可视化和处理 Google Earth Engine(GEE)数据

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本文介绍了如何使用Google Earth Engine进行地理空间数据的可视化和处理。通过JavaScript编程,展示了数据集导入、图像显示、时间序列动画创建以及图像分类等操作,强调GEE在地理空间分析中的强大功能。

Google Earth Engine(GEE)是一个强大的平台,用于可视化、分析和处理地理空间数据。它提供了大量的卫星图像和地理数据集,以及一套强大的分析工具和编程接口,使用户能够在云端进行复杂的地理空间分析。

在本文中,我们将介绍如何使用GEE进行数据可视化和处理。我们将使用JavaScript编程语言,并通过GEE平台中的代码编辑器来执行我们的代码。

首先,我们需要在GEE中导入所需的数据集。GEE提供了许多预定义的数据集,例如卫星图像、气候数据和地理矢量数据。我们可以使用以下代码导入一个卫星图像数据集:

var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR/LC08_123032_20140515');

接下来,我们可以使用GEE的图像显示功能可视化这个图像:

Map
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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