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Windows中的Google App Engine和Google Earth Engine

Windows中的Google App Engine是一种云计算平台，它允许开发人员构建和托管基于Google基础设施的Web应用程序。Google App Engine支持多种编程语言，包括Java、Python、Go和PHP。它提供了自动扩展、负载平衡和高可用性等功能，使开发人员能够轻松部署和管理他们的应用程序。

Google App Engine的优势在于其强大的扩展性和可靠性。它可以根据应用程序的需求自动扩展资源，以满足流量的增长。同时，Google App Engine提供了高可用性和冗余，确保应用程序始终可用。

Google App Engine适用于各种应用场景，包括Web应用程序、移动后端、大数据处理和实时流分析等。它可以轻松处理大量的并发请求，并提供了与其他Google云服务集成的能力。

对于Windows用户，Google App Engine提供了适用于Windows操作系统的开发工具和文档。开发人员可以使用Windows上常用的开发环境和工具来构建和部署应用程序。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云云服务器（CVM），它提供了可靠的云计算基础设施，适用于各种应用场景。腾讯云云服务器支持Windows操作系统，并提供了灵活的配置选项和高性能的计算资源。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云服务器的信息：https://cloud.tencent.com/product/cvm

Google Earth Engine是一种云计算平台，用于处理和分析地理空间数据。它提供了大规模地理空间数据的存储、处理和可视化功能。Google Earth Engine支持多种编程语言，包括JavaScript和Python。

Google Earth Engine的优势在于其强大的数据处理和分析能力。它可以处理大规模的地理空间数据，并提供了丰富的地理空间分析工具和算法。开发人员可以使用Google Earth Engine来进行地表覆盖分类、时间序列分析、遥感影像处理等任务。

Google Earth Engine适用于各种应用场景，包括环境监测、农业、城市规划和自然资源管理等。它可以帮助用户从地理空间数据中提取有价值的信息，并支持可视化和数据共享。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云地理信息系统（GIS），它提供了地理空间数据的存储、处理和可视化能力。腾讯云GIS支持多种地理空间数据格式和算法，并提供了易于使用的开发工具和API。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云GIS的信息：https://cloud.tencent.com/product/gis

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GEE（Google Earth Engine）——earth engine算法简介

地球引擎数据结构两个最根本的地理数据在地球引擎结构 Image和 Feature分别对应于光栅和矢量数据类型，。图像由波段和属性字典组成。特征由一个Geometry和一个属性字典组成。...要记住，这些都是很重要的服务器端对象的操作方式与客户端 JavaScript 对象的操作方式不同（了解更多）。地球引擎算法有几种方法可以在 API 中运行操作：调用附加到对象的方法。...Map和Export 方法，它们分别控制如何将图层添加到地图面板或导出到 Google Drive。...也可以使用 JavaScript 在 JavaScript 中创建函数.特别提示函数在整个GEE中非常重要，因为GEE不提倡用for循环，而是将程序封装到函数中，用map（）进行遍历。...指南：符号的使用：在 Earth Engine 类（例如ee.Image）上调用的静态方法被写为Image.staticMethod().

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Google Earth Engine使用

https://developers.google.com/earth-engine 成功的页面编辑器的样子 function radians(img) { return img.toFloat...https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/tutorials 具体的文档的位置那这些数据里面包含什么？...注意：此数据集不包括清单中列出的少量仅在较低分辨率下可用的图块。...（后面又有了~） Google Earth Engine：适合所有人的行星尺度地理空间分析 https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0034425717302900...https://www.earthengine.app/ 这个页面是一些已经做好的app，值得学习点击任意一个地方，生成海洋温度的时间序列结果 https://developers.google.com

