遥感

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AI+Python驱动的无人机生态三维建模与碳储、生物量、LULC估算技术随着生态学、林学、地理信息科学等多个学科对“结构—功能”一体化研究的共同推进，无人机多光谱与结构光摄影测量（SfM）技术已经从早期实验室验证阶段，走向区域尺度精细生态监测与资源清查的主流工具。

梦想的初衷~

Python驱动的无人机多光谱-点云融合技术在生态三维建模与碳储量、生物量、LULC估算中的全流程实战无人机多光谱与摄影测量（SfM）技术已成为生态监测的重要工具，能够精确获取植被三维结构和生物物理参数。然而，这项技术的广泛应用仍面临挑战：数据采集缺乏统一标准，处理流程复杂，导致研究成果的可比性和可重复性不足。

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生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析基于MATLAB语言、以实践案例为主，提供所有代码、原理与操作结合1、以涡度通量塔的高频观测数据为例，基于MATLAB开展上机操作：

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基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用遥感影像不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。一：深度卷积网络知识

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卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践在与上千学员交流过程中，发现科研、生产和应用多源遥感数据时，能快速上手，发挥数据的时效性，尽快出创新性成果，是目前的学员最迫切的需求。特别是按照“遥感数据获取-处理-分析-计算-制图”全流程的答疑解惑，是对学员最具有实际帮助意义的课程内容。针对这一情况，特设计了本课程。

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“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法第一部分：天基遥感之星垂平野阔，月涌大江流1. 目前市面上的卫星遥感数据产品及获取途径2. 这样来选购卫星数据

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【高分论文密码】大尺度空间模拟与不确定性分析及数字制图技术应用大尺度模拟技术能够从不同的时空尺度揭示农业生态环境领域的内在机理和时空变化规律，为复杂过程模型的模拟提供技术基础。

快速找到两个 Word 文档之间文字的区别要快速找到两个 Word 文档之间文字的区别，可以使用 Microsoft Word 自带的“比较（Compare）”功能，步骤如下：

第一篇：【Python-geemap教程（三）上】3D地形渲染与Landsat NDVI计算在前两篇内容中，我们完成了基于 Miniconda 搭建 geemap + Google Earth Engine (GEE) 的开发环境，并介绍了基础数据加载与可视化方法。从本文开始，我们将深入实战，分两篇讲解如何通过 Python+geemap 实现多维地理数据可视化：

我不爱机器学习

CFIHL: 水培生菜的多种叶绿素 a 荧光瞬态图像数据集文章：CFIHL: a variety of chlorophyll a fluorescence transient image datasets of hydroponic lettuce doi：https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1414324

基于GEE与哨兵2号的土地覆盖分类方法及实现利用遥感技术进行土地覆盖分类是地表变化监测的基础工作。Google Earth Engine（GEE）平台凭借其海量数据存储与并行计算能力，显著降低了长时间序列、大区域土地分类的技术门槛。本文基于哨兵2号遥感数据，介绍利用GEE实现土地覆盖分类的完整流程，包括数据预处理、特征构建、分类器训练及精度验证等关键环节。

新中地GIS开发老师

新发布：26考研院校和专业大纲复习方向错了，努力可能白费近日，多所高校陆续发布2026年硕士研究生招生考试自命题科目大纲，为备考的学子们指明了复习方向。今年的考纲有哪些重要变化？又该如何应对？本文为你全面梳理！

西电新增信息力学与感知学院，26考研正式招生西安电子科技大学新增信息力学与感知学院，在26考研中正式招生，也就说今年9月份公布招生简章后，就可以报名！

深度解析地质灾害风险普查：RS与GIS技术在泥石流、滑坡灾害中的应用，ArcGIS数据管理、空间数据转换、专题地图制作、DEM分析及实战案例分析🔍 我国是一个地质灾害多发国家，地质灾害的发生不仅对地质环境造成严重破坏，也对人类的生命财产安全构成了巨大威胁。无论是山区的山体滑坡，还是河流流域的泥石流，这些灾害的突发性与破坏力都令人难以忽视。因此，开展全面的地质灾害风险普查工作，已成为保障人民生命财产安全和推动可持续发展的关键举措。

用R语言+随机森林玩转遥感空间预测-基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析遥感数据具有高维度、非线性及空间异质性等特点，传统分析方法往往难以充分挖掘其信息价值。机器学习技术的引入为遥感数据处理与模型预测提供了新的解决方案，其中随机森林（Random Forest）以其优异的性能和灵活性成为研究者的首选工具之一。作为一种集成学习方法，随机森林通过构建多棵决策树并引入随机性（如Bootstrap抽样和特征子集选择），显著降低了模型的方差与过拟合风险，同时具备处理高维数据、噪声及异常值的鲁棒性。其集成投票或平均机制进一步提升了预测的稳定性和准确性。此外，随机森林提供的变量重要性评估功

新中地GIS开发老师

【Cesium入门教程】第五课：数据源数据源是Cesium中用于加载和管理地理数据的组件。它可以处理多种格式的数据，包括GeoJSON、TopoJSON、KML和CZML。

Python 数据可视化全场景实现（一）在学术研究与数据分析中，数据可视化是呈现研究成果、挖掘数据规律的重要手段。本文将通过 Python 的matplotlib和seaborn库，结合实际案例，详细介绍时间序列趋势、分组对比、数据分布、相关矩阵及多变量关系等多种场景下的数据可视化方法，并提供完整可复用代码。无论是论文撰写、报告展示，还是数据探索，都能找到实用的解决方案！大家喜欢就关注一下，代码可以直接运行！

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基于ArcGIS的洪水灾害普查、风险评估及淹没制图技术研究一、洪水普查技术规范解读1.1 全国水旱灾害风险普查实施方案解读1.2 洪水风险区划及防治区划编制技术要求解读

基于 Google Earth Engine 的南京江宁区土地利用分类（K-Means 聚类）其实利用GEE可以做的内容太多了，很多内容换一个区域，换一个时间段就是一篇本科毕业论文（设计），甚至拓展一下硕士也不是不行。本文将详细介绍如何使用 GEE 对南京江宁区的 Landsat 8 地表反射率数据进行 K-Means 聚类分析，实现土地利用分类，并将结果可视化和导出。（后续有机会再给大家详细说一下如何完整的进行毕业论文的大纲和设计，甚至完成一篇十分简单的毕业论文。）

GIS小小研究僧

SAR地理编码快速批处理工具本版本对软件逻辑过程、代码实现、内存管理均作了很大优化，运行速度和可靠性有了很大提升。因为高分三号每种成像模式的分辨率和入射角都不一样，地理编码后的地距分辨率也不一样，本软件设置为一次只能处理同一种成像模式的数据，不同成像模式请分多次处理，切记！