MEaSUREs 格陵兰岛月度 MODIS 图像镶嵌图 V001

简介: NASA MEaSUREs格陵兰月度MODIS镶嵌图(V001),提供高分辨率海岸线与冰盖边缘动态监测数据,支持气候变化研究。含Python示例代码,便于快速检索、可视化与下载。(239字)

​MEaSUREs Greenland Monthly Image Mosaics from MODIS V001

简介

该数据集是 NASA 为研究环境制作地球系统数据记录 (MEaSUREs) 计划的一部分,由合成的 MODIS 图像构建而成的格陵兰海岸线和冰盖边缘的月度图像镶嵌图。

摘要

代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify

import pandas as pd
import leafmap

url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df

leafmap.nasa_data_login()

results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="NSIDC-0724",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)

gdf.explore()

leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

相关文章
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 BI
2026年OpenClaw(Clawdbot)Skills攻略:从阿里云部署到实战保姆级教程
2026年,AI自动化工具的核心竞争力已从单一对话能力转向“指令解析+具象化任务执行”的全链路闭环。OpenClaw(前身为Clawdbot、Moltbot)作为阿里云生态下的开源AI代理工具,凭借轻量化架构与强大的生态适配能力,成为个人与轻量团队搭建专属AI助手的首选;而Skills作为其功能扩展核心,就像为AI助手配备了“灵活双手”,通过模块化插件解锁网页自动化、文件处理、代码开发、数据统计等多样化能力,让OpenClaw突破纯语言交互的局限,真正实现“自然语言指令驱动的全场景自动化”。
1219 15
|
2月前
|
人工智能 运维 监控
2026 OpenClaw/Clawdbot技能生态解析:从部署到精通,打造企业级AI生产力中枢
在2026年AI Agent的赛道上,OpenClaw(原Clawdbot)已从单一的对话工具,进化为以“技能生态”为核心的开放式生产力平台。其核心竞争力不再局限于底层的对话能力,而是依托ClawHub技能市场中超过5700个的模块化技能,实现了从“能听会说”到“能做会管”的跨越式发展。然而,大量用户在部署后陷入“技能多而不精、配置繁而不会”的困境,要么因部署复杂放弃云端方案,要么因技能搭配不当导致效率不升反降。
715 10
|
2月前
|
人工智能 JSON 监控
2026年OpenClaw Skills终极指南:100款高赞OpenClaw Skills+一键部署全攻略
OpenClaw的爆发式流行,本质是AI Agent从“聊天工具”向“生产力操作系统”的进化。但多数用户部署后却陷入“看似强大却不好用”的困境,核心原因在于忽视了Skills生态的核心价值——就像高性能电脑需要专业软件才能发挥价值,OpenClaw本体仅提供基础框架,而100款高赞Skills才是解锁其全场景能力的关键。
3011 9
|
2月前
|
编解码 算法 PyTorch
基于 YOLOv8 的多水果智能识别系统工程化实战 [目标检测完整源码]
本文从工程化与产品化的视角,系统讲解了一个基于 YOLOv8 的多水果种类智能识别系统的完整实现路径。通过将目标检测算法、统一推理逻辑与 PyQt5 图形界面进行解耦设计,项目不仅实现了对图片、视频和实时摄像头的高效识别,也真正完成了从模型训练到可交互应用的落地闭环。实践表明,YOLOv8 在多类别水果识别场景下兼顾了精度与实时性,而图形化封装显著降低了算法使用门槛,使系统具备良好的复用性与扩展性。整体方案对希望将计算机视觉技术应用于农业、零售或工业场景的开发者而言,具有明确的参考价值与实践意义。
222 15
基于 YOLOv8 的多水果智能识别系统工程化实战 [目标检测完整源码]
|
2月前
|
人工智能 语音技术 云计算
书尖 AI 功能实测|基于阿里云 AI 技术,与微信读书阅读体验对比
本文深度实测阿里云赋能的智能阅读工具“书尖AI”,对比微信读书,客观呈现其1.2亿册书库、双人AI播客听书、2分钟极速解读等核心优势,展现高效轻松的智能阅读新体验。(239字)
|
2月前
|
人工智能 API 机器人
OpenClaw 用户部署和使用指南汇总
本文档为OpenClaw(原MoltBot)官方使用指南,涵盖一键部署(阿里云轻量服务器年仅68元)、钉钉/飞书/企微等多平台AI员工搭建、典型场景实践及高频问题FAQ。同步更新产品化修复进展,助力用户高效落地7×24小时主动执行AI助手。
26393 189
|
4月前
|
存储 SQL JSON
打通可观测性的“任督二脉”:实体与关系的终极融合
阿里云推出图查询能力,基于 graph-match、graph-call、Cypher 三重引擎,实现服务依赖、故障影响、权限链路的秒级可视化与自动化分析,让可观测从‘看板时代’迈向‘图谱时代’。
454 78
|
4月前
|
机器学习/深度学习 缓存 物联网
打造社交APP人物动漫化:通义万相wan2.x训练优化指南
本项目基于通义万相AIGC模型,为社交APP打造“真人变身跳舞动漫仙女”特效视频生成功能。通过LoRA微调与全量训练结合,并引入Sage Attention、TeaCache、xDIT并行等优化技术,实现高质量、高效率的动漫风格视频生成,兼顾视觉效果与落地成本,最终优选性价比最高的wan2.1 lora模型用于生产部署。(239字)
1569 104
|
4月前
|
消息中间件 人工智能 NoSQL
AgentScope x RocketMQ:打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
Apache RocketMQ 推出轻量级通信模型 LiteTopic,专为 AI 时代多智能体协作设计。它通过百万级队列支持、会话状态持久化与断点续传能力,解决传统架构中通信脆弱、状态易失等问题。结合 A2A 协议与阿里巴巴 AgentScope 框架,实现高可靠、低延迟的 Agent-to-Agent 通信,助力构建稳定、可追溯的智能体应用。现已开源并提供免费试用,加速 AI 应用落地。
498 36
AgentScope x RocketMQ:打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
阿里云AI产品免费试用:7000万Tokens+30款产品零成本体验!
阿里云推出“AI免费试用”活动:新用户享7000万Tokens、100张图+50秒视频生成额度,覆盖通义千问Qwen3、万相2.6等30+款AI产品。零门槛开通即用,支持Agent搭建、代码生成、NLP/视觉智能等全场景实践,助开发者低成本启航AI应用开发。
1402 7

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务