生态环境，遥感监测，深度学习，云计算

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

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生态环境，遥感监测，深度学习，云计算

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我是目录前言GEE监督分类流程1.导入相关库2.添加数据3.制作训练集4.分类器训练5.图像分类6.导出结果总结 大家好，我是沐风，致力于打造丝滑的知识搬运，集勤劳睿智帅气于一体的沐风 前言 监督分类是遥感图像分类的一种，即用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。已被确认类别的样本像元是指那些位于训练区的像元。在这种分类中，分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个像元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到和其最相似的样本类。 Earth En

我是目录Google Earth EngineNAIP 农业景观时间序列Landsat 农业景观时间序列总结 Google Earth Engine Google Earth Engine是一个基于云的行星级地理空间分析平台，它使Google的巨大计算能力能够应对各种高影响的社会问题，包括森林砍伐、干旱、灾难、疾病、粮食安全、水资源管理、气候监测和环境保护。作为一个集成平台，它在这一领域是独一无二的，它不仅为传统的遥感科学家提供了能力，也为更广泛的受众提供了能力，这些受众缺乏利用传统超级计算机或大规模商品云

我是目录欢迎来到沐风-Google Earth Engine-系列学习笔记 (二)1、Import 高程数据2、GEE高程数据计算3、ee.Terrain（JavaScript/Python）函数解读4、下载30米 分辨率高程数据5、总结 欢迎来到沐风-Google Earth Engine-系列学习笔记 (二) 数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现即地形表面形态的数字化表达，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字