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在本案例中，我们将使用Google Earth Engine（GEE）平台和MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）卫星数据来分析地表温度（Land Surface Temperature，LST）随时间的变化趋势。我们将展示如何使用GEE进行数据访问、图像处理和可视化，并提供相应的源代码。
首先，我们需要在GEE平台上导入MODIS LST数据集。以下是获取MODIS LST数据的代码片段：
// 导入MODIS LST数据集
var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD11A2')
.filter(eeGEE批量获取MODIS地表温度：从代码到可用的摄氏度数据
本文详细介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台，批量获取并处理MODIS地表温度数据（MOD11A1）。通过核心代码拆解，指导用户从筛选数据、计算年度平均值，到将原始数据转换为可直接使用的摄氏度数据，并完成下载与本地ArcGIS精加工的全流程。该方法高效解决了传统数据下载与处理费时费力的问题，特别适用于城市热岛、气候变化等研究领域。
GEE Python案例：利用MODIS数据中的NDVI进行时序分析和sens趋势分析
利用MODIS数据中的2001-2024年的NDVI进行时序分析和sens趋势分析。
GEE案例——利用MODIS数据（NDVI）计算中国大陆2000-2023年的MK、Sens趋势性分析和Z值统计以及方差分析
利用MODIS数据（NDVI）计算2000-2023年中国大陆的MK、Sens趋势性分析和Z值统计以及方差分析。
Google Earth Engine（GEE）——MODIS 影像LST地表温度随时间变化的趋势案例分析
该实验室的目标是使用 Google Earth Engine 深入研究气候变量。在本实验结束时，您将能够探索特定感兴趣区域的温度数据的长期趋势。 MODIS LST 数据集 MOD11A2 V6 产品可提供 1200 x 1200 公里网格中 8 天的平均地表温度 (LST)。MOD11A2 中的每个像素值是该 8 天内收集的所有相应 MOD11A1 LST 像素的简单平均值。选择 8 天的合成周期是因为该周期是 Terra 和 Aqua 平台的精确地面轨道重复周期的两倍。在该产品中，除了白天和夜间的.
GEE-Scholars MODIS地表温度LST时间变化趋势
沐风-GEE系列专栏 涵盖生态环境，卫星遥感，气候变化，云计算。 Google Earth Engine 系列学习笔记(一) Google Earth Engine 系列学习笔记(二) GEE-Scholars 可视化时间序列农业景观 GEE-Scholars 机器学习之卫星图像监督分类 GEE-Scholars 水体动态监测-河南水灾案例 GEE-Scholars 江淮平原水稻面积识别 GEE-Scholars 快速检测森林火灾位置及面积 GEE-Scholars MODIS地表温度LST时间变化趋势
Google Earth Engine（GEE）——乌干达的地表温度案例分析(时序分析和结果导出)
目标： 导入乌干达一年的地表温度 (LST) 数据。 使用时间序列图表观察温度的时间模式。 计算用于展示和出口的年平均温度。 遥感（卫星衍生）数据是有关土地覆盖、植被、降雨量、温度和其他气候变量的丰富信息来源。在许多情况下，卫星数据可以追溯到 1980 年代，因此提供了一种对不断变化的地理进行历史分析的方法。 在本练习中，您将学习如何从 Google Earth Engine 获取遥感数据。您将学习如何执行时间序列分析来研究选定地理和时间段内气候变量的变化。您还将应用一些常见的地理空间程序（分区、焦
Google Earth Engine：如何使用 GEE 分析荷兰地区的地表温度（LST），并将其结果导出为图像文件
本文介绍了如何使用 Google Earth Engine (GEE) 分析荷兰地区的地表温度 (LST)。首先，通过导入国家边界数据并筛选出荷兰的边界，明确分析区域。接着，加载 MODIS 地表温度数据集，筛选出 2016 年至 2021 年的影像，并将温度数据从 Kelvin 转换为摄氏度。随后，绘制了荷兰地区 LST 的时间序列图表，展示了温度变化趋势。进一步计算了该区域的平均温度，并将结果裁剪到荷兰边界范围内，最后将平均温度图像导出到 Google Drive。通过这一过程，展示了 GEE 在地理空
Google Earth Engine（GEE）——Earth Engine Python API 介绍 （含温度散点曲线图的绘制）
在过去的十年中，大量的地理空间数据，如卫星数据（如地表温度、植被）或大尺度的输出，甚至全球模型（如风速、地下水补给），已经可以从多个国家免费获得。机构和大学（例如 NASA、USGS、NOAA 和 ESA）。各个领域的科学家和工程师每天都使用这些地理空间数据来预测天气、预防灾害、保障供水或研究气候变化的后果。使用这些地理空间数据时，会出现一些问题： 有哪些数据可用？在哪里可以找到？ 我们如何访问这些数据？ 我们如何操作这些 PB 级数据？ 在本教程中，介绍了Google Earth Engine.
Google Earth Engine APP —— 全球地表温度监测APP（时序折线图和直方图展示）按照每个月展示
本次APP展示主要的目的是为了给全球地表温度通过点击任何一个点来获取这个点时间序列展示，当然这里我们除了进行正常的影像设置，也就是默认状态下的设定，我们可以通过改变间隔时间来展示我们每个月的影像温度。这里仅仅呈现了一个默认状态下的折线图 ，我们通过改变collection，并且设定时间属性来改变最后图表的横坐标轴，这里按照指定的年和月来筛选影像，从而获得指定的按照逐年每月的影像集合。必须返回一个单一的值。作为X轴上每个图像的标签的属性。一个包含数据的ImageCollection，将被包含在图表中。
STM32 AFIO时钟开启时机与复用功能解析
在嵌入式系统开发中，GPIO复用是微控制器外设配置的核心技术之一。通过复用功能，单个物理引脚可以动态切换不同功能模式，如USART通信或普通IO。其实现原理依赖于芯片内部的时钟树架构和寄存器配置机制。AFIO（Alternate Function I/O）模块作为STM32的特色设计，专门处理引脚重映射、外部中断配置等高级功能。正确理解复用功能与AFIO时钟的关系，能显著提升嵌入式开发效率，避免资源浪费。本文以STM32为例，结合引脚重映射和USART配置等典型场景，详解AFIO时钟的实际应用规范与优化实践
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本文介绍了将AAL2图谱映射到Yeo7大功能网络的方法。通过整合皮层(Yeo2011)、小脑(Buckner2011)和纹状体(Choi2012)三个区域的功能网络图谱，采用投票机制确定每个AAL区域的网络归属。具体步骤包括：1)统计每个AAL区域体素在各网络图谱中的分布；2)选择体素数量最多的网络作为该区域的最终标签。该方法实现了从解剖结构到功能网络的映射，可获得120个AAL区域对应的7大功能网络标签。
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