前言：这一年风风雨雨走过这么多天，其实这个正是开始运营是从6月份开始的，之前15年开了号就没动过，如果评选博客之星的话我还不够格，因为6月份才开始写第一篇博客，这也得益于我需要利用的新知识和技术就是Google earth engine上处理生态问题，得益于云平台和云计算的兴起，在GEE平台进行卫星遥感数据的处理，谈不上云开发，知识应用平台和海量的影像数据，做一些生态时序分析。主页：此星光明的博客

CSDN蒋总的笑容依旧如此青春在3月28日接到邀请通知参加开发者生态汇，着实有点惊喜和意外，毕竟我这名不见经传的小人物，一个只涉足于云计算领域一小部分的人而言，也能有幸参加和业内大佬聚会，别提多开心了。风采不减当年的CSDN邹总昨天别开生面的云原生的系列讨论，在聆听了老一辈程序员大佬、新一代公司创始人们对于云原生行业的判断，未来的发展以及开源程序的前景分析上，收获颇丰，尤其是面对各位大佬所讲的各种

问题：“您好，请问pixel_qa =324 它是怎么来的”之前写了一篇文章有关于：pixelqa的波段中有同学文关于这个波段中有一段代码：Landsat 8 Collection 1 (C1) Land Surface Reflectance Code (LaSRC)(265条消息) Google Earth Engine（GEE）——Landsat 8TI/TOA/SR影像对比分析区别和去云即

过去一年总的粉丝量从27000提升到47000+是一个巨大的提升，毕竟在云计算时代，测绘遥感云计算领域仅仅占据很小的一部分，未来期待大家能持续关注我的博客，同时，私信我，我会在第一时间了解大家的需求，当你在提问的时候一定要告知你是看到哪篇文章发现的问题，如果不想成为我的粉丝可以直接在博客进行评论，这样也更方便我能就专门的内容进行回复。对于我的个人能力，获得超过30个勋章，最著名的还是今年6月份城市

平台简介PIE-Engine遥感云平台基于云计算、物联网、大数据和人工智能等技术研制，依托云平台基础环境，对PIE各产品及多项行业应用成果进行标准化集成和运行，构建覆盖时空数据“采、存、算、管、用”全流程的遥感应用服务平台。为用户提供 “云+端” 的遥感应用一站式服务，充分发挥高效能、低门槛、低成本、易获取等优势，在线提供多源遥感卫星影像数据服务、遥感数据生产处理服务、遥感智能解译分析服务以及面向

一、平台简介什么是AI Earth地球科学云平台AI Earth地球科学云平台基于达摩院在深度学习、计算机视觉、地理空间分析等方向上的技术积累，结合阿里云强大算力支撑，提供无门槛、界面化的遥感、气象等多源对地观测数据云计算分析服务，用数据感知地球世界，让AI助力科学研究。二、用户指南注册与登录使用AI Earth地球科学云平台，您需要拥有一个阿里云账号，点击进行账号注册与登录，并完成实名认证。登录

错误：Error: Exported bands must have compatible data types; found inconsistent types: Int16 and Byte. (Error code: 3)这个问题的来源于博客：(400条消息) Google Earth Engine（GEE）——利用归一化建筑指数NDBI（不透水层）提取建筑物_此星光明2021年博客之星云

海洋和陆地颜色仪器 (OLCI) 地球观测全分辨率 (EFR) 数据集包含 21 个光谱带的顶部大气辐射，中心波长范围在 0.4μm 和 1.02μm 之间，空间分辨率为 300m，每 2 天覆盖一次全球范围。OLCI 是 ESA/EUMETSAT Sentinel-3 任务中的仪器之一，用于测量海面地形、海面和地表温度、海洋颜色和陆地颜色，具有高端的准确性和可靠性，以支持海洋预报系统，以及作为环

本次用到的函数：ui.Chart.image.series(imageCollection, region, reducer, scale, xProperty)从一个ImageCollection生成一个图表。绘制一个区域内每个波段在不同图像中的衍生值。通常是一个时间序列。X轴。图像，用xProperty值标记。Y-轴。波段值。系列。波段名称。返回一个图表。参数。imageCollection（

很多时候我们只管使用数据，而不知道数据之间的差异在那里，所以我们可以选择相同的点然后加载不同的数据集，然后查看某个点的时序影像来实现影像差异对比。Landsat 8是由美国地质调查局（USGS）运行的陆地观测卫星，于2013年发射。它具有高分辨率的传感器（OLI和TIRS），可捕捉可见光、红外线和热红外线波段的数据，为地球科学家、资源管理人员和环境监测人员提供了有价值的信息。Landsat 8影像