地球引擎高级教程:GEE中的地形分析

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本文详细介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE) 进行地形分析,包括导入库和数据集,计算坡度、坡向,以及绘制高程剖面图。通过GEE的JavaScript API,可以有效地处理和分析地理空间数据,为GIS应用提供强大支持。

地球引擎(Google Earth Engine,简称GEE)是一个强大的云平台,用于处理和分析地理空间数据。它提供了许多功能和工具,可以进行各种地理信息系统(GIS)分析。本文将介绍如何在GEE中进行地形分析,并提供相应的源代码示例。

  1. 导入必要的库和数据集

我们首先需要导入GEE的JavaScript库,并加载地形数据集。以下是导入所需库和加载高程数据集的代码:

// 导入GEE库
var ee = require('users/google/earthengine:ee_js');

// 加载高程数据集
var dem = ee.
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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