图像信息和元数据 在 Python 中探索图像波段和属性，print()图像与getInfo()函数。也可以通过编程方式访问此信息。...例如，以下演示了如何访问有关波段、投影和其他元数据的信息： 导入库 创建交互式地图 在地图上显示数据 import ee import geemap Map = geemap.Map() Map 获取图像元数据...= image.select('B10').projection().nominalScale() print('Band 10 scale: ', b10scale.getInfo()) 获取所有元数据属性的列表...properties = image.propertyNames() print('Metadata properties: ', properties.getInfo()) 获取特定的元数据属性。...以以下的时间格式来获取时间信息 date2 = date.format('YYYY-MM-dd') print('Timestamp: ', date2.getInfo()) 使用geemap获取图片元数据
全球1公里的云量 云覆盖频率数据集V1.0测量了超过15年的每天两次的MODIS图像，以分析和量化云的动态和云的预测区域。这使我们能够在空间和时间范围内了解全球云的异质性。...在这里，我们从15年来的每天两次的MODIS卫星图像中开发了新的接近全球的、细粒度（≈1公里）的月度云层频率，揭示了以前没有记载的全球复杂的云层时空动态。...Earth Engine Snippet¶ //EarthEnv Cloud Frequency v1.0 var cloud_forest_prediction = ee.Image("projects...sat-io/open-datasets/gcc/MODCF_spatialSD_1deg"); Project Website: Global 1-km Cloud Cover - EarthEnv App...Website: App link here Metadata link: http://www.earthenv.org/metadata/Cloud_DataDescription.pdf Curated
加拿大陆地生态系统中的土壤碳储量 这个集合包含了加拿大土壤和植物中碳储量的空间分布和树冠高度的数据集。它被公开，作为目前正在审查的出版物《加拿大陆地生态系统中的大型土壤碳储存》的补充数据。...土壤碳浓度 为了生成土壤碳浓度图，我们使用了6533个地面土壤样本、长期气候数据、多源遥感数据、地形信息、土壤类型、深度以及三维随机森林回归模型。...为了估计林区植物的碳储存量，我们使用了47,967个AGB的地面测量值和58个协变量，主要由光学数据、地形参数、结构参数（如SAR数据、丛生指数、树冠高度--由卫星LiDAR生成--包括在其他数据集中）...、土壤类型图和辐射通量数据组成。...,palette:palettes.cmocean.Matter[7]},'Soil Carbon Concentration 0cm') 代码链接：https://code.earthengine.google.com
秘鲁和厄瓜多尔流域的高分辨率网格化降水数据集（1981-2015） RAIN4PE是一个新型的日网格降水数据集，它通过随机森林回归法将多源降水数据（基于卫星的气候灾害组红外降水，CHIRP（Funk等人...此外，RAIN4PE通过逆向水文，在降水低估的集水区使用溪流数据进行水文校正。...因此，RAIN4PE是秘鲁和厄瓜多尔唯一的网格化降水产品，它得益于最大限度的现有原地观测、多种降水来源、高程数据，并辅以溪流数据来校正帕拉莫斯和山地流域的降水低估。...properties: - 'system:time_start' (Unix time) Spatial resolution: 0.1° (or roughly 10km x 10km) Google...Earth Engine assets: - rain4pe monthly: "users/csaybar/rainpe/monthly" - rain4pe daily: "users/csaybar
[More information] NRTI/L3_CO 该数据集提供了近乎实时的 CO 浓度高分辨率图像。 一氧化碳 (CO) 是一种重要的大气痕量气体，可用于了解对流层化学。...L3_PROCESSING_TIME Int The date, expressed as milliseconds since 1 Jan 1970, when Google processed the
[More information] OFFL/L3_NO2 该数据集提供了 NO2 浓度的离线高分辨率图像。 氮氧化物（NO2 和 NO）是地球大气中重要的微量气体，存在于对流层和平流层中。...TROPOMI NO2 处理系统基于 DOMINO-2 产品和欧盟 QA4ECV NO2 再处理 OMI 数据集的算法开发，并已针对 TROPOMI 进行了调整。...L3_PROCESSING_TIME Int The date, expressed as milliseconds since 1 Jan 1970, when Google processed the
