这个大规模的开放数据集包括从高分辨率的50厘米卫星图像中得出的建筑物轮廓。它包含了5.16亿个建筑物的检测结果,覆盖了1940万平方公里的区域(占非洲大陆的64%)。 对于这个数据集中的每一栋建筑,我们都包括描述其在地面上的足迹的多边形、表明我们对这是一栋建筑的确定程度的信心分数,以及与建筑中心相对应的Plus代码...
(2条消息) Google Earth Engine ——高分辨率 50 厘米卫星图像的建筑物轮廓数据集_ 归一化建筑指数: NDBI是查勇等在杨山提出的仿归一化植被指数基础上提出的, 它可以较为准确地反映建筑用地信息, 数值越大表明建筑用地比例越高, 建筑密度越高。计算公式如下: 式中,RNIR、RMIR分别为图像的近红外、中红...
(2条消息) Google Earth Engine ——高分辨率 50 厘米卫星图像的建筑物轮廓数据集_此星光明的博客-CSDN博客 归一化建筑指数: NDBI是查勇等在杨山提出的仿归一化植被指数基础上提出的, 它可以较为准确地反映建筑用地信息, 数值越大表明建筑用地比例越高, 建筑密度越高。计算公式如下: 式中,RNIR、RMIR分别为图像...
这个大规模的开放数据集包括从高分辨率的50厘米卫星图像中得出的建筑物轮廓。它包含了5.16亿个建筑物的检测结果,覆盖了1940万平方公里的区域(占非洲大陆的64%)。 对于这个数据集中的每一栋建筑,我们都包括描述其在地面上的足迹的多边形、表明我们对这是一栋建筑的确定程度的信心分数,以及与建筑中心相对应的Plus代码...
数据介绍: 这个大规模的开放数据集包括从高分辨率的50厘米卫星图像中得出的建筑物轮廓。它包含了5.16亿个建筑物的检测结果,覆盖了1940万平方公里的区域(占非洲大陆的64%)。 对于这个数据集中的每一栋建筑,我们都包括描述其在地面上的足迹的多边形、表明我们对这是一栋建筑的确定程度的信心分数,以及与建筑中心相对应...
(2条消息) Google Earth Engine ——高分辨率 50 厘米卫星图像的建筑物轮廓数据集_此星光明的博客-CSDN博客 归一化建筑指数: NDBI是查勇等在杨山提出的仿归一化植被指数基础上提出的, 它可以较为准确地反映建筑用地信息, 数值越大表明建筑用地比例越高, 建筑密度越高。计算公式如下: ...
现在我们使用用于环境监测的分辨率(4.7 米)数据。从 2015 年提供双年度复合卫星影像,从 2020 年 9 月到至少 2022 年 9 月提供月度数据,太棒了!现在我们使用高分辨率(4.7 米)数据进行环境监测。双- 2015 年…
全球建筑物提取数据集(免费下载):微软/GlobalMLBuildingFootprints_此星光明2021年博客之星云计算Top3的博客-CSDN博客_建筑物提取数据集数据介绍:这个大规模的开放数据集包括从高分辨率的50厘米卫星图像中得出的建筑物轮廓。它包含了5.16亿个建筑物的检测结果,覆盖了1940万平方公里的... ...
一、【卫星数据landsat】 (1)数据引入 在数据框中输入landsa,点击import引入 (2)ImageCollection.qualityMosaic()对像素级别进行操作,对所有图像集中,通过波段质量为每个像素排序。 qualityMosaic(NDVI值)相当于去云操作(下一步探究) (3)landsatCollection.unmixing()\解决缠绕,在遥感影像中经常会出现同物异谱,同谱异...
Google Earth Engine(GEE)——长期无缝隙高分辨率空气污染物(LGHAP),高维网格图像分析的空间模式识别和统计数据挖掘中的知识转移,基于一组从卫星获得的AOD数据张量、数值分析和现场空气质量数据,重建了Terra上的MODIS每日AOD图像的数据缺口。