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InSAR数据处理丨GMTSAR合成孔径雷达干涉测量丨GNSS、北斗高精度数据处理

随着GNSS导航定位技术在不同领域的广泛应用和技术更新的飞速发展,在大型工程项目的设计、施工、运行和管理各个阶段对工程测量提出了更高的要求,许多测绘、勘测、规划、市政、交通、铁道、水利水电、建筑、矿山、道桥、国土资源、气象、地震等行业部门在大型工程建设过程中需应用到高精度卫星定位方面的技术和服务。InSAR已成为测绘、遥感、地球物理、地质工程、环境工程、土木工程、灾害监测评估、资源勘探以及地理信息

#经验分享
GMTSAR合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析等实践技术应用

合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术,凭借其可以穿过大气层,全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性,已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。InSAR已成为测绘、遥感、地球物理、地质工程、环境工程、土木工程、灾害监

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#经验分享
Python高光谱遥感数据处理技术与高光谱遥感机器学习方法深度应用

方法篇,将高光谱技术与Python编程工具结合起来,聚焦高频技术难点,明确开发要点,快速复现高光谱数据处理和分析过程,并对每一行代码进行解析,对学习到的理论和方法进行高效反馈。高光谱遥感的第一季:提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例,从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解,通过8个核心概念,4个功能模块,3个典型应用场景,帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”,掌

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#机器人#经验分享
Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一,也是对气候变化最敏感的组分,其在全球变化过程中起着重要作用,能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化,其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品,如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等,并且

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#python#人工智能#开发语言
Table-GPT:让大语言模型理解表格数据

llm对文本指令非常有用,但是如果我们尝试向模型提供某种文本格式的表格数据和该表格上的问题,LLM更有可能产生不准确的响应。在这篇文章中,我们将介绍微软发表的一篇研究论文,“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”,研究人员介绍了Table-GPT,一种针对该问题的GPT模型,可以更好地理解输入中的表并产生准确的响应。我们将解释这篇

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#人工智能
基于“python+”潮汐、风驱动循环、风暴潮等海洋水动力模拟

此外,还采用ADCIRC模式+python语言结合的模式,Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。在快速上手Python语言的基础上,将Python语言结合应用在ADCIRC模式的前后处理当中,助力ADCIRC模式的使用,并且未来可以在海洋、气象和水文等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。包

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#信息可视化#python#数据分析
Python深度学习进阶与应用丨注意力(Attention)机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。

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#python#经验分享#深度学习
MATLAB编程、机器学习、深度学习在图像处理中的应用

因此,为了帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法,帮助学员掌握图像处理的基础知识,以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。郁磊副教授,主要从事MATLAB编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的实战应用经验,主编《MAT

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#计算机视觉#人工智能
GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例实践应用

为解决这一问题,国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台如谷歌Earth Engine(GEE)、航天宏图的PIE Engine和阿里的AI Earth等。其中,Earth Engine最为强大,能够存取和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星图像和NCEP等气象再分析数据集,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运

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#人工智能#机器学习#python
大气科学领域必备的模型软件汇总;及选择方法丨WRF、WRF-CMAQ、WRF-Chem、WRF-Hydro、WRF DA、PMF、MCM、CAMx、SMOKE、CMIP6等

随着生态文明建设和“碳中和”战略的持续推进,我国及全球气候变化及应对是政府、科学界及商业界关注的焦点。气候是多个领域(生态、水资源、风资源及碳中和等问题)的主要驱动因素,合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程,而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件,而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段,现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气

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