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Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云端平台，提供了处理和分析地理空间数据的工具和功能。在GEE中，我们可以利用其丰富的数据集和图像处理功能来获取影像外接矩形的图像。下面是使用GEE获取影像外接矩形图像的详细步骤和相应的源代码。
步骤1：导入图像
首先，我们需要导入所需的图像数据。GEE提供了许多遥感影像数据集，如Landsat、Sentinel等。在这里，我们以Landsat 8为例。以下是导入Landsat 8影像的代码：
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR/LC08_123032_20140515');
步骤2：获取影像外接矩形
接下来，我们需要获取影像的外接矩形。影像外接矩形是指包围影像边界的最小矩形，它可以帮助我们提取感兴趣的区域。以下是获取影像外接矩形的代码：
Google Earth Engine（GEE）——为影像外接矩形的影像
geometry(maxError,proj,geodesics) DEPRECATED: Use Element.geometry() Returns the geometry of a given feature in a given projection.返回一个给定的特征在一个给定的投影中的几何图形。 Arguments: this:feature (Element): The feature from which the geometry is taken. maxError (E..
GEE影像（大文件矢量）导出的自动分块的原理
每个图块的文件名将采用以下形式，baseFilename-yMin-xMin其中xMin和yMin是导出图像的整体边界框中每个图块的坐标。这里将对你的矢量进行自动分块，分块后的影像名称按照坐标予以命名，当我们下载到本地的时候，就会可以拖动到本地的软件中进行加载和查看。如果您的栅格宽度为 15000 像素，则您将拥有 1 个 10000 像素宽的栅格和另一个 5000 像素宽的栅格。同时我们下载后的分块影像，在本地加载后会出现黑边的状况，在本地要想去除，可以通过调色的功能或者通过裁剪或者腌摸的方式进行。
Google Earth Engine（GEE）——用geometry点来改变选的影像范围，并进行加载的APP
形状被编辑时的回调。回调会传递三个参数：被编辑的ee.Geometry，被编辑的几何体所属的GeometryLayer，以及事件监听器绑定的ui.Map.DrawingTools widget。回调会传递三个参数：被移除的ee.Geometry、移除几何体的GeometryLayer以及事件监听器所绑定的ui.Map.DrawingTools widget。一种算法，它返回与其参数相同的图像，但使用双线性或双三次插值（而不是默认的最近邻）来计算投影中的像素，而不是其本机投影或同一图像金字塔的其他级别。
使用Google Earth Engine (GEE) 将加载完成的影像导出到Google Drive 是一项常见的任务
使用Google Earth Engine (GEE) 将加载完成的影像导出到Google Drive 是一项常见的任务。在本教程中，我将为您提供一个详细的步骤，以便正确地将加载完成的影像导出到Google Drive。在这个示例中，我们定义了一个矩形区域作为感兴趣区域（ROI），然后从Landsat 8数据集中选择了2019年的第一幅影像，并选择了可见光波段B4、B3和B2作为要导出的数据。在这个示例中，我们定义了导出任务的参数，包括要导出的影像（可以获取导出任务完成后的下载链接，并将其打印出来。
使用Google Earth Engine Python识别火灾前后的结果
Google Earth Engine（GEE）作为一个强大的云计算平台，提供了丰富的遥感数据和分析工具，可以用于火灾监测和研究。首先，我们需要定义一个区域（region of interest，ROI），用于指定我们感兴趣的地理范围。首先，我们需要定义一个区域（region of interest，ROI），用于指定我们感兴趣的地理范围。在这里，我们可以设置一个阈值，当NDVI的变化超过该阈值时，我们认为火灾发生了。在这里，我们可以设置一个阈值，当NDVI的变化超过该阈值时，我们认为火灾发生了。
Google Earth Engine——合理解决GEE中大区域范围sentinel影像下载（tif）过程中导出到Google Drive中出现多个文件的问题
var roi =] */：定义了一个多边形（实则是矩形），传入的坐标是一组四个顶点（左上、左下、右下、右上）。：将 ROI 以红色图层的形式添加到地图。：将地图视角居中到roi。
解决 Google Earth Engine 中的裁剪 (Clip) 问题
在 Google Earth Engine (GEE) 中，裁剪 (Clip) 是一个常见的操作，用于限制分析或可视化的地理数据范围。综上所述，通过使用 GEE 提供的裁剪函数，我们可以轻松地限制地理数据的范围。无论是图像、矢量数据集还是时间序列数据，裁剪操作都可以帮助我们提取感兴趣的区域并进行后续分析或可视化。除了裁剪单个图像或数据集，我们还可以使用裁剪操作来裁剪时间序列数据。接下来，我们需要定义一个用于裁剪的几何区域。这可以是一个矩形区域、一个多边形或一个图层的边界。对象，表示要裁剪的矢量数据集。
Google Earth Engine（GEE）——JavaScript基本功能介绍（影像和视频数据的导出）
导出数据 导出集合，谷歌驱动器，地球引擎资产，或谷歌云 Export.image.toDrive({ collection: varImage, description: 'fileName', region: geometry, scale: 1000 }); 或自己可以尝试导出的位置或者导出的格式Export.image.toCloudStorage(),Export.image.toAsset(),Export.table.toDrive(),Export.table.toCl...
