使用Google Earth Engine(GEE)制作简易面板展示地图

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本文介绍如何利用Google Earth Engine(GEE)构建一个简易面板,展示地图数据。通过JavaScript编程,导入MODIS数据集,创建地图面板,添加滑块控件和云覆盖图层,实现用户交互和地图可视化。用户可调整时间范围,观察云覆盖变化。

Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云端平台,用于存储、分析和可视化地球观测数据。它提供了丰富的地理信息数据和分析工具,使用户能够进行复杂的地球科学研究和可视化。在本文中,我们将介绍如何使用GEE创建一个简易的面板,用于展示地图数据。我们将使用JavaScript编程语言进行示范。

首先,我们需要导入必要的库和数据集。在本例中,我们将使用GEE提供的全球云覆盖数据集(MODIS)作为示例数据集。以下是导入所需库和数据集的代码:

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

// 导入MODIS全球云覆盖数据集
var modisCloudCover = ee
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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