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数据分享|中低分辨率土地覆盖数据

中国1:100万植被数据集介绍本数据集详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律,同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。由于本数据集属于现势植被图图种,故反映出我国植被近期的质量状况。本数据集来源于《1:1000000中国植被图集》。该图集是我国植被生态学

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#人工智能#python#数据库
Landsat系列卫星介绍​

欢迎关注个人WX_GZH: 小RserLandsat系列卫星作为国家陆地成像 (NLI) 计划一部分,截至目前共发射9颗卫星,由美国地质调查局(USGS)和航空航天局(NASA)共同管理。自1972年第一颗Landsat 卫星发射以来,不断获取地表影像,提供不间断的数据,有效地帮助了政府及相关单位的决策者合理管理地球自然资源。Landsat 数据由位于Sioux Falls, South Dako

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#python#sqlite#数据挖掘 +2
数据分享|人口空间分布

Landscan人口密度数据介绍Landscan全球人口密度空间分布数据,空间分辨率为1公里(30 X 30“),每年一期数据,数据起始时间2000年,最新的LandScan Global数据集是LandScanGlobal 2020。LandScan Global 采用结合地理空间科学、遥感技术和机器学习算法的创新方法,是可用的代表环境(24 小时平均)人口的最高分辨率全球人口分布数据。Land

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#人工智能#计算机视觉#深度学习
全球高分辨率(10m和30m)土地覆盖数据分享

全球高分辨率(10m和30m)土地覆盖数据分享https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNjMzNTQ2Mw==&mid=2247484088&idx=1&sn=6bdf671e6480877fa4d654d3bd333928&chksm=c239aa30f54e2326566cd7d560c3d1bd26200de1eb4c7e43

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#python#maven#eclipse +1
ArcGIS水网密度——以北京为例

欢迎关注个人WX_GZH: 小Rser创建渔网01 坐标系转换查看北京市矢量shp的空间参考坐标系。如果是投影坐标系,则不需要投影转换,否则需要做一步投影转换。如图所示为地理坐标系(WGS1984)。shp矢量投影转换步骤:单机Toolbox—Data Mangement Tool—Projections and Transformations—Feature—Project,打开矢量转投影界面。

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#python#memcache#git
地统计学插值 | IDW(反距离)和Kriging(克里金)

一、IDW反距离权重插值IDW反距离权重插值介绍反距离权重 (IDW) 插值:彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比,距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小。由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,

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#机器学习#算法#概率论 +1
到底了