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Google earth engine——清单上传！

请参阅此 Colab 笔记本中的完整示例，该示例演示使用清单将图像图块作为单个资产上传。一次性设置清单上传仅适用于位于Google Cloud Storage 中的文件。...在您的项目中，打开 Cloud Storage API并创建一个存储桶。安装 Earth Engine Python 客户端。它包括earthengine命令行工具，我们将使用它来上传数据。...资产 ID 和名称清单中的资产名称需要与 Earth Engine 中其他地方可见的资产 ID 略有不同。...金字塔政策当 Earth Engine 在摄取过程中构建图像金字塔时，它必须反复将 2x2 像素网格减少为单个像素，以某种方式转换像素值。...所有资产都应指定开始和结束时间，以便为数据提供更多上下文，尤其是当它们包含在集合中时。

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Google Earth Engine（监督分类）

训练器我们选择随机森林，数据选择Landsat-8，我们只使用其中的2-7波段。训练样本我们使用的是GEE提供的一种，它把地表分为三类：水体、植被还有城市用地。...我们就以这个为例子，简要的说明一下如何进行对遥感影像的监督分类。下期，我们会讲解如何用Tensorflow自己训练一个模型对GEE上面的遥感影像进行分类！...//选择的训练样本 var LABEL_DATA = ee.FeatureCollection('projects/google/demo_landcover_labels') print(LABEL_DATA...maskL8sr) .mean(); // 使用下列波段作为特征 var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; // 通过要素集在Landsat-8中选取样本...把生成随机数大于0.7的分成测试数据，否则为训练数据。

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Google Earth Engine（区域统计）

Google Earth Engine（区域统计）在通过GEE计算遥感的地表参量以后，我们就需要对计算出来的数据进行统计。GEE上面画图的功能并不是很齐全，得到的效果也不尽如人意。...-8的4次的NDVI平均值。...这样子我们就可以看出全北京在一年中4个季度的NDVI变化值。同理，我们也可以做逐年的变化趋势，稍微改一下间隔和日期就可以。...ee.Reducer.mean(), geometry: table.geometry(), scale: , maxPixels: 1e9 }); //把统计量存成Feature，并记录开始时间和结束时间...下一期，我们将会讲到，如何利用影像和其他气象数据进行运算。

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Google Earth Engine（趋势分析）

我们这里使用的还是MOD13Q1的NDVI产品，我们选取2000年到2019年每一年的NDVI做最大值合成。这样我们都有了20年的20景NDVI的影像。...table); Map.addLayer(linearFit.select('scale').clip(table),trendVis); 代码链接： https://code.earthengine.google.com...上图为代码的运行结果，图中越红表示NDVI增加的越多，越蓝表示减少的越多。可以看出，市中心绿化这20年来是越来越好的，而东南部和市中心稍微靠北的地方绿化是在减少的。...02 下面我们分别在西北部（山区），市中心和北京东南部提取三个小区域，画一个这20年来的折线图，看一下是否和我们之前的图相符合。先看看我们选的三个区域位置： ?...00FF00'}, 2: {color: '0000FF'} }}); print(ndviTimeSeries) 代码链接： https://code.earthengine.google.com

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python google app engine

云计算的三个层次：issa：paas:saas 云计算有三个层次。图12-1 显示了每个层次，以及对应层次的代表产品。...最低层的是IaaS（Infrastructure-as-a-Service），即提供计算机本身基本的计算能力（物理形式或虚拟形式）、存储（通常是磁盘）、计算。...Google 也提供了IaaS 存储服务，称为Google Cloud Storage。...Google App Engine 作为云计算的中间一层，称为Paas（Platform-as-a-Service）。这一层为用户的应用提供执行平台。...SaaS 的例子包括基于Web的电子邮件服务，如Gmail、Yahoo! Mail 和Hotmail。 image.png

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Google Earth Engine（趋势分析）

我们这里使用的还是MOD13Q1的NDVI产品，我们选取2000年到2019年每一年的NDVI做最大值合成。这样我们都有了20年的20景NDVI的影像。...table); Map.addLayer(linearFit.select('scale').clip(table),trendVis); 代码链接： https://code.earthengine.google.com...可以看出，市中心绿化这20年来是越来越好的，而东南部和市中心稍微靠北的地方绿化是在减少的。这主要是因为市中心的绿化做的比较好，而市中心周围的地区因为城市扩张导致NDVI的减少。...02 下面我们分别在西北部（山区），市中心和北京东南部提取三个小区域，画一个这20年来的折线图，看一下是否和我们之前的图相符合。...00FF00'}, 2: {color: '0000FF'} }}); print(ndviTimeSeries) 代码链接： https://code.earthengine.google.com