Google Earth Engine 教程——如何建立新的影像投影后将其每个矢量格网转化为栅格？
每个特征是由内部边界和外部海岸线（如适用）围成的多边形区域，许多国家由多个特征组成，每个不相连的区域一个。投影坐标与基础坐标系之间的转换，以2x3仿射转换矩阵的形式，按行主序指定。返回一个具有给定基础坐标系和给定投影坐标与基础之间转换的投影。一个代表要转换的基数系统的整数。本教程的主要目的是创建一个指定宽度的格网，然后将其每个格网内的中心点转化未矢量地图。通过对与每个像素相交的所有特征的选定属性应用还原器，从一个特征集合中创建一个图像。一个还原器，将每个相交的特征的属性组合成一个最终的结果，储存在像素中。
机器学习系列(1)_逻辑回归初步
1、总述 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。 2、由来 要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示： 线性回归能对连续值结果进行预测，
一周涨十万星，GitHub 爆火的 REA 逆向工程到底是什么？
REA 这波热度里，我一直没太想明白的是它为什么火在 AI 圈而不是安全圈。同类的 MCP 工具早就在了，技术上也谈不上新，真正变的只有一件事：门槛。门槛一降，参与的人就从"会逆向的工程师"变成了"会打字的任何人"。这大概也是争议的根源。护城河这件事，多数报道的共识是它从"你看不到我的代码"挪到了"你拿不走我的服务能力和业务理解"。这话对不对，现在没人拿得出证据，只能等下一批真实案例。哪天有人拿 REA 把某个还在卖钱的闭源软件啃出可维护的工程，那个答案才算落地。
若依(RuoYi)框架从零到部署：Spring Boot+Vue权限系统完整配置指南
在Java企业级应用开发中，Spring Boot作为构建微服务和单体应用的基石，极大地简化了项目初始化和配置流程。其核心原理在于通过自动配置和起步依赖，快速整合数据访问、安全认证、缓存等常用模块，显著提升开发效率。这一技术价值在需要快速构建后台管理系统的场景中尤为突出，例如权限管理、用户角色分配等通用需求。若依(RuoYi)框架正是基于Spring Boot和Vue.js的优秀实践，它封装了RBAC权限模型、代码生成器等高频功能，提供了开箱即用的解决方案。本文聚焦于若依框架的【环境配置】与【项目部署】，通
【论文精读】Latent Diffusion
Latent Diffusion
主流 AI 插件 之一的 Copilot 介绍
Copilot 是微软推出的一款人工智能助手，旨在通过自然语言交互帮助您提升工作效率和创造力，覆盖多平台，提供智能问答、内容生成、代码辅助等功能。其核心定位为“日常 AI 伴侣”，旨在通过自然语言交互提升工作与生活效率。
地平线旭日X3 安装xfce桌面+VNC查看USB摄像头
VNC是Virtual Network Computing的缩写，它是一种使用RFB（Remote Frame Buffer）协议的用于控制远程电脑的图形桌面分享系统。xfce桌面相比于GNOME桌面更加轻量，占用的资源更少，在没有GPU的设备上也可以运行（旭日的Desktop版本从外观上好像就是xfce桌面，具体没有尝试）。可以使用专用的VNC客户端连接到开发板，例如vnc viewer。板子默认带有openssh-server，因此，WiFi热点连接成功后，就可以使用ssh登录开发板了。
实测！Gemini+ChatGPT赋能学术写作：我的论文写作SOP（附提示词）
各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude等大模型学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。为什么ChatGPT逻辑清晰却写不长？为什么Gemini能深入分析但废话连篇？这其实是两种模型架构的本质差异，GPT系列擅长指令跟随和语言精炼，而Gemini原生支持超长上下文，适合深度文本生成。两者在深度生成与精炼表达上形成了天然互补。我们可以将它们组合起来使用发挥他们各自的特长。
【HALCON工业视觉应用探索】02. C# + Halcon铸件毛刺机器人打磨引导：点云处理从实验室到工业现场的全流程落地
摘要：铸件毛刺的自动化打磨是机械制造领域的重要难题，其随机性（高度0.1-3mm）和复杂工况导致人工打磨效率低（3分钟/件）、工伤率高。本文基于Halcon 24.11与.NET 6，构建了一套点云处理方案：通过线激光扫描仪获取三维点云，经预处理、毛刺检测、路径规划三大模块，引导机器人完成打磨。虚拟实验测试显示，对高度＞1mm的毛刺检出率达100%，定位误差±0.08mm，但工业现场受油污、粉尘影响，性能降至检出率68-75%、处理时间＞45秒。
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pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
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温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
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