Google Earth Engine 地图对象 GEE

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本文介绍了Google Earth Engine (GEE) 的核心数据类型——地图对象,用于存储和操作地理空间数据,如遥感影像、矢量数据。文章通过示例代码展示了如何创建、查询、裁剪地图对象以及计算统计信息,揭示了GEE在地理空间数据分析和可视化的强大能力。

Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,用于进行地理空间数据分析和可视化。它提供了一系列的API和工具,使用户能够在云端高效地处理大规模遥感影像和地理数据。在GEE中,地图对象是一种重要的数据类型,用于表示和操作地理空间数据。本文将介绍GEE中地图对象的基本概念和用法,并提供相应的源代码示例。

地图对象是GEE中最常用的数据类型之一,它用于存储和操作地理空间数据,例如遥感影像、矢量数据、地形数据等。在GEE中,地图对象由一个或多个图层(bands)组成,每个图层都包含了特定的地理空间信息。以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个地图对象:

// 创建一个地图对象
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR/LC08_123032_20140515');

// 打印地图对象的
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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