要植被分析的实际项目；阅读建议：建议在 Colab 或本地 Jupyter 环境中实际运行代码，替换不同地理位置或时间范围以加深理解；注意及时更新项目ID并完成认证步骤以确保 Earth Engine 正常初始化。

代码转载自：https://pan.quark.cn/s/bd2a1e505af2 H3C路由器基础访问控制列表设置实例

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