使用Google Earth Engine统计土地分类的年度频率

最新推荐文章于 2025-07-01 10:53:06 发布

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本文介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）进行土地分类的年度频率统计。通过加载Landsat 8数据，应用随机森林算法进行监督分类，并使用reduceRegion计算每年土地类型像素数，为地球科学研究提供有价值的信息。

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，可用于分析和可视化地球观测数据。它提供了大量的卫星图像和地理空间数据集，使研究人员能够进行各种地球科学研究。在本文中，我们将使用Google Earth Engine来统计土地分类的年度频率，并提供相应的源代码。

首先，我们需要加载适当的土地分类数据集。在GEE中，我们可以使用Landsat卫星图像或MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据集等来获取土地分类信息。在此例中，我们将使用Landsat 8的数据集。

// 加载Landsat 8表面反射数据集
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR');

// 定义感兴趣区域

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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。

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