本文介绍了作者将《生态地理遥感云计算》专著转化为AI可执行技能包的开源项目book-to-skill。全书504千字内容被系统转换为结构化技能文件，包含8个章节的核心知识、技术模式和常见问题解决方案。通过实际案例展示了该技能包如何指导AI生成长江三角洲NDVI计算的完整代码，实现了从静态知识到动态智能工具的转变，为地理信息领域提供了知识重用的新范式。项目已在GitHub开源，支持PDF/EPUB等

摘要：Google Earth推出全新专业方案，整合AI技术与地理空间数据，助力城市规划、建筑设计等专业领域。新版本提供27个数据图层（部分需付费）、扩展项目容量（最高支持100英亩场地）和增强的3D可视化功能，并引入基于云的协作工具。同时向美国用户开放Gemini AI功能，支持自然语言查询地理数据，大幅提升分析效率。这些升级将Google Earth从探索工具转型为专业行动平台，帮助用户更快实

简单来说，是一个结构化的数据文件，其核心作用是方便人类阅读和编写，也便于程序解析和使用。一个配置文件：YAML最广泛的用途是作为配置文件。你可以把它想象成一份“设置说明书”，用来告诉程序应该读取哪些数据、遵循什么规则。一种数据格式：它本质上也是一种标准化的数据序列化格式，就像更常见的 JSON 或 XML 一样，但它比 JSON 多了注释功能，语法也更简洁直观。

本文介绍如何零成本解锁全能编程助手Codex++，通过接入Agnes AI免费全模态API实现文本对话、图像和视频生成功能。主要内容包括： Codex++原理：基于Chromium协议注入脚本，实现自定义模型接入 Agnes AI免费API介绍：提供文本(256K上下文)、图像和视频生成能力 详细配置步骤： 注册Agnes获取API Key 安装Codex++增强启动器 配置文本和图像模型 安装生

摘要：Google Earth Engine非商业版将自2026年4月27日起实施三档计算配额制度，分为社区级(150 EECU-小时)、贡献者级(1,000 EECU-小时)和合作伙伴级(100,000 EECU-小时)。现有用户需在截止日期前完成层级申请，否则自动降为社区级。新用户注册时需直接选择层级，其中合作伙伴级需单独审批。此举旨在保障平台资源公平分配和性能稳定性，建议科研人员根据项目需求

AlphaEarth基金会的假彩色图像揭示了多样化的土地模式和结构。新的人工智能模型集成了PB级的地球观测数据，生成统一的数据表示，彻底改变了全球测绘和监测。每天，卫星都会捕获信息丰富的图像和测量结果，为科学家和专家提供近乎实时的地球视图。虽然这些数据具有令人难以置信的影响力，但其复杂性、多模态和刷新率带来了新的挑战：连接不同的数据集并有效地利用它们。今天，我们要介绍AlphaEarth Foun

本文详细解析了一个基于Google Earth Engine平台的Sentinel-2遥感数据处理工具。该工具采用模块化设计，提供智能数据过滤系统（云量阈值30%）、四种专业可视化方案（真彩色、NDVI、地质分析和植被红外），以及优化的交互体验。核心技术特点包括异步数据处理和分层过滤机制，确保查询效率与结果质量。工具默认以欧洲中部为分析区域，适合多样化土地利用研究，通过直观界面将复杂遥感流程简化，

此图层显示土地利用/土地覆盖 (LULC) 的全球地图。该地图来自 ESA Sentinel-2 图像，分辨率为 10m。它综合了全年 10 个类别的 LULC 预测，以生成 2020 年的代表性快照。该地图由深度学习模型生成，该模型使用超过 50 亿个手工标记的 Sentinel-2 像素进行训练，从 20,000 多个站点中采样分布于世界所有主要生物群落。数据引用：Karra, Kontgis

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

利用保形预测对谷歌地球引擎中的分类和回归任务进行不确定性量化。示例包括：1）利用 Planet NICFI 和 GEDI 数据，使用保形量化回归估算树冠高度；2）谷歌动态世界土地覆盖数据的不确定性量化；3）入侵树种绘图。不确定性量化（UQ）提供了关于预测质量的信息，并可以允许数据集之间的比较和整合。保形预测目前是唯一可以提供有效覆盖的逐像素不确定性信息的 UQ 框架（即，如果指定了 0.9 的置信