绝对值、对数和浮点类型转换在Google Earth Engine中的应用

最新推荐文章于 2023-11-08 09:35:34 发布
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本文介绍了在Google Earth Engine（GEE）中如何运用绝对值、对数和浮点类型转换操作处理地理空间数据。通过示例代码，展示了计算图像绝对值、对数及进行浮点类型转换的方法，并强调了这些操作在数据分析和可视化的应用。

绝对值、对数和浮点类型转换是在Google Earth Engine（GEE）中常用的操作，用于处理地理空间数据和数值计算。下面我们将详细介绍这些操作的应用，并提供相应的源代码。

  1. 绝对值（Absolute Value）

绝对值是一个常用的数学运算，用于获取一个数的非负值。在GEE中，可以使用abs()函数来计算数据集中每个像元的绝对值。以下是一个简单示例，演示如何在GEE中计算图像的绝对值：

// 导入图像
var image = ee.Image("image_id");

// 计算图像的绝对值
var absImage =
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GEE编程：绘制连续条状图例的影像最小值和最大值
2301_79325339的博客
08-13 248
在本文中，我们将介绍如何利用GEE编程绘制连续条状图例，该图例将使用影像的最小值和最大值来表示。总结起来，利用GEE编程绘制连续条状图例的步骤包括导入影像数据、计算影像的最小值和最大值，生成图例的HTML和CSS代码，然后将图例添加到地图上。通过这个方法，我们可以直观地展示影像数据的数值范围，并提供给用户一个更好的数据理解和可视化工具。运行以上代码后，你将在地图界面的左下方看到一个连续条状的图例，颜色代表影像的数值范围，最小值和最大值由影像数据计算得出。GEE编程：绘制连续条状图例的影像最小值和最大值。
GEE：根据时间序列的统计值合成影像（标准差、众数、百分位数、最大值、最小值、均值、中值、方差、像素和、像素数）
养乐多的博客
04-09 6722
在地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）平台上，我们可以使用时间序列数据来生成合成影像。时间序列数据是一组按时间排序的数据，可以是遥感影像、气象数据等等。利用时间序列数据，我们可以分析出不同时间点上数据的变化情况，进而合成一张更加全面、准确的影像。下面我们来介绍如何在GEE平台上根据时间序列的统计值合成影像，并介绍各种统计值的计算代码。结果如下图所示，
Google Earth Engine（GEE）——TFRecord 和地球引擎
此星光明博客
08-23 901
TFRecord是一种二进制格式，用于高效编码tf.Example protos 的长序列。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和这里tf.data描述的包加载。本页介绍了 Earth Engine 如何在或和 TFRecord 格式之间进行转换。ee.FeatureCollectionee.Image 将数据导出到 TFRecord 您可以将表格 (ee.FeatureCollection) 或图像 (ee.Image) 导出到 Google Drive ...
Google Earth Engine（GEE）——gee中的四则运算、绝对值对数以及浮点类型转换
此星光明博客
11-07 2390
toInt() Casts the input value to a signed 32-bit integer. Arguments: this:input (Number): The input value. Returns: Number add(right) Adds the first value to the second. Arguments: this:left (Number): The left-hand value. right (Number): The
【GEE笔记8】数值Number（常见指令方法1）
Vigo*GIS
09-05 1345
介绍了GEE的ee.Number的5方法 1. 显示`print(number)` 2. 创建`ee.Number()` 3. 比较`ee.Number.eq()` 、`ee.Number.neq()`、`ee.Number.lt()`、`ee.Number.lte()`、`ee.Number.gt()`、`ee.Number.gte()` 4. 缩放`ee.Number.unitScale` 5. 取整
2.Earth Engine语法Javascript版（基本属性1）
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04-16 494
Earth Engine语法Javascript版1
GEE：GEE中调用 Math.js 教程
养乐多的博客
11-08 544
Math.js 是一个强大的 JavaScript 数学库，它提供了大量用于数学计算的函数和工具。这个库可用于解决各种数学问题，从基本的算术运算到高级数学和线性代数等领域。Math.js 是一个用于数学计算的 JavaScript 库，它具有以下特点：丰富的数学函数： Math.js 提供了大量数学函数，包括基本算术运算、三角函数、指数函数、对数函数、线性代数、微积分等。这使它成为处理各种数学问题的理想选择。灵活的数据类型： Math.js 支持多种数据类型，包括标量、矩阵、分数、复数等。
PHP基础学习函数总结和一些aoache和Nysql数据库总结
Json的知识梦工厂
06-05 1349
一.   PHP的基本语法 1.PHP格式 Php脚本以结束，纯php文件中 php每行代码都必须以分号结束 二.   PHP变量输出 echo() 函数输出一个或多个字符串他不是一个函数而是语言结构 print() 函数输出一个字符串他不是一个函数而是语言结构 print_r() 可以把字符串和数字简单地打印出来，而数组则以括起来的键和值得列表形式显示，并以Array开头 var
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02-09
根据给定文件的信息，我们可以总结出关于Google Earth Engine (GEE) 中数字处理的基础知识点。以下内容将详细探讨GEE中的数字对象如何创建、编辑、转换以及比较等操作。 ### 创建数字变量 在Google Earth Engine中...
EE16 Arrays.docx
02-09
Google Earth Engine（简称GEE）是一个强大的云计算平台，它为用户提供了丰富的地理空间数据分析工具和服务。对于初学者而言，掌握GEE的基础操作至关重要。本篇文章将重点介绍GEE中的数组变量处理功能，帮助读者理解...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
完整版-PID 恒流源控制
最新发布
11-26
提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
毕业设计芳芯科技F. 基于单片机的智能车载系统
11-26
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【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
11-26
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绝对值法在hurst系数估算中的应用研究
4. MATLAB在时间序列分析中的应用 MATLAB是一种广泛用于数值计算、数据分析和工程设计的高级编程语言和交互式环境。它提供了强大的工具箱，其中就包括用于时间序列分析的工具箱。通过MATLAB，研究人员和工程师可以...
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