该增强植被指数（EVI）产品的基础数据集是MODIS BRDF校正图像（MCD43B4），使用Weiss等人（2014）中概述的方法填补了该图像的缺口，以消除由云层等因素造成的数据缺失。...然后将无间隙输出在时间和空间上进行汇总，产生每月的≈5公里产品。...该数据集由Malaria Atlas项目的Harry Gibson和Daniel Weiss制作（英国牛津大学大数据研究所，[http://www.map.ox.ac.uk/] （http://www.map.ox.ac.uk...that was comprised of raw data (as opposed to gap-filled estimates). 0 100 % * = Values are estimated 数据引用
Product user manual NRTI/L3_O3 该数据集提供了总臭氧浓度的近实时高分辨率图像。另见 COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_O3_TCL 了解对流层柱数据。...L3_PROCESSING_TIME Int The date, expressed as milliseconds since 1 Jan 1970, when Google processed the
(SO2) 浓度的近实时高分辨率图像。...To make it possible to ingest the data into Earth Engine, each Sentinel 5P L2 product is converted to...OFFL 资产包含来自单个轨道的数据（由于地球有一半是黑暗的，因此仅包含单个半球的数据）。 由于数据上的噪声，通常会观察到负的垂直列值，尤其是在清洁区域或 SO2 排放量较低的情况下。...为了能够将数据摄取到 Earth Engine，每个 Sentinel 5P L2 产品都转换为 L3，每个轨道保持一个网格（即，不执行跨产品的聚合）。...L3_PROCESSING_TIME Int The date, expressed as milliseconds since 1 Jan 1970, when Google processed the
今天我们要聊聊Go语言在Google App Engine 1.7.1版本中的最新动态。对于热衷于最新技术动态的你来说，这些更新可能是改善你的Go应用程序的关键。...本文将深入分析这些更新，并提供实用的示例和技巧。如果你在寻找“Go App Engine 1.7.1更新”或“Go语言云端部署”的信息，那么你来对地方了！...正文 Memcache包的更新 Memcache服务是App Engine提供的一项重要功能，它帮助开发者实现数据的快速缓存。...它不仅有助于数据备份和离线处理，对于将Python或Java应用迁移到Go运行时的开发者们来说也是个好消息。...Go updates in App Engine 1.7.1. Retrieved from Google Developers
如果你想要一个包含真实世界几何图形和纹理的系统，你可以从 Google Map 上面找点灵感。 他们的系统使用图像和传感器数据的组合来生成 3D 模型以及这些模型的纹理信息。...存储和分发虚拟世界数据 当我们所有的网格和纹理数据都处理完毕的时候，结果将是数以 TB 的虚拟环境数据。很明显，我们不能一次将所有内容都传输给每个客户，相反，我们会根据地理边界打包模型数据。...或者我们可以使用 app engine flex，它允许我们提供我们自己的图像，只是图片大小相同。或者我们可以使用 app engine 标准，它有自己的部署和扩展。...**对于 World Shards 而言，我们可以轻松使用一组共享一个图像的实例化的 GCE 虚拟机来实现，但是 app engine flex 为我们提供了相同的功能，且不需要额外的维护开销。...为此，你可以启动第二组 App Engine Flex 实例。 所有需要分发到多个其他客户端的持久性数据将存储在云端 Spanner 中，这将使得区域比较靠近的用户在有需要时能够尽快共享信息。 ?
本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第四篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu...首先，依据Google Earth Engine谷歌地球引擎数据导入与筛选显示中内容，我们将Landsat 8 Collection 1 Tier 1的大气表观反射率TOA Reflectance产品导入...GEE；同时依据Google Earth Engine谷歌地球引擎矢量数据裁剪栅格数据中内容，我们将美国人口普查局（United States Census Bureau）的2018年主要合法边界划分数据...以上是多波段栅格数据的可视化代码，接下来我们再以单波段灰度图像进行操作。...同时，我们还可以采用如下的方法，即将Map.addLayer()函数中第二个参数（可视化参数）首先存储为一个变量，随后执行Map.addLayer()函数时，将这一变量放到第二个参数的位置即可。
出于即时扩展性与高度可用性的共同需求，合适的平台非常明显：Google App Engine！ ? 接下来要决定的就是选用哪款 App Engine runtime 了。...实现 在软件包层面，我们声明了一些数据结构，描述火鸡的各个元素、对应图像所在文件夹，以及各图像应绘制在背景图上的位置。 var ( // 各外观元素存储位置的文件夹映射。...4、将图像编码为 JPEG 5、将 JPEG 直接写入 HTTP 响应写入器中，将图像返回给用户。...如果出错，则将 defaultImage 返回给用户，并在 App Engine 控制台记下日志，供日后分析之用。...// 恢复时将错误情况记录到 App Engine 控制台并给用户发送默认图像。 defer func() { if err := recover(); err !