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GEE（Google Earth Engine）——Filtered Composite

这个例子主要是讲解一下用美国犹他州和科罗拉多州进行区域筛选并且求当地影像的最大、最小、中位数以及平均数等等的运算，一起来看代码： // Filter to only include images intersecting...Map.setCenter(-110, 40, 5); 这张是.max()最大值效果，云层比较多这张是.max()最大值效果，几乎无云这张是.mean()效果这张是.median()效果根据自己的需要进行相应分析

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Google Earth Engine（Tensorflow深度学习）

本次我们讲一下如何利用colab训练深度学习（Tensorflow）模型，并上传到Google云平台上面。然后我们再通过GEE进行调用，这样我们在GEE上面运行自己的深度学习模型了。...= 'boyguo' #设置Cloud Storage bucket，会把你的训练数据和测试数据存储进去 OUTPUT_BUCKET = 'xiaoguo1' # 使用Landsat-8数据作为训练...，都是三种地物类型 LABEL_DATA = ee.FeatureCollection('projects/google/demo_landcover_labels') # 我们预测的的属性 LABEL...= 'landcover' # 总共分为三类 N_CLASSES = 3 # 把波段名和最后的标签名提前设置好 FEATURE_NAMES = list(BANDS) FEATURE_NAMES.append...Engine outputs and inputs to # AI Platform inputs and outputs, respectively. import json input_dict

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Google earth engine——导入表数据

如果未提供 .prj 文件，Earth Engine 将默认为 WGS84（经度、纬度）坐标。...或者，可以在电子表格应用程序中定义代表点位置的 x 和 y 坐标的两列，并以 CSV 格式与任何其他变量一起导出。在上传对话框的高级选项部分，查看和更改默认设置。...通过将光标悬停在参数名称后面的问号符号上，获取有关每个参数的信息。除非另有说明，Earth Engine 将尝试检测主要几何列并假定数据投影为 WGS84。...如果数据的几何是由 x 和 y 列定义的点，请务必将相应的列命名为“经度”和“纬度”，或者在高级设置下指定 x 和 y 列名称。注意：混合数据类型列（例如数字和字符串）在摄取时将默认为字符串。...将表资产加载到您的脚本中要从FeatureCollection表资产创建脚本，请按照管理资产页面中的说明导入它。

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Google Earth Engine（地物分类统计）

Google Earth Engine（地物分类统计）本期我们就讲一下利用GEE对遥感影像进行分类后，如何对地物类型进行统计。...首先我们看一下这种分类产品 LC_Type1可视化这种地物分类总共把地物分成17类，分别用从1到17的数字表示，例如波段中17就表示水体。...我们下面以北京地区为例，统计北京地区水体的面积。大致的思路就是把非水体进行mask，然后对返回的图像（只含水体）利用reduce进行统计。...我们对水体的像元个数进行统计，然后已知每个像元的面积，就可以算出水体的面积。...代码： var beijing = ee.FeatureCollection("users/boyxiaozheng/feature/beijing"); //建立一个函数，函数可以把image中不等于

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Google Earth Engine ——LANDSATGLS2005

orthorectified leaf-on medium-resolution satellite images collected between 2004 and 2007 and covering the Earth's...GLS2005数据集收集了2004年至2007年期间收集的9500张正射叶面中分辨率卫星图像，覆盖了地球的陆地。...GLS2005主要使用Landsat 5和填补Landsat 7空白的数据，EO-1 ALI和Terra ASTER数据填补了所有的数据漏洞。...这个集子只包含了GLS2005的L5 ETM传感器的图像子集。...Landsat-7图像由美国地质调查局提供请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南，了解有关美国地质调查局产品的正确引用和鸣谢的进一步细节。

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Google Earth Engine学习笔记——介绍和入门

