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按不同时间合成影像集合函数总结
在遥感图像处理中，合成影像集合是将多个影像按照一定的规则和算法进行组合，以得到具有更高质量、更丰富信息的影像。合成影像集合函数是实现这一目的的重要工具之一。本文将总结几个常用的按不同时间合成影像集合的函数，并给出相应的源代码。以下为详细内容：
import numpy as np
def mean_composite(images):
composite = np.mean(imagesGoogle Earth Engine（GEE）——1985-2021年长时间序列NDVI影像CSV单点提取为表格（随机样本点进行分析）
每个输出的特征将在输入图像的每个波段有一个属性，以及从输入特征中复制的任何指定属性。CRS变换值的列表。减速器的输入数必须与输入图像的波段数相同，或者它必须有一个单一的输入，并将对每个波段进行重复。如果多边形在给定的比例下包含太多的像素，计算并使用一个更大的比例，这样可以使操作成功。年"、"月"、"周"、"日"、"小时"、"分钟 "或 "秒 "中的一个。年"、"月"、"周"、"日"、"小时"、"分钟 "或 "秒 "中的一个。对一个集合中的对象的给定属性进行聚合，计算出一个所选属性的所有值的列表。
GEE：按不同时间合成影像集合（指定日期、按周、按月、按年）函数总结
在处理时间序列影像数据时，按照不同的时间间隔进行合成是常见的需求。比如，从设置的起始日期开始，每隔10天合成1个新影像，最终得到一个新的影像集合；又比如，将1年中的每个月的影像合成，得到12幅新的影像。为了方便代码编写，本文将按指定天数间隔、按周、按月、按年合成影像集合的过程封装成了函数。这样，研究者在实际编写代码时，只需调用相应的函数并提供起始日期、结束日期以及影像集合，就能轻松地获得合成后的影像集合。这种封装提高了代码的可读性和可维护性，使时间序列数据处理更加高效。
GEE：基于Landsat影像的长时间序列构建（1985-2020NDVI年度合成时间序列）
本文记录的代码是一个用于构建年度合成影像集合的脚本。它通过调用一系列函数来获取给定时间范围内的 Landsat 影像集合，并进行预处理和合成。其中包括光谱指数计算、波段调整、遥感影像的中值合成等步骤。
按时间合成影像集合函数总结
影像合成是数字图像处理中的重要任务之一，它涉及将多个影像或图像序列合并为一个单一的影像。其中一种常见的合成方法是按照时间顺序将多个影像叠加在一起，以创建一个具有时间维度信息的合成影像集合。本文将总结几种常见的按时间合成影像集合的函数，并提供相应的源代码示例。这些函数提供了不同的方法来合成按时间顺序的影像集合。根据具体的应用需求，选择合适的合成方法可以得到更好的合成结果。
GEE：将年度NDVI时间序列影像集合（Image Collection）转变为多波段影像，并下载
本文将重点介绍如何使用 Google Earth Engine （GEE） 将多波段影像堆叠并导出，并探讨其应用场景和好处。通过使用 GEE 的多波段影像堆叠功能，我们可以将不同波段的遥感影像整合成一个多波段影像，以支持各种地理空间分析任务。这种方法适用于遥感影像分析、时间序列分析、数据导出与共享等多个应用场景。多波段影像堆叠的好处包括数据整合、数据处理效率、数据共享与合作、可视化与展示以及多尺度分析。
Google Earth Engine（GEE）——ee.Join.inner的使用方法（以两个MODIS影像集合为例组成一个MODIS多波段影像集合）
要列举两个集合的元素之间的所有匹配，使用ee.Join.inner()。内联的输出是一个特征集合（即使是将一个ImageCollection连接到另一个ImageCollection）。 本次要使用到的函数： ee.Join.inner(primaryKey,secondaryKey,measureKey) 返回将主集合中的元素与辅助集合中的匹配元素配对的连接。每个结果都有一个包含来自主集合的元素的“primary”属性，以及一个包含来自辅助集合的匹配元素的“secondary”...
