墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
200+累计阅读
207平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种用于评估植被健康状况和生长活力的指标。在本文中，我们将使用geemap库在Google Colab中进行NDVI的计算和简单的分析。geemap是一个基于Google Earth Engine的Python库，它提供了一套易于使用的工具，用于在Python环境中进行地理空间数据处理和可视化。
首先，我们需要安装geemap库。在Colab中，可以使用以下命令来安装geemap：
!pip install geemap
安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，导入geemap库和其他必要的库：
import geemap.eefolium as geemap
import ee
接下来，需要初始化Google Earth Engine：
ee.Initialize(GEE python:使用geemap在colab中进行NDVI表达公式计算和简单计算分析并利用布尔类型加载指定阈值范围内的影像
geemap Python包是建立在ipyleaflet和folium包之上的，它实现了几个与地球引擎数据层交互的方法，比如Map.addLayer()、Map.setCenter()和Map.centerObject()。我们都知道NDVI可以进行波段运算获得，最简单的方式就是通过iGEE中的函数来获取，页可以通过四则运算来获取，我们进行对比分析看下，下面这个是归一化植被指数计算公式。按照惯例依旧进行地图的加载来确保可以进行正常的使用，这里主要的就是进行GEE的授权。安装地球引擎API和geemap。
使用Colab进行geemap安装和计算NDVI、NDWI
在本文中，我们将介绍如何在Google Colab中安装geemap库，并使用它来计算和加载NDVI（归一化植被指数）和NDWI（归一化水体指数）。geemap是一个基于Google Earth Engine的Python库，它提供了一系列功能强大的工具，用于地理空间数据的可视化和分析。这样，您就可以在Colab中成功安装geemap库，并使用它来计算和加载NDVI、NDWI，并将地图可视化。现在，我们将演示如何使用geemap库计算NDVI。接下来，我们可以使用以下代码计算NDVI并将结果可视化。
GEE Python 使用colab进行geemap安装和NDVI NDWI的计算和加载
这里加载landsat 数据集，然后使用normalizedDifference()函数进行NDVI计算，当然我们也可以进行NDWI的计算，或者其他归一化指数的计算，但是如果其他波段运算，那我们就得进行expression的公式计算。大家注意，当我们进行上面的代码运行后，我们发现ndvi的结果为 ‘nd’,而ndwi为 ‘nd_1’，我们想要改变这个模式的时候，就需要用到另外一个函数rename()默认的基图是谷歌地图。这里我们需要进行倒入两个包，分别是官网GEE的的包，另外就是geemap的包。
GEE python：使用colab地统计分析Zonal statistics和可视化
本文介绍了使用Google Earth Engine Python API在Google Colab中进行多栅格层区域统计分析的方法。通过组合多个Reducer（均值、中值、标准差等）进行高效计算，处理了全球高程(ETOPO1)、植被指数(MODIS)和土壤温度(ERA5-Land)数据集。文章详细说明了数据准备、GEE授权初始化流程、统计分析方法以及矢量数据上传方式，为地理空间分析提供了一套完整的解决方案。该方法特别适合处理全球尺度数据集，通过复合Reducer和共享输入优化计算效率。
Google Earth Engine（GEE）——Python设置、必备函数和reduce功能
本教程提供了在 Earth Engine 中生成时间序列数据的方法，并以干旱和植被响应为例，使用Altair库将其可视化。 主题包括： 地球引擎中的时间序列区域减少 在地球引擎中格式化表格 将 Earth Engine 表传输到 Colab Python 内核 转换的地球引擎表的熊猫数据帧 各种 Altair 图表类型的数据表示 请注意，本教程在Colab 笔记本中使用Earth Engine Python API。 北京 本教程的核心是数据简化的概念以及将数据转化为洞察力的必要性，以帮助我
如何处理动态语言（Python / JS）的“隐形”调用链？
