地球引擎高级教程:将地图展示界面分割为多个界面

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本教程详细介绍了如何使用Google Earth Engine的JavaScript API将地图展示界面分割为多个独立部分,以实现定制化的数据展示。通过创建地图对象、设定中心位置和缩放级别,再利用`ee.control.SplitPanel`进行界面分割,可以实现上下或左右布局。此外,可在不同分割界面上展示不同的遥感影像和矢量数据,以增强地图的灵活性和实用性。

在地球引擎(Google Earth Engine)中,我们可以通过将地图展示界面分割为多个界面,以实现更灵活和定制化的数据展示效果。本教程将向您展示如何使用地球引擎的JavaScript API来实现这一目标。

首先,我们需要导入地球引擎的JavaScript API库:

// 导入地球引擎库
var ee = require('users/google/earthengine:current');

接下来,我们可以创建一个地图展示界面,并将其分割为多个界面。在下面的示例中,我们将地图分割为两个界面,上下排列:

// 创建一个地图
var map =
【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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