云层和水分图像产品的分辨率都是2公里。1-6波段是反射的。无尺寸的 "反射系数 "数量是以太阳天顶角为标准的。这些波段支持云、植被、雪/冰和气溶胶的特征。频段7-16是发射型的。...数据引用： Bah, Gunshor, Schmit, Generation of GOES-16 True Color Imagery without a Green Band, 2018. doi:
如果你决定使用Docker，则仍应使用“Google Cloud Setup”部分，然后跳至“将数据集上传到GCS”部分。....-1978295503.1509743045 其次，我们将创建一个Google云存储桶，用于存储我们模型的训练和测试数据，以及我们训练工作中的模型检查点。...该数据集包括大约7,400张图像 - 37种不同品种的猫和狗图像，每种200张图像。每个图像都有一个关联的注释文件，其中包括特定宠物在图像中所在的边界框坐标。...提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...现在，你的GCS存储桶中应该有24个文件。我们几乎准备好开展我们的训练工作，但我们需要一个方法来告诉ML Engine我们的数据和模型检查点的位置。
问题背景在 App Engine 中，当用户访问静态文件（例如媒体文件）时，默认情况下，浏览器会尝试对文件进行流媒体播放。...解决方案为了强制浏览器下载文件，您可以在 App Engine 配置中设置 force_download 指令。...这将告诉 App Engine 在用户访问文件时自动添加 Content-Disposition: attachment 头。...force_download=true代码示例以下是一个使用 App Engine 内置 appengine_gcs 库实现强制下载功能的示例：from google.appengine.api import...函数首先获取 App Engine 默认的 GCS 存储桶名称。然后，它创建一个 BlobKey，该 BlobKey 由存储桶名称和文件名组成。
Mountain forest, Shanxi Province, China using single and multi-sourced remote sensing data and the Google...Earth Engine platform....卫星图像处理和使用 ML 生成森林 AGB 模型的详细流程图如图所示。 卫星图像处理和基于机器学习（ML）方法生成森林地上生物量（AGB）模型的流程图。...生物量预测模型应用APP 为了帮助可视化和解释，开发了三个基于 GEE 的应用程序，即 森林生物量与变量相关性分析应用程序 （https://bqt2000204051.users.earthengine.app.../view/forest-aboveground-biomass-prediction） 将选定的多源遥感变量与采集的森林生物量相关联，并根据相关系数筛选出相关性高的遥感变量，用于生物量建模。
General documentation 该数据集提供了格陵兰岛冰盖的完整的15米分辨率的图像马赛克，该图像来自1999年至2002年的Landsat 7 ETM+和RADARSAT-1 SAR图像。...这些方法包括图像云遮蔽、平移锐化、图像取样和大小调整以及图像核对的组合。关于处理方法的更多信息，请参见Howat, 2014。...备注 GIMP DEM或GIMP 2000图像马赛克的用户可能会发现，使用相应的15米海洋掩码图像格陵兰冰图项目（GIMP）陆地冰和海洋分类掩码来掩码格陵兰海岸线以外的区域是有帮助的。...SAR数据以20米的分辨率分布。数据通过双线性插值被上采样到15米，以匹配Landsat band-8的分辨率。...meters 0.52 - 0.90 µm B8_radarsat RADARSAT-1 synthetic aperture radar amplitude imagery 15 meters 数据引用
使用可见光红外成像辐射仪套件（VIIRS）日/夜波段（DNB）的夜间数据的月平均辐射度合成图像。 由于这些数据是按月合成的，全球有许多地区不可能获得该月的高质量数据覆盖。...因此，建议这些数据的用户利用 "cf_cvg "波段，不要认为平均辐射度图像中的数值为零意味着没有观察到灯光。 云层是使用VIIRS的云层掩码产品（VCM）确定的。...此外，靠近扫描区边缘的数据不包括在合成物中（聚合区29-32）。第1版还没有过滤掉极光、火灾、船只和其他时间性的灯光。这种分离正在开发中，将包括在这个时间序列的后期版本中。...正在开发的还有一种方法，将灯光与背景（非灯光）值分开。 在平均化之前，DNB数据被过滤，以排除受杂散光、闪电、月球光照和云层影响的数据。...上述数据属于公共领域，在使用和分发方面不受限制。
BigEarthNet是一个新的大规模Sentinel-2基准档案，由590,326个Sentinel-2图像斑块组成。...然后，它们被划分为590,326个不重叠的图像斑块。每个图像斑块都由2018年CORINE土地覆盖数据库（CLC 2018）提供的多个土地覆盖类别（即多标签）进行注释。
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