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第一个博客密码忘记了,今天才来开通第二个博客,时间已经过去两年了,三年的硕士生涯,真的是感慨良多,最有收获的一段时光,莫过于在实验室一个人敲着代码了,研三来得到中科院深圳先进院,在这里开始了新的研究生涯,主要工作是基于google earth engine的云计算平台,遥感大数据运算,不得不说,这是一个超越国内遥感行业至少10年的东西,我记得有一个院士讲过一句话,未来的遥感不是数据问题,而是计算问题,google 早已看穿一切,开发了GEE平台,这是一个遥感大数据云计算平台,国内几乎没有相关介绍

Google Earth Engine城市水体提取 大家都知道城市水体提取相比较于山区,丘陵的地区,肯定是比较难的,为什么呢,因为城市水体有很多高层建筑导致的阴影,这个就非常复杂了,而且现在很多高分影像只有可见光和近红外波段,那么我们如何准确提取城市水体呢? Remoe Sensing2018年刊发了一篇城市水体高分影像自动提取算法(Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for High-Resolution Mapping of

最近在学习Google Earth Engine的使用,发现这个平台确实是一个非常好用.非常强大的平台.在GEE官网上找到了一些中文的学习资料,现在搬运过来分享给大家共同学习.教程分为两个部分 教程一说明如下 These docs are contributed by Jinzhu Wang of Southwest University & Deakin University Australia, School of Life and Environmental Sciences. They

这段代码实现了在Google earth engine中绘制图像/波段间的散点图,得到相关关系.适用于探究数据间的相关性,进行数据的交叉验证. 代码来源于官方帮助:https://developers.google.com/earth-engine/guides/charts_array_values // Define an arbitrary region of interest. var sanFrancisco = ee.Geometry.Rectangle([-122.45, 37.7

Google Earth Engine中的位运算 按位运算是编程中一个难点,同时也是在我们后续处理影像数据,尤其要使用影像自带的波段比如QA波段经常会用到的一个东西.通过按位运算我们可以筛选出我们想要的各种质量规格的影像. 数值或字符在内存内都是被存储为0和1的序列,每个0和1被称之为1个位,比如说10进制数据2在计算机内被存储为 0 0 1 0,当我们将内存内的位值改变之后,这个值代表的意义也就变了,比如把2前移动一位, 现在存储单元里面变成了 0 1 0 0,这个值表示的是十进制的4,这也就

本文主要翻译自下述GEE官方帮助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scale https://developers.google.com/earth-engine/guides/projections https://developers.google.com/earth-engine/guides/resample#resampling 1 尺度(scale) 尺度(scale)指像元分辨率.GEE中进行分析计算时以影像金字塔

我写博客的工作不像论文,假大空,我们直接上干货,之所以取一个这么大的名字,当然是我们能做到的... 不多说,我们对全国水体进行水质参数反演,不用MODIS,太粗,我们直接用哨兵,这样就可以直接做到大型水库或长河流观测了.当然了. 算法选择很重要,要选择什么算法呢?我这里主要参考这篇论文---<Hendrik V D W , Marcel W . Hue-Angle Product for Low to Medium Spatial Resolution Optical Satellite Sen

国内研究landsat8温度反演的人员很多,但是现有算法一般都是一景为例子,进行开展. 这有一个局限性,当研究的尺度很大时,就需要比较大的运算量了,例如全省温度,全国温度,全球温度,当然大家可能会说,可以用modis数据进行,我们当然不用modis,我用Landsat做中高尺度温度反演,我目前基于单通道算法,做出了全国中高分辨率的温度产品,目前来说,效果还是不错的,跟大气传输方法进行了对比,精度控制在1摄氏度以内. 我选择2017年进行实验,GEE总共运算了4759景Landsat影像,耗时大概

(First,再次严谨说明,本人成果未经允许,切勿发表到相关学术期刊,如果有技术交流,qq1044625113,顺便打个广告,兼职GEE开发,欢迎联系!) 终于过了严寒的冬天,2017年的冬天中国南方到处断气,这个痛苦南方的孩子应该深有体会.现在大家都在说节能减排,到底做的如何呢??实地去看?普通人估计不太现实,因为相关部门不一定会让一个普通人进去,如果有了RS和GIS技术就不一样了,这就体现出了技术的优势. 闲话少说,进入主题.一般看一个地方有没有继续在燃烧煤炭,炼钢等,主要看他的烟冲就可以了

