<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[m0_69670409的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; m0_69670409]]></copyright><item><title><![CDATA[Python调用GEE批量下载Daymet气象数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/159996314</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/159996314</guid><author>m0_69670409</author><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 21:11:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[Daymet该数据集覆盖北美大陆（包括美国、加拿大、墨西哥及部分加勒比地区），时间范围从1980年至今持续更新。其核心优势在于采用先进的插值算法，将地面气象观测站的点位数据与数字化高程模型（DEM）结合，生成空间分辨率可达1公里（约0.01度）的格点化日值数据。Daymet提供六项关键地表变量：每日最高气温、每日最低气温、每日降水总量、每日短波辐射通量、每日水汽压以及每日积雪水当量，且可以在GEE上获取。基于Python调用GEE批量下载数据相比于在GEE官网平台下载，具有更高的下载速率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据推荐——2001-2022年500米中国SIF栅格数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/157295832</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/157295832</guid><author>m0_69670409</author><pubDate>Fri, 23 Jan 2026 17:05:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[截至目前，遥感领域中植被指数主要通过NDVI、EVI、NDWI等植被指数表征植物状态。卫星日光诱导叶绿素荧光 SIF  (Solar-induced chlorophyll fluorescence) 是迅速发展的新型植被遥感方法,能够直接探测植被生理过程和光合作用的动态变化。相比于NDVI等，SIF可以更敏感低去反映作物所受的干旱胁迫等状态。但是目前大多数SIF空间分辨率和时间分辨率难以兼得，部分研究通过降尺度去生成更高分辨率的数据集。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GEE+python（补充内容——vscode可视化）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/155742613</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/155742613</guid><author>m0_69670409</author><pubDate>Tue, 09 Dec 2025 14:11:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[在我第一篇文章中（）讲解了如何在vscode中调用GEE以方便我们批量处理下载数据。在哪个文章中我曾说过vscode无法实现可视化，我发现是我见识太少了，我要对这个补充一下(顺便混一个稿子，近期真的感觉没有什么可分享的东西所以没有写稿子，错啦错啦）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在VS code上配置pytorch环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/153931809</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/153931809</guid><author>m0_69670409</author><pubDate>Sun, 26 Oct 2025 22:18:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习与机器学习不同，部分机器学习的使用其实相对简单，在python上面调用ski-learn就可以使用。但是想要进行深度学习，逃不了pytorch的使用，但是pytorch没有办法直接pip安装，所以需要配置相关的环境。虽然本次的内容过多，但是操作难度不大，所以大家不要有畏难心理。深度学习建议还是让他在GPU里面运行，如果在CPU的话也不是不可，只是运行速度会相对较慢。CUDA的安装是与显卡息息相关的，所以在安装之前，必须要了解相关的型号参数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python+GEE配置，提高效率！！！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/152229480</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_69670409/article/details/152229480</guid><author>m0_69670409</author><pubDate>Sun, 28 Sep 2025 20:45:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[打开【GEE】，点击右上角的头像，点击【Project Info】就可以看到你的项目名字，复制后在python里面代替"你自己的资产"之后就好。当我美美地使用GEE时发现批量下载影像时在task界面要一个一个去点run，真的心累，所以我去了解了一下python+GEE的使用。我问了很久chatgpt和其他的文章，初始化函数的括号里面是空的，如果是空的话则会显示下面的结果，这也是困了我很久的问题。当我按照前4步搞好之后，我就像测试一下，所以就初始化看看。希望可以帮到大家，若有侵权请联系我，我肯定会删掉的！]]></description><category></category></item></channel></rss>