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Landsat 8 Landsat8 Collection2表面反射率数据
简介 Landsat8 Collection2表面反射率数据，属Collection2二级数据产品，分辨率为30米，基于陆地表面反射率代码(LaSRC)(版本1.5.0)生成，该算法利用沿海气溶胶波段进行气溶胶反演测试 Landsat 8 Collection 2 Surface Reflectance Data 是一种由美国地质调查局（USGS）提供的遥感数据产品，用于监测和研究地球表面的反射率。 该数据集基于Landsat 8 OLI（Operational Land Imager）传感器收集的遥感图像，并经过大量的预处理和校正，以提供具有较高质量和一致性的表面反射率数据。 Landsat 8 Collection 2 Surface Reflectance Data 还提供了一些附加的衍生产品，如植被指数（如NDVI和EVI）、地表温度数据等。 Landsat 8 Collection 2 Surface Reflectance Data 可以免费获取，并且可以通过USGS的EarthExplorer网站或其他相关的数据下载平台获得。
68800编辑于 2024-05-24 - 来自专栏全栈程序员必看
Landsat 8 地表反射率数据介绍—— Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1
USGS Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 该数据集是来自Landsat 8 OLI / TIRS传感器的经大气校正的表面反射率。 经过正射校正后的表面反射率，以及2个热红外经过正交校正后的亮度温度 这些数据已使用LaSRC进行了大气校正，包括使用CFMASK生成的云，阴影，水和雪掩膜以及每个像素的饱和的掩膜。 30m空间分辨率 波段 范围 压缩比例 B1 蓝波段 0.435-0.451μm 0.0001 B2 蓝波段 0.452-0.512 μm 0.0001 B3 绿波段 0.533-0.590 μm Bit 2: 水体 Bit 3: 云阴影 Bit 4: 阴影 Bit 5: 云 Bits 6-7: 云层置信层 0: 无 1: 低置信度 2: 中置信度 3: 高置信度 Bits 8- saturated Bit 5: Band 5 data saturated Bit 6: Band 6 data saturated Bit 7: Band 7 data saturated Bit 8:
2K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏程序员的成长之路
8 种方案解决重复提交问题！
eg: 点击提交按钮两次; 点击刷新按钮; 使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单; 使用浏览器历史记录重复提交表单; 浏览器重复的HTTP请; nginx重发等情况; 分布式RPC的try 这能避免用户按F5导致的重复提交，而其也不会出现浏览器表单重复提交的警告，也能消除按浏览器前进和后退按导致的同样问题。 版本法 这种在大数据量和高并发下效率依赖数据库硬件能力,可针对非核心业务 6)借助悲观锁 使用select … for update ,这种和 synchronized 锁住先查再insert or org.springframework.stereotype.Component; import java.lang.reflect.Method; /** * @ClassName RequestDataAspect * @Description 数据重复提交校验 只要参数不变,参数加密 密值不变,key存在就阻止提交 当然也可以使用 一些其他签名校验 在某一次提交时先 生成固定签名 提交到后端 根据后端解析统一的签名作为 每次提交的验证token 去缓存中处理即可. 8)
2K10发布于 2019-10-14 - 来自专栏GEE数据
Landsat8_C2_SR（地表反射率）数据集
数据名称： Landsat8_C2_SR 数据来源： USGS 时空范围： 2020年1月-2023年3月 空间范围： 全国 数据简介： Landsat8_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据 前言 – 人工智能教程 Landsat 8 C2_SR数据集是由美国地球观测卫星Landsat 8获取的经过大气校正后的地表反射率数据。 Landsat 8 C2_SR数据集就是基于这个原理，通过大气校正技术得到的地表反射率数据。 Landsat 8 C2_SR数据集具有以下几个特点。首先，它提供了高质量的地表反射率数据。 此外，Landsat 8 C2_SR数据集还可以用于水资源管理、气候变化研究等领域。 Landsat 8 C2_SR数据集的意义在于提供了高质量的地表反射率数据，为地球科学研究提供了重要的数据支持。 通过提供准确的地表反射率数据，Landsat 8 C2_SR数据集为地球科学研究提供了重要的数据支持，促进了遥感技术的发展和应用。
80110编辑于 2024-02-18 - 来自专栏站长的编程笔记
MySQL 中查找重复数据，删除重复数据
MySQL查找重复数据，删除重复数据 数据库版本 Server version: 5.1.41-community-log MySQL Community Server (GPL) 例1，表中有主键( /* 查找所有重复数据 */SELECT `t1`. /* 查找除id最小的数据外的重复数据 */SELECT `t1`. rows in set (0.00 sec) 例2，表中没有主键(可唯一标识的字段)，或者主键并非数字类型(也可以删除重复数据，但效率上肯定比较慢) 例2测试数据 /* 表结构 */DROP TABLE ，记得删除完数据把id字段也删除了 删除重复数据，只保留一条数据 /* 删除重复数据，只保留一条数据 */DELETE FROM `noid`USING `noid`,(SELECT DISTINCT
9.3K30编辑于 2022-11-27 - 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
重复率从86%降到了6.3%
