logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

【实用分享】19类场景分类卫星图像样本数据集

包含高分辨率卫星图像中的 19 类有意义的场景,包括机场、海滩、桥梁、商业、沙漠、农田、足球场、森林、工业、草地、山脉、公园、停车场、池塘、港口、火车站、住宅、河流和高架桥。模型训练、算法评估、卫星图像领域均有助益,同时在土地资源管理、城市规划与建设、生态环境监测、灾害监测与应急响应、农业与林业管理等等方面也有积极应用。场景分类卫星图像样本数据集。场景分类卫星图像样本数据集。丰富的数据、工具、素材

文章图片
#深度学习#人工智能#大数据 +2
技术拆解低空经济“一网统飞”平台:6大能力中心的算法架构与低空飞行管控实现路径

基于G-DGGS空域网格编码技术,将低空空域切割为亿级可溯源的数字单元,通过超带宽流媒体推送、实时AI解算与多源数据处理等技术,实现万架无人机秒级同步定位,动态平衡空域流量与任务优先级,让大规模并发作业从“空中拥堵”变为“有序协奏”,重塑低空资源调度的终极效率标杆。基于强大的流媒体分析与处理、AI智能实时监控、海量数据实时收发等核心技术,打造开放的中台能力,提供大规模、低延时、高画质、易共享的流媒

文章图片
#架构#人工智能#大数据 +3
碳星球解决方案技术落地:多源数据整合 + AI 建模,赋能政府调控、企业管理与园区零碳治理

中,碳星球解决方案能够助力园区实现全方位低碳转型。能够准确计算不同区域、不同类型碳汇的固碳能力及其变化情况,为生态补偿、碳交易等政策制定与市场机制运行提供科学依据,促进碳汇资源的有效保护与合理开发利用,增强生态系统碳汇能力,助力实现碳中和目标。全球工业碳排放数据专题数据(来源:清华大学地球系统科学刘竹团队、全球实时碳数据库团队,时间:2021年9月)通过碳卫星去抓取,再结合全球工业碳排放等实时数据

文章图片
#人工智能#大数据#安全 +3
从“台风竹节草”了解实况与预报数据源获取API

据中央气象台消息,受其影响,7月31日至8月2日,华东地区有大到暴雨,台湾、江苏、安徽、山东、辽东等地部分地区有大暴雨甚至局地特大暴雨,目前台风的实时登陆路径还在持续监控中,及时、准确地获取台风信息对于防灾减灾工作至关重要。数据要素:台风编码、所属海域、开始时间、结東时间(历史台风)、台风实祝路径、预报路径、中心经纬度、中心风速、中心气压、台风等级、移动方向和速度、7级风圈、10级风圈、12级风圈

文章图片
#storm#大数据#前端 +2
低空智航平台技术架构深度解析:如何用AI +空域网格破解黑飞与安全管控难题

通过动态电子围栏系统自动划定禁飞区(如机场、军事区、敏感设施)、限飞区(如人群密集区、生态保护区)和适飞区,实时推送空域变化信息,确保飞行器严格按规飞行,从源头杜绝黑飞入侵禁飞区的风险。实现全市范围统一飞行平台(一网统飞),整合无人机、起降点、充电站、负载设备(如高清相机、激光雷达)等基础设施,构建全域共享的 “飞行应用设施一张网”。构建低空应用智算中心,依托星图超级计算机算力,提供丰富的AI算法

文章图片
#架构#人工智能#安全 +4
「操作分享」免费下载卫星影像数据

亲爱的地理学、地球科学专业的同学们,毕业季即将来临,大家在做毕业论文或研究项目时,往往需要用到卫星影像数据。下面就给大家分享一个免费获取卫星影像数据的好途径。6、在查询结果列表中,选择满足条件的景数(勾选方框就可以查询示例图和影像详细信息)4、按分辨率选择卫星型号(可选landsat系列/哨兵系列卫星)1、搜索并进入(可能会有弹窗提醒,用手机号或微信登录即可)5、根据所需的范围、时间、云量等条件,

文章图片
#大数据#云计算#算法 +2
AI时代还需要目视解译吗?——目视解译详解

的特性,与数据驱动的自动解译方法形成鲜明对比。1、建立解译标志:在分析遥感图像特征的基础上,结合收集的资料以及实地考察情况,针对不同地物类型建立解译标包括色调、颜色、形状、大小、纹理、图案、位置和布局等方面。1、详细解译:根据野外验证结果和补充完善后的解译标志,对遥感图像进行细致、全面的解译,精确勾画出各类地物的边界,确定其属性和特征,形成详细的解译成果。2、室内初步解译:依照解译标志,在室内对遥

文章图片
#人工智能#云计算#大数据 +2
【实用】遥感数据产品分类

在1级产品的基础上,进行了系统几何校正(一般通过RPC或严密几何成像模型纠正)的影像编码产品,或映射到指定的地图投影坐标下的产品数据。在1级产品的基础上,进行了系统几何校正(一般通过RPC或严密几何成像模型纠正)的影像编码产品,或映射到指定的地图投影坐标下的产品数据。经过系统辐射校正,波谱复原处理,未进行几何校正的影像编码产品。经过系统辐射校正,波谱复原处理,未进行几何校正的影像编码产品。经过数据

文章图片
#云计算#大数据#人工智能
GIS中常见的数据分类方法

将使用与标准差成比例的等值范围创建分类间隔 - 间隔通常为 1 倍、1/2 倍、1/3 倍或 1/4 倍,并使用平均值以及由平均值得出的标准差。该方法减少类内方差,最大化类间方差。比如1-300的数据,设置相等间隔为60,那么分类结果为:1-60,61-120,121-180,181-240,241-300,分类结果中每个类的数值间距(数据变化范围)相同。比如我定义的间隔是10,那么1-100的数

文章图片
#分类#人工智能#数据挖掘 +3
到底了