Google Earth Engine:真彩色影像和NDVI分屏展示

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本文介绍如何使用Google Earth Engine(GEE)展示真彩色影像和NDVI分屏,通过计算NDVI并进行地图可视化,以理解地表植被状况。

在本文中,我们将使用Google Earth Engine(GEE)平台来展示同一区域的真彩色影像和归一化植被指数(NDVI)分屏展示。通过使用GEE平台的强大功能,我们可以快速访问和处理遥感数据,并进行可视化和分析。

归一化植被指数(NDVI)是一种用于评估地表植被状况的指标。它基于可见光和近红外波段的反射率之间的比值。NDVI的计算公式如下:

NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)

其中,NIR代表近红外波段的反射率,Red代表红色波段的反射率。NDVI的取值范围在-1到1之间,数值越高表示植被覆盖越密集。

接下来,我们将展示如何在GEE平台上实现真彩色影像和NDVI分屏展示。

首先,我们需要在GEE平台上导入所需的图像数据。在这个示例中,假设我们已经导入了一幅真彩色影像和相应的近红外波段图像。

// 导入真彩色影像
var trueColorImage = ee.Image('真彩色影像ID')</
内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory ProfilerNetwork Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
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