数据库作业-caohai-山东大学威海数据库pta作业-21数据库实验05-基础SQL语言2

这篇博客包含了山东大学威海数据库课程的多个作业题目,涉及SQL语言的基础概念和使用,如子查询、GROUP BY、HAVING、索引、表结构修改等。每个题目都提供了表结构、样例数据及期望输出,适合数据库初学者进行练习和复习。

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子查询的SELECT语句中不能使用ORDER BY子句。

T

F

// 第一阶段:数据准备 var caohai = ee.FeatureCollection('users/your_username/caohai_boundary'); // 替换为你的草海区域矢量数据 // 加载总氮数据CSV(需提前通过Assets上传) var tnData = ee.FeatureCollection('users/your_username/TN_Data_CSV'); // 定义日期范围(扩展±7天以获取有效影像) var dateRanges = [ ee.Date('2024-01-12').getRange('day', 7), ee.Date('2024-04-08').getRange('day', 7), ee.Date('2024-07-29').getRange('day', 7), ee.Date('2024-11-28').getRange('day', 7) ]; // 第二阶段:影像处理 function processImage(dateRange) { var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') .filterBounds(caohai) .filterDate(dateRange.start(), dateRange.end()) .first(); // 去云处理(基于QA_PIXEL波段) var qa = l8.select('QA_PIXEL'); var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 3).eq(0); // 云掩膜 var l8Masked = l8.updateMask(cloudMask); // NDWI计算(使用SR_B3和SR_B6) var ndwi = l8Masked.normalizedDifference(['SR_B3', 'SR_B6']) .rename('NDWI') .clamp(-1, 1); // 水体提取(阈值法) var waterMask = ndwi.gt(0.2); var waterArea = ndwi.updateMask(waterMask); // 影像裁剪与光谱信息提取 var clippedImg = l8Masked.select(['SR_B.*']) .multiply(0.0000275) .add(-0.2) // 转换为反射率 .clip(caohai); return clippedImg.addBands(waterArea); } // 第三阶段:数据关联 var processedImages = dateRanges.map(processImage); var imageCollection = ee.ImageCollection(processedImages); // 光谱信息提取函数 var extractFeatures = function(image) { return image.reduceRegions({ collection: tnData, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 30 }); }; // 执行批处理 var allData = imageCollection.map(extractFeatures).flatten(); // 第四阶段:结果导出 Export.table.toDrive({ collection: allData, description: 'WaterQuality_Features', fileFormat: 'CSV' }); // 可视化参数设置 var visParams = {bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'], min: 0, max: 0.3}; Map.addLayer(ee.Image(processedImages.get(0)), visParams, 'L8 Composite'); Map.centerObject(caohai, 10);以上的代码中哪里需要改为我自己的东西
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03-26
<think>嗯,用户的问题是关于在给定的Earth Engine脚本中,哪些部分需要替换为用户自己的资产、路径或配置。我需要先理解用户的问题场景。他们可能在使用Google Earth Engine进行地理空间分析,但不太清楚代码中哪些地方需要根据个人账户或数据进行修改。 首先,我应该回忆一下Google Earth Engine脚本的基本结构。通常,Earth Engine脚本会涉及到加载数据集、定义区域、设置参数、导出结果等步骤。用户可能需要替换的部分包括他们自己的资产路径、区域定义、输出路径,以及可能的参数调整如分辨率或过滤条件。 然后,我需要查看用户提供的引用内容。引用[1]提到本地变量是云端对象的代理,这可能意味着用户需要修改与资产相关的变量,如自己的影像集合或特征集合。引用[2]提到了NDVI的不同方法和数据集的选择,这可能涉及数据源或索引方法的替换。引用[3]中的函数参数如region、resolution,这些可能需要用户根据自己的研究区域和需求进行调整。 接下来,我应该将这些需要替换的部分分类,比如资产路径、区域范围、输出配置、参数调整等。每个类别举出具体的例子,比如用户需要将'users/公共账号/数据集'改为自己的资产路径,或者将geometry变量替换为自己的研究区域几何图形。 还要考虑用户可能的错误点,比如忘记替换路径导致无法访问数据,或者区域设置不正确导致分析范围错误。需要提醒用户注意这些部分,并给出修改建议,如使用自己的Geometry Tool绘制区域,或检查资产权限。 此外,是否需要示例代码来展示修改前后的对比?比如展示原始代码中的导出部分,然后修改后的版本,这样用户更清楚哪里需要改动。例如,将Export.image.toDrive中的folder参数改为自己的Google Drive文件夹名。 最后,总结需要替换的部分,并可能生成相关问题,比如如何上传个人资产到Earth Engine,如何调整分辨率参数,或者如何处理导出结果,这些都能帮助用户进一步解决问题。</think>在Earth Engine脚本中需要根据个人账户或数据进行修改的部分主要包括以下几个关键模块: ### 一、数据资产路径(必须修改) 所有包含`users/公共账号/数据集`格式的路径需要替换,例如: ```javascript var dataset = ee.ImageCollection('users/public_account/NDVI_dataset'); // 需替换为自有数据集路径 var feature = ee.FeatureCollection('users/team_project/study_area'); // 需替换为自有矢量边界 ``` 这类路径对应GEE资源管理器中用户自有的影像/矢量数据集[^1] ### 二、空间范围定义(建议修改) 包含地理坐标系的几何对象需要调整: ```javascript var geometry = ee.Geometry.Polygon([[[-101.5, 41.2], [-101.5, 40.8], [-101.1, 40.8]]]); // 需替换为研究区坐标 ``` 可通过GEE的Geometry Tool绘制自定义区域 ### 三、输出配置(必须修改) 导出模块中的存储路径参数: ```javascript Export.image.toDrive({ image: result, description: 'NDVI_Export', folder: 'GEE_Output', // 需改为自有Google Drive文件夹 region: geometry, scale: 30 }); ``` ### 四、算法参数(可选修改) 涉及具体业务逻辑的参数需要适配: ```javascript var cloudThreshold = 0.2; // 云量过滤阈值 var resolution = 30; // 空间分辨率 var startDate = '2020-01-01'; // 时间范围 ``` 这些参数应根据传感器类型和研究目标调整[^2] ### 五、自定义函数参数(需验证修改) 复杂算法中的结构参数: ```javascript var complexity = lse.structuralComplexity( values, [10,20,50], // 分析半径列表(需验证适用性) 'circle', // 核类型 geometry, // 需确保范围有效 30, // 分辨率 false // 边缘处理方式 ); ``` 这类参数需要结合具体算法文档调整[^3]
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