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在地学和环境科学领域，样本点选择是一项重要的任务，用于从遥感图像或地理空间数据中选择代表性的样本点。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的平台，提供了丰富的地理空间数据和分析工具。本教程将介绍如何使用GEE进行样本点选择，并提供相应的源代码。
!pip install earthengine-api
import ee
ee.Authenticate()
ee.Initialize()
Google earth engine 基础语法小结
GEE API: https://developers.google.com/earth-engine/api_docs//这个例子包含了GEE开发中常见的所有的JS内容， //数据类型包括字符串、数值、布尔值、对象、列表、条件判断、循环、函数 //string 字符串 var str = "hello world!"; print(str); //number 数值 var age = 12;...
GEE：样本点选择教程
本文记录了在Google Earth Engine（GEE）平台上标记样本的技巧和代码脚本，样本点可以用来做土地利用分类、植被提取、水藻提取、冰川提取、农作物提取等应用中。可以应用到的方法包括随机森林（RF）分类，支持矢量机（SVM）分类，决策树分类等机器学习分类方法中。
Google Earth Engine（GEE）——监督分类（加入验证样本）
通过比较集合的两列来计算集合的二维误差矩阵：一列包含实际值，一列包含预测值。这些值应该是小的连续整数，从 0 开始。轴 0（行）矩阵对应于实际值，轴 1（列）对应于预测值。如果未指定此参数，则假定这些值是连续的并且跨越 0 到 maxValue 的范围。如果指定，则仅使用与此列表匹配的值，并且矩阵将具有与此列表匹配的维度和顺序。上一次我们讲到了监督分类案例，但是并没有进行验证子集的评定，这次加入了验证精度来进行分析。包含实际值的属性的名称。包含预测值的属性的名称。
Google Earth Engine（GEE） ——多源遥感影像（S1/S2和地形数据）监督和非监督分类（以随机森林和Kmeans聚类）案例
本文主要是利用准备好的影像和一景准备好的样本点来进行分析，在以下脚本中，我们将探索将像素分类为专题类的技术。这里的多源遥感影像就是我们利用SAR和光谱影像以及地形参数以及其它植被指数作为一个多波段影像，多波段单景影像就是我们的多源遥感数据，而其它的就是谁当随机森林和其它监督分类方法，无论是评估土地分类还是其它，方法都一样，变量就是影像波段，所以我们只管添加参数就好了，剩下的就按照监督分类即可。每个输出特征将具有输入图像的每个波段的一个属性，以及从输入特征复制的任何指定属性。要从每个输入要素复制的属性列表。
AmericaView - Google Earth Engine (GEE) 基础教程（全英文）
INTRO TO THE GOOGLE EARTH ENGINE QUANTIFYING FOREST COVER CHANGE & HARNESSING THE POWER OF THE EARTH ENGINE TO ANSWER RESEARCH QUESTIONS Created by Gergana and Isla Tutorial Aims: Learn what the Google Earth Engine is Find out what types of analys
Google Earth Engine（GEE）——监督分类案例分析
监督分类主要流程是选择样本点来分析，通过指定的分类器完成监督分类。监督分类又称训练场地法、训练分类法，是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术，即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。
Google Earth Engine ——极简教程（英文版）
INTRO TO THE GOOGLE EARTH ENGINE QUANTIFYING FOREST COVER CHANGE & HARNESSING THE POWER OF THE EARTH ENGINE TO ANSWER RESEARCH QUESTIONS Created by Gergana and Isla Tutorial Aims: Learn what the Google Earth Engine is Find out what types of analys
Google Earth Engine（GEE）——样本点提取间隔距离500米提取样本点
假设您已经有了点，只想选择一个满足缓冲标准的子集。在这种情况下，您可以在随机图像上使用 reduceRegions 和最大缩减器，按细胞图像分组。max reducer 将允许您指定额外的输入（例如：协变量或像素坐标）以携带它找到的任何最大值。函数：selfMask()
Google Earth Engine (GEE) ——访问gee卫星影像
问题 如何获取区域尺度的卫星图像？ 如何制作图像马赛克？ 如何使用矢量数据？ 如何导出图像？ 目标 了解如何根据过滤条件访问图像 执行基本的图像处理、镶嵌和可视化 了解如何在图像集合之间映射函数 了解如何导出图像以备后用 概述：区域尺度的卫星图像 大多数卫星产品被分解成块以进行分发。全球 Landsat 数据在约 180 km2 的场景中分解，具有唯一的路径/行标识符。455个场景覆盖美国。Landsa...
Google Earth Engine（GEE）——geemap介绍(PYTHON API)
介绍 geemap是一个 Python 包，用于与Google Earth Engine(GEE)进行交互式地图绘制，GEE 是一个云计算平台，具有数 PB的卫星图像和地理空间数据集目录。在过去的几年中，GEE 在地理空间社区中变得非常流行，它在本地、区域和全球范围内为众多环境应用提供了支持。GEE 提供 JavaScript 和 Python API 来向地球引擎服务器发出计算请求。与全面的文档和交互式 IDE（即GEE JavaScript 代码编辑器）相比) 的 GEE JavaScript AP.
芯片测试中的DC与AC模式详解：如何选择最适合你的测试方案？
本文深入解析了芯片测试中DC（直流）与AC（交流）模式的核心差异与互补性。DC测试关注静态电气特性，如固定型故障；而AC测试则聚焦于芯片在额定工作速度下的动态时序行为。文章从VLSI设计、电路模块、成本约束、可测试性设计和应用场景五大维度，提供了如何根据工艺节点、工作频率及具体需求，在testMode配置、时钟复位策略和输入输出接口设计中，平衡两种测试模式以制定最优方案的决策框架。
Spring Boot整合AWS S3文件上传实战：从配置到权限管理全流程解析
本文详细解析了Spring Boot整合AWS S3文件上传的全流程，包括基础配置、核心上传功能实现、高级权限控制及安全最佳实践。通过实战案例展示如何高效处理文件上传、大文件分片及权限管理，帮助开发者构建健壮的文件管理系统。特别强调AWS S3的高可用性和安全性，适用于企业级应用开发。
多机器人协同：水下机器人集群的分布式控制与ROS仿真实践
本文探讨了多自主水下机器人(AUV)集群的分布式控制方法，重点分析了欠驱动6自由度AUV模型的反馈线性化技术。通过ROS/Gazebo仿真平台，详细介绍了系统架构设计、通信延迟补偿策略及环境扰动应对方案，为水下协同作业提供实用参考。
KEIL5编译报错L6200E：__stdout重定义问题分析与解决
本文深入分析KEIL5编译报错L6200E中__stdout重定义问题的根源，指出因未完整定义__stderr导致与标准库stdio_streams.o冲突。提供完整重定义标准流、启用MicroLIB库等解决方案，帮助开发者彻底解决Symbol multiply defined错误，提升嵌入式开发效率。
SAP-ABAP：字符与数值类型转换详细指南
SAP-ABAP：字符与数值类型转换详细指南
[QMT量化交易小白入门]-七十一、十年回测ETF动量策略，超额年化收益率为10.6%
本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步。
【数据集实例】CMIP6气候模式数据下载-以河东地区为例
以河东地区为例，介绍CMIP6数据下载及处理
【Unity3D插件】XCharts插件完全教程《全网最全》-专栏文章目录
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jre9下载 jdk9
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计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
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