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非监督分类是一种在遥感图像分析中常用的技术，它能够自动识别图像中的不同地物类型，而无需事先提供训练样本。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的遥感数据和分析工具，使得非监督分类在大规模图像数据上的应用变得更加容易和高效。本文将介绍如何使用GEE进行非监督分类，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要加载一幅遥感图像。在GEE中，我们可以使用ee.Image()函数加载图像。下面是一个加载Landsat 8遥感图像的示例代码：
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515');
接下来，我们需要选择用于分类的特征。在遥感图像中，常见的特征包括光谱信息、纹理信息和形状信息等。在本例中，我们将使用光谱信息作为特征。我们可以通过选择适当的波段来提取光谱信息。下面是一个示例代码，提取Lands
GEE实战 | 4种非监督分类算法深度解析，附可直接运行的完整代码
摘要： 本文介绍了在Google Earth Engine（GEE）中实现4种非监督分类算法（K-Means、X-Means、级联K-Means、Cobweb）的完整方法，并以旧金山湾区为例进行土地覆盖分类。非监督分类无需人工标注样本，适合快速分析遥感影像的地物分布。文章详细解析了每种算法的原理、参数设置及适用场景，并提供了可直接运行的GEE代码。K-Means适合已知类别数的场景，X-Means自动优化聚类数，级联K-Means稳定性高，Cobweb能生成层次化分类结果。
GEE 案例：利用UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY数据采用非监督分类实现某区域的降水区域的划分
利用UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY数据采用非监督分类实现某区域的降水区域的划分，同时，统计了最大值和标准差从而对比不同区域的差异。
Google Earth Engine（GEE） ——多源遥感影像（S1/S2和地形数据）监督和非监督分类（以随机森林和Kmeans聚类）案例
本文主要是利用准备好的影像和一景准备好的样本点来进行分析，在以下脚本中，我们将探索将像素分类为专题类的技术。这里的多源遥感影像就是我们利用SAR和光谱影像以及地形参数以及其它植被指数作为一个多波段影像，多波段单景影像就是我们的多源遥感数据，而其它的就是谁当随机森林和其它监督分类方法，无论是评估土地分类还是其它，方法都一样，变量就是影像波段，所以我们只管添加参数就好了，剩下的就按照监督分类即可。每个输出特征将具有输入图像的每个波段的一个属性，以及从输入特征复制的任何指定属性。要从每个输入要素复制的属性列表。
探索Google Earth Engine：一文教会你非监督分类（代码分享）
大家可以把上面的代码作为监督分类的一种训练和学习，不妨试试看看！学遥感，分类是是常事，今天带来代码版的非监督分类。
Google Earth Engine（GEE）——非监督分类案例分析（森林非森林和其它）
reducer 输出名称决定输出 band 的名称：具有多个输入的 reducer 将直接使用输出名称，而具有单个输入的 reducer 将在输出名称前加上输入 band 名称（例如'10_mean'，'20_mean'等） .).本教程的主要目的是实现指定区域的森林非森林的分类，而样本点的选取都是随机选取的，我们加入的变量则按照DEM中的阴影和坡度作为参与分类的变量进行分析，最周通过kmeans聚类实现影像的分类。将给定的reducer应用于每个像素周围的邻域，由给定的内核确定。要使用的初始化方法。
Google Earth Engine (GEE) ——卫星影像的监督分类（svm）
问题 GEE 提供哪些机器学习技术？ 如何对卫星图像进行监督分类？ 如何评估分类器的准确性？ 如何手动创建自己的几何图形？ 目标 练习查找无云图像和使用手绘几何导入 学习训练和应用分类算法所需的基本功能 使用混淆矩阵评估训练准确性 分类器概述 Google Earth Engine 为用户提供了进行许多高级分析的机会，包括光谱解混、基于对象的方法、特征分析和线性建模。用于监督和非监督分类的机器学习技术也可用。在这个..
Google Earth Engine（GEE）——机器学习（非监督分类）
无监督分类（聚类） 该ee.Clusterer包处理Earth Engine 中的无监督分类（或聚类）。这些算法目前基于Weka 中的同名算法。Clusterer代码编辑器中的参考文档中提供了有关每个的更多详细信息。 聚类器的使用方式与地球引擎中的分类器相同。聚类的一般工作流程是： 组合具有数字属性的特征以在其中查找聚类。 实例化一个聚类器。如有必要，设置其参数。 使用训练数据训练聚类器。 将聚类器应用于图像或特征集合。 标记集群。 训练数据是一个FeatureCollection将输入到.
