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博士,地图制图和地理信息工程专业,集成当下主流GEE、computer planetary、PIE、AI Earth等生态云平台,介绍以上云计算平台的优势、教程、应用和解决各类问题,让优质的代码、应用在生态、地理、测绘等领域。 微信公众账号:生态云计算
Google Earth Engine——GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值
Google Earth Engine——清华Tsinghua/FROM-GLC/GAIA/v10该数据集包含1985年至2018年全球不透水表面积的年度变化信息,分辨率为30米
Google Earth Engine——NASA NEX-DCP30数据集(降水和气温)由美国本土的降尺度气候情景组成1km分辨率
Google Earth Engine(GEE)——利用sentinel-5P数据进行中国区域so2二氧化硫的2019-2020年差异分析
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含美国主要政府部门的2016年边界。除了50个州之外,人口普查局还将哥伦比亚特区、波多黎各和每个岛屿地区
Google Earth Engine——地球科学激光测高系统(GLAS)的空间激光雷达数据(2005年)和辅助地理空间数据融合的全球树木高度数据集
Google Earth Engine(GEE)——哨兵数据中隐藏的秘密(卫星影像拍到的如来神掌)
Google Earth Engine——NASA DEM是对STRM数据的再处理,通过纳入ASTER GDEM、ICESat GLAS和PRISM数据集的辅助数据,提高了精度
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含了2016年发布的所有路段,包含了1900多万条单独的线路特征,覆盖了美国、哥伦比亚特区、波多黎各和岛屿地区
Google Earth Engine——2017年更新的RESOLVE生态区数据集提供了代表我们生活星球的846个陆地生态区的描述数据集
Google Earth Engine——海面温度--WHOI数据集是NOAA海洋表面(OSB)的一部分,提供了无冰海洋的高质量的气候数据记录(CDR)
Google Earth Engine——Daymet V3提供美国、墨西哥、加拿大、夏威夷和波多黎各的每日天气参数的网格化气象数据集
Google Earth Engine——NASA NEX-GDDP数据集由全球降尺度气候情景NEX-GDDP: NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled
Google Earth Engine——陆地数据同化系统(LDAS)结合多种来源的观测数据(如降水表数据、卫星数据和雷达降水测量)
Google Earth Engine——美国人口普查局定期发布一个名为TIGER的地理数据库。这个表格包含了2010年人口普查的人口概况1的数值,按普查区汇总
微软行星云计算Planetary Computer——可视化数据集有哪些?
Google Earth Engine——300米的空间分辨率提供了2010年地面和地下生物质碳密度的时间一致性和统一的全球地图,地面生物量地图整合了针对土地覆盖的木质、草原、耕地和苔原生物量的遥感
Google Earth Engine——真彩色数据集Planet labs Inc. SkySat卫星在2015年为实验性的 “Skybox for Good Beta “项目,以及各种危机应对事件
PIE-engine中数据集介绍:高分影像,风云数据以及缺点
Google Earth Engine——加拿大数字高程模型(CDEM)是加拿大自然资源部(NRCan)测高系统的一部分,源于现有的加拿大数字高程数据(CDED)
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含美国主要政府部门的2018年边界。除了50个州之外,人口普查局还将哥伦比亚特区、波多黎各和每个岛屿地区
Google Earth Engine——TERN/AET/CMRSET_LANDSAT_V2_1数据集使用CMRSET算法为澳大利亚提供准确的实际蒸散量(AET或ETa)
Google Earth Engine——AVHRR探路者5.3版海面温度数据集(PFV53)是由NOAA国家海洋学数据中心和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院合作制作的全球每日两次的4公里数据
Google Earth Engine(GEE)——sentinel2数据介绍
Google Earth Engine——PRISM日数据集和月数据集是美国本土的网格化气候数据集,由俄勒冈州立大学的PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM(独立坡度模型的参数-海拔回归)开发的
Google Earth Engine——TRMM/3B43在每个日历月执行一次,通过将3小时合并的高质量/红外估计值(3B42)与每月累积的全球降水气候学中心(GPCC)雨量计分析相结合降水预测
Google Earth Engine——GOES卫星是由NOAA运行的地球静止气象卫星,火灾(HSC)产品包含四张图像:一张是火灾掩码形式,另外三张是确定火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率的像素值
Google Earth Engine——臭氧总量绘图分光仪(TOMS)数据集代表了过去25年中可用于监测全球和区域臭氧总量趋势的主要长期、连续的卫星观测记录
Google Earth Engine——气候危害组红外降水与站点数据(CHIRPS)是一个30年以上的准全球降水数据集
Google Earth Engine——多光谱/潘氏图像集包含了从原始12位数据上移的五个16位波段的图像。B、G、R和近红外波段的分辨率约为每像素2米,而Pan波段的分辨率约为0.8米
Google Earth Engine(GEE)——使用 GeoPandas 和 Uber 的 H3 空间索引进行快速多边形点分析
Google Earth Engine——2001年的原始森林范围数据集是利用全球获得的、免费的、经过一致处理的Landsat图像,30米的空间分辨率
Google Earth Engine——南极洲参考高程模型(REMA)是一个高分辨率、有时间戳的南极洲数字表面模型(DSM),具有2米和8米的空间分辨率
Google Earth Engine(GEE)——Landsat 8TI/TOA/SR影像对比分析区别和去云即NDVI计算
使用 QGIS修复缺失数据的栅格
Google Earth Engine——Landsat图像在描述全球森林范围和变化方面的时间序列分析结果(2015年)
Google Earth Engine——Murray Global Intertidal Change ClassificationMurray全球潮间带变化数据集
Google Earth Engine——气候危害组红外降水与站点数据(CHIRPS)是一个30年以上的全球降水数据集
Google Earth Engine(GEE)——如何加载ee.FeatureCollection中点数据在MAP中
Google Earth Engine——Landsat图像在描述全球森林范围和变化方面的时间序列分析结果(2013年)
Google Earth Engine——该数据集是2018年30米分辨率的中国梯田分布地图。它是通过使用基于谷歌地球引擎平台的多源和多时空数据进行基于像素的监督性分类开发的。
Google Earth Engine —— NOAA每天0.25度的海面温度插值(OISST)全球海洋温度场数据集
累积分布函数和直方图哪个更好?
Google Earth Engine——街区数据集包含2010年的人口普查街区,最小单位大致相当于一个城市街区。超过1100万个多边形特征,覆盖美国、哥伦比亚特区、波多黎各和岛屿地区。
Google Earth Engine——1980-2021Daymet V4提供北美大陆、夏威夷和波多黎各的每日天气参数的网格化估计(波多黎各的数据从1950年开始提供)数据集
Google Earth Engine——Landsat植被连续场(VCF)树木覆盖层包含了每个30米像素中被高度大于5米的木质植被覆盖的水平地面的百分比估计,数据集来自GFCC表面反射率产品
Google Earth Engine——全球海洋颜色、叶绿素、反射率和颗粒有机碳等数据集
Google Earth Engine——全球降水测量(GPM)NASA/GPM_L3/IMERG_MONTHLY_V06月度数据
Google Earth Engine ——GLDAS-2.0是用更新的普林斯顿全球气象强迫数据集基于MODIS的地表参数数据集
Google Earth Engine(GEE)——环境监测和建模的必看论文推荐