使用Google Earth Engine快速创建10公里的栅格网络

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本文介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE) 创建一个10公里分辨率的栅格网络。通过定义区域范围,设置投影分辨率,生成随机点并转换为网格单元,最终实现栅格网络的可视化。

Google Earth Engine(GEE)是一个功能强大的云平台,用于进行地理空间数据分析和可视化。在GEE中,我们可以使用JavaScript编程语言来处理大规模的遥感数据。本文将介绍如何使用GEE创建一个10公里的栅格网络,并提供相应的源代码。

首先,我们需要在GEE中定义一个区域范围,以确定我们要创建栅格网络的空间范围。我们可以使用GEE提供的几何图形对象来定义一个矩形区域。下面是一个示例代码,定义了一个在中国境内的区域范围:

var region = ee.Geometry.Rectangle([73, 18, 135
【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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