Google Earth Engine 与图表交互应该如何操作?

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本文介绍了如何在Google Earth Engine (GEE) 平台上创建交互式图表并与地图进行联动。通过示例代码展示了如何在地图边界变化时更新图表数据,实现在地理空间数据可视化的动态分析。

Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云端平台,用于进行地理空间数据的存储、分析和可视化。在GEE中,我们可以使用图表库来创建交互式图表,以展示和分析地理空间数据的趋势和模式。本文将介绍如何在GEE中进行图表与地图的交互操作,并提供相应的源代码示例。

首先,我们需要导入ui模块来创建用户界面组件,以及导入chart模块来创建图表。以下是一个简单的示例代码,演示了如何创建一个与图表交互的地图:

// 创建一个地图实例
var map = ui.Map();

// 设置地图的中心位置和缩放级别
map.setCenter
【电能质量扰动】基于ML和DWT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)和离散小波变换(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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和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效率,为后续的电能治理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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