AIEarth 数据上新啦

AIEarth近期更新包括Sentinel-3 OLCI海洋和陆地颜色数据,SRTMGL1、NASADEM_HGT与ASTGTM地形数据,NOAA VIIRS与类NPP-VIIRS夜间灯光数据,以及ESRI 10m Landcover和ESA 10m Worldcover地物分类数据,为科研和应用提供丰富资源。

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AIEarth 近期数据更新

  • Sentinel-3 OLCI

哨兵3号(Sentinel-3)是欧洲空间局哥白尼计划下的一个地球观测任务,该计划是由2颗相同的卫星哨兵3号A(Sentinel-3A) 与B(Sentinel-3B)组成的卫星群。Sentinel-3 是一项多仪器任务,用于测量海面地形、海面和陆地表面温度、海洋颜色和陆地颜色。其中OLCI(海洋和陆地颜色仪)是哨兵3号上搭载的推扫式成像光谱仪,它以300 m的地面空间分辨率在21个光谱带中测量由地球反射的太阳辐射。

/地形数据/

  • SRTMGL1 V003

SRTM(The Shuttle Radar Topography Mission)为美国航天航空局(NASA)、美国国家地理空间情报局(NGA)和德国航空太空中心(DLR)合作项目,获取60°N到56°S所有陆域的数字高程模型。

  • NASADEM_HGT V001

NASADEM_HGT V001数据由NASA JPL于2019年1月首次发布,并于2020年1月发布了更新版本。该数据的是改善SRTM DEM数据精度及覆盖范围(减少空值)。利用优化的处理算法对SRTM原始雷达数据进行处理,并引入了ICESat GLAS和ASTER数据。该数据空间分辨率为1弧度(30m)。

  • ASTGTM V003

ASTER GDEM数据由1999年12月18日发射升空的Terra卫星搭载的ASTER仪器拍摄

### AIEarth目标检测功能与使用方法 AIEarth 是一个专注于地球科学和遥感领域的深度学习框架,其目标检测功能旨在通过人工智能技术从遥感图像中识别特定目标。以下是对 AIEarth 目标检测功能的详细介绍及其实现方法[^1]。 #### 功能概述 AIEarth 的目标检测模块支持多种类型的遥感数据处理任务,包括但不限于建筑物、道路、车辆等目标的识别与定位。该模块利用深度学习算法(如 Faster R-CNN、YOLO 等)实现高精度的目标检测,并结合遥感图像的特点进行了优化[^2]。 #### 使用指南 以下是 AIEarth 目标检测功能的基本使用流程: 1. **安装依赖** 首先需要确保安装了 AIEarth 及其相关依赖库。可以通过以下命令完成安装: ```bash pip install aiearth ``` 2. **加载模型** AIEarth 提供了预训练模型以快速开始目标检测任务。用户可以通过以下代码加载模型: ```python from aiearth.detector import load_model model = load_model("pretrained_model_path") ``` 3. **数据预处理** 在进行目标检测之前,需要对输入的遥感图像进行预处理,例如裁剪、缩放等操作。AIEarth 提供了内置工具来简化这一过程: ```python from aiearth.preprocessing import preprocess_image input_image = "path_to_your_image" processed_image = preprocess_image(input_image) ``` 4. **执行检测** 调用模型的预测函数即可完成目标检测任务: ```python detections = model.predict(processed_image) ``` 返回的结果 `detections` 包含每个检测到的目标的位置信息(边界框)、类别标签及置信度分数[^3]。 5. **结果可视化** AIEarth 提供了工具来将检测结果叠加到原始图像上,便于用户直观地查看结果: ```python from aiearth.visualization import visualize_detections output_image = visualize_detections(processed_image, detections) output_image.save("output_image.png") ``` #### API 文档参考 AIEarth 的官方文档提供了详细的 API 描述,用户可以访问以下链接获取更多详细信息:[AIEarth 官方文档](https://aiearth-docs.com)。此外,文档中还包含了许多示例代码和教程,帮助用户快速上手[^4]。 ---
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