本文揭示动态语言（Python/JS）中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题，提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制，分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径，将动态边合并至静态图谱，并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明，该方法可显著提升图谱覆盖率，实现“结构+行为”双视角理解代码，为MCP与Rerank系统提供可靠支持。
从X86到ARM：全面解析服务器CPU架构的演变与未来趋势
本文深入解析了服务器CPU架构从X86到ARM的演变历程与未来趋势。文章从CISC与RISC两种设计哲学切入，分析了X86凭借生态建立的帝国地位及其面临的功耗挑战，并重点阐述了ARM架构凭借其卓越的能效比优势，正从移动端向数据中心市场发起冲击。未来，异构计算、软硬协同与专用芯片将成为服务器CPU发展的核心方向。
基于STM32F103标准库与DMA的实时音频FFT频谱显示系统设计
本文详细介绍了基于STM32F103芯片与DMA技术实现实时音频FFT频谱显示系统的设计方法。通过标准库驱动和FFT算法处理音频信号，结合OLED显示屏实时绘制音乐频谱，涵盖硬件选型、核心原理、开发环境搭建及性能优化等关键步骤，为数字信号处理应用提供实用参考。
自学ROS完成智能小车路径规划（一）--配置功能包
此系列文章记录本人学习ros的过程，将会尽可能详细以便自己能够看懂 参考系列：古月居老师，优快云，ROS tutorials，科大讯飞智能车竞赛线上赛 本文章的目标： 比较全局路径规划算法中A*算法与Dijkstra算法在该地图场景下的规划与运行时间 比较局部路径规划算法中DWA算法与TEB算法在该地图场景下的规划与运行时间 在同等参数条件下选择出各自适合的算法进行融合，经过比较，我将选择dijkstra算法作为全局路径规划算法，TEB算法为局部路径规划算法 第一步，按照科大讯飞的教程配置文件 科大讯
Surface Pro 4/5/6/7保姆级黑苹果安装：从Windows分区到OC引导配置全流程（含EFI文件替换避坑）
本文详细介绍了在Surface Pro 4/5/6/7上安装黑苹果的全流程，包括Windows分区、OC引导配置和EFI文件替换等关键步骤。通过实战经验分享，帮助用户避开常见陷阱，实现Windows与macOS双系统完美共存，特别适合对黑苹果安装感兴趣的Surface Pro用户。
AOA(Angle of Arrival，到达角)定位算法及其误差分析的原理和MATLAB仿真_aoa定位算法
如图所示，有基站 S 1 ( x 1 , y 1 , z 1 ) , S 2 ( x 2 , y 2 , z 2 ) S_1(x_1,y_1,z_1),S_2(x_2,y_2,z_2) S1(x1,y1,z1),S2(x2,y2,z2)，目标 T ( x , y , z ) T(x,y,z) T(x,y,z)。2+(z_1-z_2)^2} step1:两基站间的距离L=(x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2。
11、气动外形优化中的连续伴随方法
本文探讨了连续伴随方法在气动外形优化中的理论背景、实现和验证过程。通过使用DLR的FLOWer求解器，将伴随方法应用于Euler和Navier-Stokes方程，以高效计算成本函数梯度，从而显著减少优化过程中的计算成本。文章还介绍了该方法在RAE2822翼型和ONERA M6机翼等案例中的应用，并展示了其准确性和效率。未来展望包括扩展到复杂流动模拟和多学科优化。
qcc304x笔记之手机端显示电量（九）
默认的sdk有些安卓手机不支持电量显示，所以需要加电量显示的补丁 流程分析 1. 首先新建一个task，并将task注册给电池模块 appBatteryRegister（batteryRegistrationForm） 实现handler处理函数，当battery模块电池电量更新后，会将电池百分比值发送到本模块，然后我们就可以在handler中将实时电量同步到手机端了。 hfpAtCmdInit atCmdTask.task.handler = appAtCmdHandleM...
Scale-up，scale-out技术概述
本文系统分析了Scale-up与Scale-out两种扩展技术在现代计算中的应用与发展。Scale-up通过增强单节点性能，适用于高耦合任务，而Scale-out通过横向扩展节点，实现高可用性和无限扩展。在芯片层面，Chiplet技术推动Scale-up发展；在数据中心层面，二者协同工作构建强大集群。光模块在长距离高带宽传输中发挥关键作用。文章对比了NVIDIA、AMD和Broadcom三家公司的技术路线，指出NVIDIA采用封闭生态，AMD选择开放标准，Broadcom则主导底层连接技术。未来发展方向将聚
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
459
扫一扫
