本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第八篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30) 为了解 1985 年至 2020 年全球不断变化的不透水表面景观提供了宝贵的资源。该数据集在城市可持续发展、人为碳排放评估和全球生态环境建模等领域具有深远的科学意义和实际应用价值。GISD30 是通过一种创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱泛化和自动样本提取策略的优势。该数据集利用谷歌地球引擎云计算平台上的时间序列大地遥感卫星图像，提供了有关不透水表面动态的全面见解。 在数据集创建过程中，自动提取了全球训练样本和相应的反射光谱，从而提高了准确性和可靠性。考虑到不透水表面在不同时间和地理瓦片上的动态性质，采用了时空自适应分类模型。此外，还引入了时空一致性校正方法，以提高不透水表面动态的可靠性。GISD30 动态模型的准确度非常高，总体准确度为 90.1%，卡帕系数为 0.865，并通过 23,322 个全球时间序列样本的大量数据集进行了验证。通过该数据集，我们可以深入了解从 1985 年到 2020 年的 35 年间，全球不透水表面积翻了一番，其中亚洲的增幅最大。GISD30 数据集可免费访问，是在区域和全球范围内监测城市化的重要工具，为各种应用提供了宝贵的支持。在此访问该数据集（Liu 等人，2021b）。 全球动态数据集用于标注单一波段的扩展信息；具体而言，1985 年前的透水面积和不透水面积分别标注为 0 和 1，1985-1990 年、1990-1995 年、1995-2000 年、2000-2005 年、2005-2010 年、2010-2015 年和 2015-2020 年期间扩展的不透水面积分别标注为 2、3、4、5、6、7 和 8。
最近我们被客户要求撰写关于长短期记忆 (LSTM) 神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten撰写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文介绍在谷歌地球引擎GEE中，提取多年遥感影像多个不同波段的反射率数据，在GEE内绘制各波段的长时间序列走势曲线图，并将各波段的反射率数据与其对应的成像日期一起导出为.csv文件的方法。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十六篇。
本文主要对GEE自带各类遥感、高程等数据加以导入，并进行时间范围筛选、求取平均与可视化显示。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第二篇，更多GEE文章请参考博客专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
NOAA 每月美国气候网格数据集 (NClimGrid) 数据集可作为每日 (NClimGrid-d) 或每月 (NClimGrid-m) 数据集提供。数据集包含美国本土最高、最低、平均温度和降水量的网格字段和区域平均值。NClimGrid 由网格字段组成，覆盖约 24°N 至 49°N 之间以及 67°W 至 125°W 之间的陆地区域，分辨率为 1/24 度 (0.041667°)。这些产品的主要目的是支持干旱监测等需要空间和/或时间聚合网格点值的时间序列的应用。由于基础观测的空间分布、相邻站点之间的观测时间差异以及插值误差，此类产品固有的显着不确定性，因此不鼓励依赖单日值和单个点。空间和时间平均往往会减少这些不确定性的影响，并且此类聚合值的时间序列可以证明适合气候学应用。您可以在此处找到有关数据集的其他信息前言 – 人工智能教程，并在此处找到气候引擎组织页面。
2020, ISPRS Journal Photogrammetry Remote Sensing
该数据集量化了 1991 年至 2020 年 30 年间印度河流和流域地表水面积（SWA）的年度变化范围和速度。该数据集按季节（根据印度的季节划分的年度干水、湿水和常年水）和两种空间尺度进行量化：流域尺度（来自水文地理信息系统的 1516 个 7 级流域）和更细的河段尺度（68,367 个河段）。该数据集来自 JRC 全球地表水探索者（Global Surface Water Explorer）每月地表水出现的历史时间序列。您可以在论文中阅读有关该数据集的更多详情，并在此处访问该数据集。
Landsat9_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30) 为了解 1985 年至 2020 年全球不断变化的不透水表面景观提供了宝贵的资源。该数据集在城市可持续发展、人为碳排放评估和全球生态环境建模等领域具有深远的科学意义和实际应用价值。GISD30 是通过一种创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱泛化和自动样本提取策略的优势。该数据集利用谷歌地球引擎云计算平台上的时间序列大地遥感卫星图像，提供了有关不透水表面动态的全面见解。前言 – 人工智能教程
全球30 m不透水表面动态数据集（GISD30）为了解1985年至2020年全球不透水表面不断变化的景观提供了宝贵的资源。该数据集在城市可持续发展领域具有深远的科学意义和实际应用、人为碳排放评估和全球生态环境建模。GISD30 是通过创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱概括和自动样本提取策略的优势。该数据集利用 Google Earth Engine 云计算平台上的时间序列 Landsat 图像，提供对不渗透表面动力学的全面见解。前言 – 人工智能教程
巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas 项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言 – 人工智能教程
作者：Courtney Cochrane 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文简要讲解了交叉验证和嵌套交叉验证，并介绍了针对单个时序数据和多个时序数据的嵌套交叉验证方法。 本文讨
