Kruskal算法克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法大话数据结构定义假设 N=(V,{...

之前一直使用的是javaScript版的GEE，方便是方便，但我想完成的功能大概还是得借助python吧。于是花了好几天从零开始安装配置。虽然路上遇到好多问题，但好在最终结果还不错。发现好像python版的GEE教程其实没有JS版的多？就安装这个过程想找一个系统有时效性的教程都很不容易哎。参考的教程标在下面，主要是更新和修改一小部分内容。

最近在用python处理一些遥感方面的数据，看到很多有用的帖子和文章，就在这里汇总记录一下。

地图比例尺，地图上测量的距离与景观上的实际距离之间的关系，是地理工作中最常见的。从一个地区排除麋鹿、鹿和奶牛放牧对白杨再生有可观察到的影响，但在了解白杨林下的存在如何影响从初级生产者到大型哺乳动物的地区的整体生物多样性方面所做的工作有限。虽然使用与您在现场的时间非常匹配的图像通常是最佳实践，但在这种情况下，2015 年图像的一致性超过了这些时间问题。我们在这个过程中使用 NAIP，因为它是免费提供

在上面的 R 代码中，我们将数据的 csv 文件转换为 shapefile，并定义坐标参考系统 (CRS) 以匹配 GEE 的预期 (WGS 1984)。当您将功能加载到 Google 地球引擎中时，您将添加与您的 GEE 帐户相关联的个人资产。在本课中，我们使用 Google Earth Engine 作为将遥感数据（即我们的栅格）与我们的点位置相关联的方法。我们使用的是 NASA 派生的数据集

则会出现No module named numpy报错，即使是在python程序开头导入"import numpy as numpy"在dos窗口找到python安装位置输入"pip install numpy --ignore-installed numpy"语句。（1）是直接在dos窗口找到python安装位置直接输入"pip install numpy"语句。在命令行窗口中输入"pip in

如果你想要下载研究区范围内的矩形区域的图像，可以用下面的代码。

在run——edit configuation这里，并且点开需要编辑的脚本。选择了一个之后会自动地出现在下面。如果没有的话，需要选上启动方式。有没有指定启动方式——

ROC（Receiver Operating Characteristic）翻译为"接受者操作特性曲线"。曲线由两个变量1-specificity 和 Sensitivity绘制. 1-specificity=FPR，即负正类率。Sensitivity即是真正类率，TPR(True positive rate),反映了正类覆盖程度。这个组合以1-specificity对sensitivity,即是

等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。需要生成一个分组变量，用于区分训练集以及验证集。通过计算变量，生成分组变量。本例通过几个自变量预测是否有高血压，2个分类变量，一个性别，一个吸烟;下图为程序运行后的神经网络图，线条的粗细代表了权重的大小。以及分类对具体的分类结果以