代码编织梦想

中科星图(案例)——ndvi植被指数的计算和图例添加以及median和mosaic的影像拼接-爱代码爱编程

简介 在GVE云平台上实现NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)植被指数的计算和图例添加,可以通过以下步骤进行: 1. 数据获取和准备 首先,需要获取卫星影像数据,可以选择公开的遥感数据源,如Landsat、MODIS等。数据获取后,需要对数据进行预处理,包括数据格式转换、投影变换等,以确保数据的一致性

中科星图gve——矢量之间的交集,并集和差集等关系_一个矢量要素与另一个矢量要素相交,获取两侧相交的交集要素-爱代码爱编程

简介 矢量是数学中的一个重要概念,它可以分为有序矢量和无序矢量。在数学中,我们经常需要对矢量之间的关系进行分析,包括求交集、并集和差集等运算。下面将对这些概念进行具体解释。 1. 交集: 矢量的交集是指两个矢量中共同存在的元素所构成的集合。假设有两个矢量A和B,它们分别包含了一些元素,我们需要找出这两个矢量中共有的元素。例如,A={1, 2, 3, 4

landsat8_c2_sr数据集是经大气校正后的地表反射率数据_landsat 8 c2l2 reflectance gain value-爱代码爱编程

数据名称: Landsat8_C2_SR 数据来源: USGS 时空范围: 2020年1月-2023年3月 空间范围: 全国 数据简介: Landsat8_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.

中科星图——landsat9_c2_sr经大气校正后的地表反射率数据-爱代码爱编程

数据名称: Landsat9_C2_SR 数据来源: USGS 时空范围: 2022年1月-2023年3月 空间范围: 全国 数据简介: 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.

中科星图gve(案例)——云计算平台中如何利用expression进行波段运算(以ndvi为例)_expression计算ndvi-爱代码爱编程

简介 本文我们利用gve平台实现波段运算实现NDVI的计算,这里也就是如何将我们公式传递给云平台,一般是通过expression表达式来实现NDVI或者其它指数的计算。 云计算平台中利用expression进行波段运算是一种数字图像处理技术,用于从多个波段的图像数据中提取有用的信息。这种技术可以应用在各种领域,如遥感、医学图像、天气预报等。 在云计算

中科星图gve(案例)——对影像数据进行重投影计算_中科星图非标案例-爱代码爱编程

简介 本教程主要的目的是在中科星图gve云平台实现遥感影像的重投影计算,我们这里将EPSG:32650坐标系转化为epsg:3578进行重投影。 云平台是一种基于云计算技术的资源共享和服务提供平台,通过云平台,用户可以将计算、存储、网络等资源放在云上进行管理和利用。在云平台上进行重投影计算,可以方便地利用云计算资源来处理大规模的数据,提高计算效率和灵活

中科星图gve(ai案例)——提取采样区域的黑臭水体案例_遥感ai 提取水体-爱代码爱编程

简介 简单的流程就是从gve中获取数据,然后进行去云然后就是利用平台算法进行黑色水域提取。 黑色水体 黑色水体指的是在遥感图像中呈现出黑色或接近黑色的水体。这种水体通常指的是深水体,其深度足够大,以至于阻挡了光线的透射,反射的光线几乎没有或非常少。由于黑色水体吸收了大部分入射光线,因此在遥感图像中呈现为黑色或接近黑色。与之相对应的是浅水体,其深度较浅

中科星图gve(ai案例)——ai影像进行超分案例_影像超分-爱代码爱编程

简介 超分辨率图像处理是一种通过增加图像的空间分辨率来提高图像质量的技术。传统的超分辨率算法主要基于插值和滤波方法,然而这些方法往往无法准确恢复丢失的高频细节,导致图像出现模糊或失真。近年来,基于人工智能的超分辨率算法得到了广泛的关注和研究。下面将介绍AI影像进行超分的具体细节。 AI影像超分辨率是一种基于深度学习的超分辨率算法,其核心是通过训练一个深