Google Earth Engine（GEE）——给非监督分类影像添加多个图例在地图上
directionwrap返回一个布局，该布局将其部件放在一个流中，无论是水平还是垂直。默认情况下，小部件会在一个流式布局面板中占据其自然空间。在一个添加的部件上设置 "拉伸 "样式属性，以拉伸它，使其在相关方向上填补可用空间。- 水平、垂直、两者当多个widget被拉伸时，可用的空间会在它们之间平分。面板是小部件本身，可以通过指定 "拉伸 "样式属性来拉伸。
GEE土地分类：Google Earth Engine 进行非监督土地覆盖分类（k-means,、CascadeKMeans、wekaLVQ和wekaXMeans聚类分析）和 时序的NDVI 分析
本文介绍了四种聚类算法（K-Means、CascadeKMeans、WekaLVQ 和 WekaXMeans）的原理、优缺点及适用场景，并通过 Google Earth Engine 平台展示了这些算法在土地覆盖分类和 NDVI 分析中的应用。K-Means 适合处理简单且均匀分布的数据，CascadeKMeans 通过分层聚类提高大规模数据处理的效率，WekaLVQ 适合非线性可分数据，WekaXMeans 则自动选择最佳簇数量，适合复杂数据集。文章还详细描述了如何使用 GEE 加载气候数据、训练模型、进
Google Earth Engine（GEE）——单景影像的监督分类的案例分析（k means算法对数据进行聚类）
每个特征在输入图像中的每一带都有一个属性。请注意，默认行为是放弃与被遮挡的像素相交的特征，这将导致属性为空值（见dropNulls参数）。
Google Earth Engine（GEE）——计算非监督分类的中的面积和占比
函数： aggregate_sum(property) Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating the sum of the values of the selected property. 对一个集合中的对象的特定属性进行聚合，计算所选属性值的总和。 Arguments: this:collection (FeatureCollection): The collection to
Google Earth Engine（GEE） ——使用gee的通用精细分辨率FPAR估计，随机森林或多元线性回归方法
为了克服这一局限性，本文开发了一种增强的缩放方法，提出了一个去除离群点的程序和一种对所选样本进行加权的方法，并通过粗分辨率FPAR产品和汇总的细分辨率表面反射率之间的加权多元线性回归（MLR）建立FPAR模型。增强的缩放方法的结果更接近现场测量（RMSE=0.058和R 2=0.768），与MODIS FPAR（RMSE=0.091和R 2=0.894）相比，与RFR的结果更一致，特别是在植被密集的像素上。特别是，在增强的缩放方法中，密集植被像素的高FPAR值被低估的情况明显改善。
差分运放电路输出电压偏置设计解析
差分运算放大电路是信号处理中的基础模块，通过差分对管结构实现共模抑制与差模放大。其核心原理基于运放的虚短虚断特性，当电阻网络满足对称条件时，输出电压与输入差分成正比。在工业测量系统中，由于ADC通常仅支持正电压输入，需要通过偏置电路将双极性信号平移至正电压范围。典型设计采用精密基准电压源和匹配电阻网络，既保持信号完整性又满足系统接口要求。本文以-100V高压测量为例，详细解析了分压网络设计、参考电压选取以及电阻匹配等关键技术要点，为传感器接口电路设计提供实践参考。
Windows下用Docker快速搭建SearXNG私有搜索引擎（附Dify集成配置）
本文详细介绍了在Windows环境下使用Docker快速搭建SearXNG私有搜索引擎的完整流程，包括环境准备、容器化部署、安全配置优化以及与Dify平台的深度集成方法。通过分步指导和实用配置示例，帮助开发者构建兼具隐私保护和AI增强能力的本地化搜索解决方案，特别适合需要定制化搜索服务的应用场景。
樽海鞘优化算法详解：原理、实现与应用
本文详细介绍了樽海鞘优化算法(SSA)的原理、实现与应用。该算法模拟樽海鞘链式群体行为，将优化问题解空间映射为群体移动空间，通过领导者引导和追随者跟随的协作机制寻找最优解。文章从生物特性、数学模型到Python代码实现进行了系统阐述，包括种群初始化、位置更新公式和收敛因子等核心要素，并展示了算法在函数优化等领域的应用潜力。该算法具有结构简单、参数少、实现容易等特点，在多种优化问题上表现良好。
PHP实现获取当地网络时间(附完整源码)
PHP实现获取当地网络时间(附完整源码)
掌握RDMA核心：从同步构建到异步事件的连接艺术
本文深入解析RDMA编程中的双模式设计，揭示同步配置与异步事件机制的协作关系。第一部分阐述同步函数rdma_bind_addr和rdma_listen的本地化角色，强调它们仅完成本地端点配置。第二部分剖析异步事件模型，重点分析连接请求和建立事件的处理流程。通过完整生命周期序列图展示两种模式的交互过程，并提供错误处理、资源管理和性能调优的实用建议。文章指出，理解同步本地配置与异步网络响应这一责任划分，是掌握RDMA编程的关键所在。
推免保研夏令营/预推免面试记录—北航网安
链接：https://pan.baidu.com/s/1vkP3EzbVrCc8a7wgQuUZgQ?链接：https://pan.baidu.com/s/1n4EFS2c9WLAfQn91CP4j2g?链接：https://pan.baidu.com/s/1VVNNSfcNDWjXhVhH3MtNjA?上面五个比例基本为：1：5：2：1：1。面试时间：当天上午面试，但是没面完，下午吃了饭之后又继续面试。--来自百度网盘超级会员V5的分享。--来自百度网盘超级会员V5的分享。
【XSRP软件无线电】基于软件无线电平台的QPSK频带通信系统设计（含有完整工程资料获取链接）
软件无线电（Software Defined Radio, SDR）是一种无线通信系统，它通过软件来定义和实现无线电的功能，而不是依赖于传统的硬件电路。SDR平台的核心思想是将传统无线电系统中的大部分硬件功能，如调制解调、信号处理、频率选择等，通过软件来实现。这种设计理念使得SDR具有高度的灵活性和可重配置性，能够适应不同的通信标准和频段，快速适应新的通信技术。
三维重建（十三）——多视角重建
本文综述了多视角三维重建技术，涵盖静态和动态场景的重建方法。介绍了从图像获取到纹理映射的SFM流程，以及非刚性重建（NRSFM）的挑战和解决方案。重点探讨了基于可微渲染的重建方法，以及数据采集策略、相机标定和同步技术。文章还讨论了如何用单视角相机模拟多视角重建，总结了关键技术和未来研究方向。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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