本文内容参考自: https://blog.csdn.net/qq_21567935/article/details/89061114 https://blog.csdn.net/qq_21567935/article/details/89061114 批量点击RUN任务 使用GEE导出运算结果到drive中,需要点击task中生成的RUN按钮进行确认,数量较少的时候还可以,但如果数量较多时,便会很繁琐.使用下面的代码可以帮助我们解决这一烦恼. 1 / ** 2 3 批量执行GEE导出任务 4

Google Earth数据存储.管理.表现及开发机制 一.    Google Earth(Map)介绍 1.1    Google Earth介绍 在众多的地理信息服务提供商中,Google是较早提供服务的一个,其它有如ESRI这种巨头,也有中国的灵图.但凭借着提供优质.高效.高性价比服务的理念和Google自身的巨大影响力,Google推出的Google Earth和Google Map平台已经成为全球影响力最大的互联网空间信息服务平台. Google Earth具有十分突出的三个特点[1

"Zed, you are so excellent." 为什么要写这句英文?容我卖个关子稍后再解释. 相信大多数人都体验过Google Earth(简称GE),我对GE最初的印象是在大学宿舍,当时Google刚刚推出GE时,舍友们喜欢在上面找自己的家,惊讶于它的精细程度,并担心是否对中国有一定的安全隐患. 坦白说,当时我对GE上找家没一点兴趣,但不能否认写到这时,我停下笔,打开了GE,花了很长时间找到了我在成都和泰安的家.我想中国80后的一代对家的概念或多或少有一定的困扰吧.比如我,

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow

1.What's V2EX? 关于这个问题,我们可以看看其作者Livid早期自己的V2EX社区的介绍: What's V2EX? 这是很多人都问过的问题,而我一直都没有做出一个明确的解答.因为我实在觉得这是一个很难一次就完全解答完整的问题.不过,今天我会试着给出第一个版本的解答. V2EX 是一个由各种话题组成的社区,这些话题以各类技术和文化话题为主,同时 V2EX 还欢迎任何新的话题的加入.目前 V2EX 中最火热的话题包括 Linux.Mac.PHP.Project Babel(搭建 V2E

一: 微软和Google是世界上最成功科技巨头之一,但他们之间却有着不同的产品和业务,二者的盈利方式也各有不同,本文将分析和探讨的二者盈利模式的异同. 微软的盈利模式 在1975年由大学肄业的Bill Gates创建的微软公司,现在已经是世界上最大的科技公司之一.2014年第四季度财报显示,微软的第四财季营收为233.82亿美元,这样一个体量庞大的公司,从操作系统起家,而现在的业务从个人电脑到企业业务,从云服务到游戏机,范围非常广泛.在这众多的业务中,微软是如何盈利的,它的盈利模式又是如何呢.

就 目前的软件公司而言,Google无疑是在开放和创新力方面做得最好的.而如何支撑Google这种快速地扩张的研发能力以及迭代速度,并且产品质量总是 一如以往的能给人们很棒的用户体验?这是一个值得我们思考和学习的问题,怎么保持快速地产品开发,当然离不开高效的测试. 下面,参考这篇文章"Google是如何做测试的",其实除了这篇文章之外,当然更推荐另一本书<Google测试之道>. 导读:本文译自 James Whittaker 在 Google 测试官方博客发表的文章<

Android BroadcastAnyWhere(Google Bug 17356824)漏洞具体分析 作者:简行(又名 低端码农) 继上次Android的LaunchAnyWhere组件安全漏洞后,近期Google在Android 5.0的源代码上又修复了一个高危漏洞.该漏洞简直是LaunchAnyWhere的姊妹版--BroadcastAnyWhere. 通过这个漏洞,攻击者能够以system用户的身份发送广播.这意味着攻击者能够无视一切的BroadcastReceiver组件訪问限制.并

继长时间的迷茫后,我发现还是回归php网站开发更适合我,或者没有那么深刻,但至少要做点事情.不知道以后将从事什么样的工作,但现在找点事情做还是很好的.所以,为了激发我学习的热情,我在网上搜了一下免费云空间,发现还是很多可以用的.最好的还是google的google app engine了. 今天在上面成功部署网站.简单步骤如下(引自:http://www.360doc.com/content/13/0310/10/11729272_270525195.shtml): (不能复制,直接点击链接吧!

Google是如何做测试的?(一.二) 导读:本文译自 James Whittaker 在 Google 测试官方博客发表的文章<How Google TestsSoftware >. 在所有我被问及的问题中,最多的就是关于谷歌是如何测试的.尽管在博客中(google testing blog)中有过零碎的解释说明,但还是需要更多的系统阐述.虽然谷歌的技术路线在执行的过程中不断地进化,但公司的测试策略却从来没有变化过.谷歌现在是一家拥有搜索.应用.广告.移动.操作系统等产品的公司,我们在这些涉