Google Earth Engine（GEE）——影像集合中MAX，min、mean和正常影像的显示差异！
通常，合成是指基于聚合函数将空间重叠的图像组合成单个图像的过程。镶嵌是指在空间上组合图像数据集以生成空间连续图像的过程。在 Earth Engine 中，这些术语可互换使用，但同时支持合成和镶嵌。例如，考虑在同一位置合成多个图像的任务。例如，在不同时间使用一个国家农业影像计划 (NAIP) 数字正射影像四分之一四边形 (DOQQ)，以下示例演示了如何制作最大值、最小值和正常影像合成：下面是本次用到的数据，主要是已经成型的影像，波段主要是为了显示影像，当然也可以计算NDVI。 max() 通过计算所有匹
GEE训练教程：使用Landsat 8影像数据计算归一化植被指数（NDVI），并分析不同时间段内的植被变化
本文介绍了如何使用Landsat影像数据在Google Earth Engine（GEE）平台上计算归一化植被指数（NDVI），并分析不同时间段的植被变化。首先，获取Landsat 8影像集合并定义相关波段。接着，通过掩膜函数去除云和饱和像素，处理影像数据。随后，选择两个时间段（2019年和2020年）计算中位数合成影像，并可视化结果。通过定义NDVI计算函数，生成2019年和2020年的NDVI图层。
使用Google Earth Engine以平均值合成影像并进行统计分析
通过上述步骤，我们成功地使用Google Earth Engine以平均值的形式合成了影像，并对合成影像进行了统计分析。通过上述步骤，我们成功地使用Google Earth Engine以平均值的形式合成了影像，并对合成影像进行了统计分析。在本文中，我们将介绍如何使用GEE以平均值的形式合成影像，并对合成影像进行统计分析。上述代码中，我们导入了Landsat 8卫星的影像集合，并根据指定的范围和时间进行了筛选。上述代码中，我们导入了Landsat 8卫星的影像集合，并根据指定的范围和时间进行了筛选。
GEE：将多个单波段影像（Imge）合成为一个多波段影像（Multi-band Image）
在Google Earth Engine平台上，将多个单波段合成为一个多波段是一种非常有用的技术。在本文中，我们将介绍如何使用GEE将多个单波段合成为一个多波段，以及主要用到的函数addBands()和cat()，并以哨兵2数据集合为例，将NDVI和BSI波段以及各自的最大值最小值合成影像为例。结果如下所示，
第九章：创建时间序列动画
在 Google Earth Engine 之前，从卫星图像中创建遥感时间序列动画非常困难。这个过程非常耗时，需要大量的手工操作，例如选择和下载卫星图像、处理图像以及创建时间序列动画。这个过程可能需要花费几个小时甚至几天的时间。现在，有了 Google Earth Engine，我们可以用几行代码从遥感图像中创建时间序列动画。在本章中，我们将学习如何从不同的数据源（例如 NAIP、Landsat、Sentinel、MODIS 和 GOES）创建时间序列动画。
Google Earth Engine（GEE）——DYNAMIC WORLD/V1全球sentinel-2数据集10米分辨率数据集影像加载和DEM山影的3D影像
作为一个连续产品，Dynamic World 允许用户在更长的自定义时间段内聚合 NRT 集合。例如，可以根据在此期间收集的 NRT 场景创建月度、季节性或年度产品。在本节中，您将学习如何为美国县创建年度土地覆盖产品并将结果导出为 GeoTiff。本次用到的数据集Dynamic World 是一个 10m 近实时 (NRT) 土地利用/土地覆盖 (LULC) 数据集，其中包括九个类别的类别概率和标签信息。从 2015 年 6 月 27 日至今，Sentinel-2 L1C 集合可使用动态世界预测。Senti
