​模型上下文协议 (MCP) 是由 Anthropic 开发的开放标准，它使大型语言模型 (LLM) 能够安全高效地与外部工具、数据源和服务交互。介绍 GIS 数据转换 MCP：MCP（模型上下文协议）服务器，允许 LLM 访问 GIS 数据转换的 API。GIS 数据转换 MCP 很有用，因为它允许 LLM 运行准确的 GIS 数据转换。这是在 Claude Desktop 上运行 GIS 数据

遗憾的是，我们每个类别只有大约 10 个样本（而类别数量大约在 200 多个），而且我们现有的传统 NLP 工具（TF-IDF、BERT、DistilBERT、RoBERTa、OpenAI/Llama 3）也收效甚微。在分类任务中，解决这个问题的懒惰方法是“用人工智能来解决”：采用现成的预先训练好的法学硕士 (LLM)，添加一个聪明的提示，然后一切就搞定了。相同的广泛语义空间 - 即它们都是热饮）

在本练习中，我放大了两条小溪的交汇处，并在其上游选取了两个累积单元。要查看数据的全部范围，您可以将符号系统从“拉伸”切换到“分类”，使用两个类别，并降低低端类别的阈值。为了确定这个尺寸，我通常会创建一个布局，并确保在开始完成地图设计时，在感兴趣的区域周围有足够的填充。对于这张地图，我只想显示来自两个流域的溪流，所以我使用剪辑层工具将溪流线剪辑到流域多边形。在布局中进行初始尺寸调整，确保我的 DEM

您正在使用哪些工具——Google Earth Engine、TensorFlow 还是 OpenAI 的地理空间模型？欢迎在评论区留言讨论！——深度学习模型，可分析卫星图像、识别土地利用变化并生成实时洞察。——人工智能算法只需几分钟（而非数周）即可分析海量数据集。——基于规则的模型和早期机器学习算法。，检测隐藏的模式，并做出曾经不可能实现的预测。——深度学习模型可以检测土地覆盖的细微变化。——机

因此，提供一个直观的界面，让用户能够通过自然语言聊天轻松请求卫星可视化，可以极大地提升可访问性和易用性。该应用程序使用 GPT 提取的结构化参数，查询 Google Earth Engine 以检索与用户指定位置和时间范围相关的 Sentinel 卫星图像和相关的 Dynamic World 土地利用分类数据。检索到的卫星图像和分类地图通过预定义的 Python 函数进行可视化，并在 OpenSt

加载训练样本前，请确保同一类别的所有样本拥有相同的类别编码、类别名称、类别值（类别值不能为0）。由于测试影像为2024年3月拍摄，覆盖石门水库集水区部分区域，波段排列相同，已进行预处理，确保所有栅格信息与训练样本相符。确保图像正确预处理（例如，缩放像素值），以便训练和测试图像共享相同的参数，包括像素大小、像素深度、波段数和坐标系。（F1-score），则来自于混淆矩阵的概念，都是用来评估模型性能的

本文介绍了通过谷歌地球引擎平台并利用哨兵数据提取水掩膜的方法和代码。通过裁剪、云雾去除等处理步骤，最终得到带水掩膜的图像，并可视化导出。该方法基于归一化水指数（NDWI）和OTSU阈值计算技术，无需复杂的图像处理算法，适合快速获取水信息的需要。

想象一下，试图通过微型望远镜探索星系——这就是机器学习模型处理原始高维数据时的感受。，其中的轴（主成分）使方差最大化。这就像旋转数据集，使其与能够捕捉最大扩散的方向对齐。💡 是的，我们将用一份备忘单、比较视觉效果和精心挑选的资源来加深您的理解。“降维就像给机器装上眼睛——它最终看到的是森林，而不仅仅是树木。它就像 t-SNE 的更智能、更快速的“表亲”。t-SNE 将高维数据映射到二维或三维空间

因此，无论您是深入研究细节的城市规划师、探索新视角的研究人员、寻找引人入胜工具的教育工作者，还是热爱建造的玩家，现在都是一个绝佳的机会，来体验在《城市：天际线》中将真实城市带入现实生活所能创造的无限可能！然而，尽管 CityGML 提供了丰富的数据，但由于其复杂性和缺乏用户友好的界面，公众和非专业人士仍然难以访问。全球各地有许多不同城市的开源 CityGML 数据，如果您需要 Plateau 的日

本文介绍了如何使用 Maxar 开放数据计划提供的卫星图像，通过安装相关库、下载样本数据、制作互动地图、初始化 SAM（Segment Anything Model）、分割图像、显示分段输出、使用滑块比较图像以及在互动地图上显示图像等步骤，对利比亚洪灾的卫星图像进行分割处理。