所以想认真学习下，学习过程中作些小的总结和记录，资料来源均为网络或Google Earth Engine API指南，今天先讲讲入门的知识。...1、Google Earth Engine介绍 Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。...该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料并提供足够的运算能力对这些数据进行处理。...Google Earth Engine 完整帮助文档地址 https://developers.google.com/earth-engine/ 还有很多介绍和说明都可以从官网右上角的菜单进入...4、Google Earth Engine入门下面参考Google Earth Engine API帮助文档中的实例代码（学实例代码是最容易入门的），演示使用Google Earth Engine加载

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Google Earth Engine的介绍与入门

Google Earth Engine（介绍与入门） Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。...该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料，并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。...Google Earth Engine注册及概览打开Google Earth Engine官网，右上角的“SIGNUP”可以进行注册或登陆（要有谷歌邮箱）。...注册完成后单击官网右上角"Platform"中的“code editer”菜单，进入工作空间网址为： https://code.earthengine.google.com 下图就是Google earth...下载到本地用ENVI显示的效果 ? 可以看出，Google earth engine真的挺方便的，能直接在云平台进行计算和处理。一方面不需要我们下载原始数据，节省电脑的空间。

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Google Earth Engine（介绍与入门）

Google Earth Engine（介绍与入门） Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。...该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料，并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。...Google Earth Engine注册及概览打开Google Earth Engine官网，右上角的“SIGNUP”可以进行注册或登陆（要有谷歌邮箱）。...注册完成后单击官网右上角"Platform"中的“code editer”菜单，进入工作空间网址为： https://code.earthengine.google.com 下图就是Google earth...下载到本地用ENVI显示的效果可以看出，Google earth engine真的挺方便的，能直接在云平台进行计算和处理。一方面不需要我们下载原始数据，节省电脑的空间。

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Google Earth Engine（GEE）扩展——制作的GEE app的误区

关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成，用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮，从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。...Widgets: https://developers.google.com/earth-engine/guides/ui_widgets Panels: https://developers.google.com.../earth-engine/guides/ui_panels 与地球引擎的JavaScript API不同，地球引擎的Python API并没有提供构建交互式用户界面的功能。...一个非常强大的部件是输出部件，它可以用来显示由IPython生成的丰富的输出，如文本、图像、图表和视频。完整的widget列表和关于输出widget的更多信息可以在下面的链接中找到。...、教学和分享的Jupyter环境中探索和分析大规模地球引擎数据集变得更加容易。

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Google Earth Engine（重分类和where函数）

Google Earth Engine（重分类和where函数）本期我们就讲一下where函数，where函数可以把影像按照不同的类别，或者不同的范围进行计算。...例如，我们想对不同地物分类的NDVI进行不同的运算，我们就可以用where函数。我们也顺便讲一下remap函数，这个就类似于ArcGIS中的重分类。...where函数有两个参数，前一个参数为条件语句，后一个参数为值或者运算公式，当条件语句为Ture的时候，把值赋给等式左边。这个函数与python中的where函数很类似。...乘上不同系数）我们再讲另外一个where函数的示例，就是对不同地物类型下的NDVI进行不同的计算。...Map.centerObject(table); Map.addLayer(example_data.clip(table), igbpLandCoverVis, 'IGBP Land Cover'); 本次我们讲了GEE中的

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Google Earth Engine（GEE）——TFRecord 和地球引擎

本页介绍了 Earth Engine 如何在或和 TFRecord 格式之间进行转换。...导出的配置取决于您要导出的内容，如下所述。从 Earth Engine 导出到 TFRecord 的所有数字都被强制转换为浮点类型。...每个补丁和tf.train.Example 生成的 TFRecord 文件中的每个补丁之间有 1:1 的对应关系。...默认值：1 TFRecord“混音器”文件当您导出到 TFRecord 时，Earth Engine 将使用您的 TFRecord 文件生成一个名为“混音器”的边车。...将 TFRecords 上传到 Earth Engine 您可以将表格（仅限命令行）和图像作为 TFRecord 文件上传到 Earth Engine。

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