银河麒麟系统下VSCode安装全攻略：从下载到桌面快捷方式（附常见问题解决）
本文详细介绍了在银河麒麟系统下安装和优化VSCode的全流程，包括环境准备、安装策略、权限管理、桌面快捷方式创建以及系统级性能调优。特别针对国产系统环境提供了常见问题解决方案和必备插件推荐，帮助开发者高效配置开发环境。
大模型量化技术全解析：从INT8到GPTQ/AWQ，降低部署成本实战指南
模型量化是一种通过降低神经网络权重和激活值的数据精度（如从FP16降至INT8/INT4），从而大幅减少模型内存占用和计算开销的核心模型压缩技术。其原理基于线性变换，将高精度浮点数映射到低精度整数表示，在硬件层面能利用专用低精度计算单元实现显著加速。这项技术的核心价值在于解决了大模型（如千亿参数LLM）部署时面临的高昂显存成本和推理延迟问题，使其能在消费级GPU和边缘设备上高效运行。当前，后训练量化（PTQ）因其无需重新训练的特性成为主流，衍生出GPTQ、AWQ、SmoothQuant等多种方法，广泛应用于
卫星载荷应用方案
本文将从技术和应用层面探讨卫星载荷的应用方案，分析各个领域的特点和挑战，以期为卫星载荷的应用提供一定的指导和参考。卫星载荷应用方案涵盖了通信、地球观测、气象预报、导航定位等诸多领域在每一个领域中，都存在着不同的技术挑战和应用需求。随着技术的进步和需求的变化，卫星载荷应用方案将不断发展和完善，为人类社会的进步和发展做出更大的贡献。用户可以通过接收多颗卫星的信号，计算自身的位置和速度信息。在覆盖扩展方面，可以采用多星座、MEO、GEO 等不同轨道高度的卫星布局，结合卫星的特点和应用需求，实现覆盖范围的扩展。
传导案例：某医疗仪器传导骚扰整改案例
紫外线光疗仪是一种专业的医疗设备，主要用于治疗银屑病、白癜风等皮肤疾病。该设备采用物理治疗技术，通过特定波长的紫外线照射人体来达到治疗效果。自1984年窄谱中波紫外线（NB-UVB）应用于临床以来，该技术已成为治疗早期蕈样肉芽肿（MF）的有效方法之一。作为二类医疗器械，紫外线光疗仪必须符合严格的电磁兼容性（EMC）标准，这不仅关系到设备自身的稳定运行，更关乎患者的使用安全和治疗效果。紫外线光疗仪传导骚扰整改案例充分展示了系统性EMC设计的重要性。
【Dify】PPT生成工具应用
本文介绍了一款自动化PPT生成工具，通过智能接口将文本内容高效转化为结构化演示文档。该系统采用三阶段工作流（内容输入、HTTP请求上传、文件输出），无需复杂操作即可生成专业PPT。工具适用于教学课件、产品发布、企业培训等场景，能显著提升内容表达效率，特别适合初学者快速制作演示材料。文章详细说明了核心节点、应用场景及开发资源，为文本到PPT的自动化转换提供了实用解决方案。
Unity3D实现项目限制功能（使用次数限制和时间限制）
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本文研究了社区多能源管理与点对点（P2P）能源交易的优化调度策略，构建了适用于单一社区多个产消者的P2P交易模型，以用户生产成本最小化为目标，设计了基于ADMM算法的迭代优化方法。通过电热联合调度与能源共享机制，结合光伏、热电联产（CHP）和储能系统（ESS），实现了用户侧能源的高效利用。仿真结果表明，引入P2P交易和CHP设备显著降低了用户能源成本，提高了电力自给率和天然气利用率，减少了对主电网的依赖。研究验证了ADMM算法在分布式优化中的有效性，为未来社区能源系统的智能化管理提供了理论支持和技术路径。
2小时用Trae搭建全功能CMS系统
在前文中，我们使用Trae从零搭建了一个用户文档站点，仅用不到2小时就实现了用户注册登录和文档的增删改查功能，且无需编写任何代码。本节我们将在此基础上，构建一个CMS后台管理系统，包含用户管理和文档管理两大功能模块。
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