1）在不造成数据泄露的情况下，对时序数据进行分割；2）在独立测试集上使用嵌套交叉验证得到误差的无偏估计；3）对包含多个时序的数据集进行交叉验证。
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。此类数据在许多领域都非常重要，包括金融、经济、气候科学等，因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
在这项研究中，作者通过协调来自 DMSP 数据的相互校准的 NTL 观测数据和来自 VIIRS 数据的模拟 DMSP 类 NTL 观测数据，生成了全球尺度的综合一致的 NTL 数据集。生成的全球 DMSP NTL 时间序列数据（1992-2018 年）显示出一致的时间趋势。这个时间扩展的 DMSP NTL 数据集为各种与人类活动（如电力消费和城市范围动态）有关的研究提供了宝贵的支持。数据集包含经时间校准的 1992-2013 年 DMSP-OLS NTL 时间序列数据；以及从 VIIRS 数据转换而来的 NTL 时间序列（2014-2021 年）前言 – 人工智能教程 空间分辨率：30 弧秒（约 1 千米）
code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器 是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素（如图 1 所示）：
最近在Kaggle发现了一个关于时间序列比较不错的kernal，决定翻译一下搬运过来，大家一起学习交流一下。如果预期不错的话准备写四章，分别是时间序列Python基本操作、统计分析、时间序列分解与随机游走、统计建模分析。
AAAI的英文全称是 The Association for the Advance of Artificial Intelligence，即美国人工智能协会。
迄今为止，全球烧毁面积（BA）产品只有较高的空间分辨率，因为目前大多数全球烧毁面积产品都是在主动火灾探测或密集时间序列变化分析的帮助下生成的，这需要非常高的时间分辨率。不过，在本研究中，我们将重点放在基于陆地卫星图像的全球烧毁面积自动测绘方法上。通过利用庞大的卫星图像目录以及谷歌地球引擎的高性能计算能力，我们提出了一种自动流水线，从时间序列的陆地卫星图像中生成 30 米分辨率的全球尺度年度烧毁面积地图，并发布了新颖的 30 米分辨率 2015 年全球年度烧毁面积地图（GABAM 2015）。前言 – 人工智能教程
谷歌的地理引擎，通过一些简单的API我们就可以在几十PB大小的数据内进行弹性运算，以获得我们需要的结果。我们每个人都有权利平等的来享受这个美好的世界。
如果有基础请参考GEE官方文档：https://developers.google.com/earth-engine/guides/getstarted
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
基于transformer的模型已经成功地应用于许多领域，如自然语言处理（想想BERT或GPT模型）和计算机视觉，仅举几例。
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
ImageNet首次发表于2009年，在接下来的四年里，它成为了大多数计算机视觉模型的基础。到目前为止，无论您是在训练一个模型来检测肺炎还是对汽车模型进行分类，您都可能从在ImageNet或其他大型(和一般图像)数据集上预先训练的模型开始。
预测是时间序列分析中最重要的一项任务之一。随着深度学习模型的快速发展，关于这个话题的研究工作数量也大幅增加。在深度学习模型中，Transformer在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等应用领域取得了巨大成功。近期在时间序列中也取得了成功，这得益于其注意力机制可以自动学习序列中元素之间的联系，因此成为序列建模任务的理想选择。
ARIMA是首字母缩写词，代表自动回归移动平均。它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。
利用遥感卫星影像来研究边缘变化是环境过程和地球表面驱动因素的定量化指标，例如冰川边缘消退或海平面上升导致的沿海变化。这里介绍了三种新的、可免费使用的工具，它们可以一起用于处理和可视化，Landsat 4-8和Sentinel 1-2卫星存档数据，能够在很短的时间内实现高效的绘图(通过手动数字化)和自动量化边缘变化。这些工具对各种遥感专家的用户都是高度可访问的，在访问方面几乎没有计算、许可和知识方面的障碍。谷歌地球引擎数字化工具(GEEDiT)允许用户定义地球上任何地方的一个点，并通过一个简单的图形用户界面(GUI)对每个卫星的数据进行过滤，以获得用户定义的时间框架、最大可接受的云量，以及预定义或自定义图像波段组合的选项。GEEDiT允许从每个图像快速地绘制地理参考向量，图像元数据和用户注释自动追加到每个向量，然后可以导出用于后续分析。GEEDiT Reviewer工具允许用户对自己/他人的数据进行质量控制，并根据其特定研究问题的空间/时间要求过滤现有的数据集。边缘变化量化工具(MaQiT)是GEEDiT和GEEDiT Reviewer的补充，允许通过使用两种已建立的方法(以前用于测量冰川边缘变化)和两种新的方法，通过类似的简单GUI快速量化这些边缘变化。MaQiT的开发初衷是量化潮汐冰川末端的变化，尽管工具中包含的方法有可能广泛应用于地球表面科学的多个领域(例如,沿海和植被范围的变化)。这些工具将使地球科学领域的广泛研究人员和学生能够有效地绘制、分析和访问大量数据。
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！今天带来的这篇文章，提出了一种基于Transformer的用于长期时间序列预测的新方法PatchTST，取得了非常显著的效果。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！
上篇文章【第04期：Prometheus 数据采集（三）】介绍了 Prometheus 数据采集流程，本文开始将介绍 Prometheus 数据查询。本文会介绍数据查询的基本使用。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
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