利用Google Earth Engine计算火灾面积并利用不同图表进行展示

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本文介绍如何利用Google Earth Engine计算火灾面积,并通过柱状图和折线图展示火灾分布和时间变化趋势,以助于理解和防灾减灾。

Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,用于存储、处理和分析地理空间数据。它提供了丰富的数据集和一套强大的分析工具,可以用于各种环境和地球科学应用。在这篇文章中,我们将使用Google Earth Engine来计算火灾面积,并利用不同的图表来展示结果。

在开始之前,我们需要准备以下内容:

  1. Google Earth Engine账号:您需要注册一个Google Earth Engine账号,并在Google Earth Engine开发者网站上创建一个新的脚本。
  2. 火灾数据:我们将使用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)卫星的火灾数据集,该数据集提供了全球范围内的火灾信息。

首先,让我们加载MODIS火灾数据集。以下是加载MODIS火灾数据的代码:

var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD14A1')
           
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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