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用GEE+Python增强野火数据：融合历史气象的时空特征工程

野火预测本质上是时空因果建模问题，核心在于将离散火点升级为蕴含环境驱动机制的多维特征向量。其原理依赖气象要素（如温度、湿度、风速）与可燃物状态之间的物理耦合关系，技术价值在于提升模型对‘为何在此时此地发生’的解释力与泛化能力。典型应用场景包括山火风险制图、灾害预警系统开发及遥感驱动的因果推理建模。本方案以Google Earth Engine实现高效时空提取，结合Python完成特征工程与模型对接，显著降低PB级气象数据处理门槛，尤其适用于需融合ERA5-Land、GRIDMET等再分析数据的地理AI项目。

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利用MATLAB和NASA GMAT实现自动近地轨道传播、地面站可见性和电池EPS分析.zip

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