然而，随着AI技术的广泛应用，许多学者发现，由AI生成的文本往往存在重复率过高和AI率显著的问题。那么，如何有效降低这些指标，提升文本的质量呢？ 通过替换词汇，能有效避免过度依赖原文表达而导致的重复。 推荐指令： “将以下段落中的词汇替换为近义词或适当的双重否定，使文章保持学术专业性，同时降低重复率。 这种视觉化的表达方式，不仅能够降低文本的重复率，还能提升读者的理解度和兴趣。 推荐指令： “将以下段落转化为简洁易懂的流程图或数据图表，展示步骤、决策点和信息流，确保图表能够清晰表达文本的核心内容，并减少文字描述的重复性。” 推荐指令： “在以下段落中适当加入情感词或语气词（如‘实际上’，‘无疑’，‘确实’等）” 8.间接/概括引用 在学术写作中，直接引用过多会被认为是抄袭，且容易导致文章的重复率过高。
1.3K10编辑于 2025-03-10 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Landsat 8 Landsat8 Collection2大气层顶反射率数据
简介 Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度 OLI包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。TIRS用于收集地球两个热区地带的热量流失，能够了解所观测地带水分消耗。 数据集ID: LC08/02/T1 时间范围: 2022年01月-现在 范围: 全国 来源: USGS 复制代码段: var images = pie.ImageCollection("LC08/02 /T1") 名称 比例因子 分辨率 波段范围(μm) 描述信息 B1 0.0001 30m 0.43-0.45μm Coastal B2 0.0001 30m 0.45-0.51μm Blue B3 0.0001 landsat_product_id string 影像名称 scene_id string 影像id correction string 产品级别 collection_number string 数据集编号
50000编辑于 2024-05-24 - 来自专栏Java技术栈
JDK8新特性之重复注解
什么是重复注解 下面是JDK8中的重复注解（ java.lang.annotation.Repeatable）定义的源码。 extends Annotation> value(); } 重复注解，即一个注解可以在一个类、方法或者字段上同时使用多次，如Spring中可以使用多个扫描组件来扫描多个包的注解。 重复注解实现 下面来演示下重复注解的实现。
753120发布于 2018-03-30 - 来自专栏捡田螺的小男孩
优化重复冗余代码的8种方式！
日常开发中，我们经常会遇到一些重复冗余的代码。大家都知道重复代码不好，它主要有这些缺点：可维护性差、可读性差、增加错误风险等等。最近呢，我优化了一些系统中的重复代码，用了好几种的方式，感觉挺有用的。 System.out.println("Invalid email address."); return false; } // 进行其他用户注册逻辑，比如保存用户信息到数据库等 System.out.println("Invalid email address."); return false; } // 进行其他用户注册逻辑，比如保存用户信息到数据库等 8.函数式接口和Lambda表达式 业务场景: 假设你正在开发一个应用程序，需要根据不同的条件来过滤一组数据。每次过滤的逻辑都可能会有些微的不同，但基本的流程是相似的。 该方法接受一个 Predicate函数式接口作为参数，以便根据不同的条件来过滤数据。然后，我们可以使用Lambda表达式来传递具体的条件,这样最终也达到去除重复代码的效果啦.
1.9K40编辑于 2023-09-03 IOT数据重复问题
数据重复问题是物联网（IoT）系统中常见的问题，特别是在设备端和网络传输过程中。 两个场景： 设备本身数据重复 网络异常导致 MQTT 传输重复 下面是针对这两个问题的详细解决方案建议： ✅ 一、设备本身数据重复 原因分析： 设备传感器采样频率过高或逻辑错误，导致短时间内发送相同数据 在设备端做去重判断 在发送数据前比较当前数据与上一次发送的数据是否一致。 若一致，则跳过本次发送。 设置最小上报间隔 即使数据变化，也要控制最低发送频率（例如每30秒最多发一次），避免频繁重复上报。 可以结合时间戳判断。 3. 使用压缩算法减少带宽 高并发 使用异步处理、批量写入数据库 多设备 增加设备心跳机制，识别非法重复 如果你能提供具体的数据格式、MQTT客户端类型（如ESP32、树莓派等）、使用的语言/框架（如Python
26210编辑于 2025-08-29- 来自专栏Hadoop数据仓库
去除重复数据
有两个意义上的重复记录，一是完全重复的记录，也即所有字段均都重复，二是部分字段重复的记录。 对于第一种重复，比较容易解决，只需在查询语句中使用distinct关键字去重，几乎所有数据库系统都支持distinct操作。发生这种重复的原因主要是表设计不周，通过给表增加主键或唯一索引列即可避免。 select distinct * from t; 对于第二类重复问题，通常要求查询出重复记录中的任一条记录。 假设表t有id,name,address三个字段，id是主键，有重复的字段为name,address，要求得到这两个字段唯一的结果集。
2.4K60发布于 2018-01-03 - 来自专栏全栈数据化营销
数据化营销：让付费转化率提升8倍的数据化运营方法
写这篇文章的主要目的是，想说明数据挖掘在运营、营销中的巨大作用。 最近在和一家做在线转账产品的公司合作，看到该公司对数据的运营相对来说还是比较表面的，拿到数据拉一下表格，做一下横纵对比就完事了。 Ok，今天这个案例主要是来讲一讲聚类分析的巨大作用，这是一个聚类分析让付费转化率提升8倍的案例。 一、案例背景： A公司推出了一款在线转账的产品，用户通过该产品在线转账时交易费用比普通的网银要便宜。 三、聚类后的初步分析： 在做了多次的聚类探索之后，可以得到下列表格数据： ? 可以看到，上述的样本被分为8个群体，整体的R-Square为0.75534，说明群体间的差异性比较明显。 192个用户，占样本总量的30%，这组的RMSSTD为0.436632，loginfreq为148.92，tp index均值为11.34，均值为8133.23； 第3组，共有51个用户，占样本总量的8% 在为期一周的定向运营活动里，这20000名目标受众总1358名用户转化为付费用户，付费转化率为6.79%，与前期无特定的即时通讯工具运营的付费转化率不足1%相比，可以看到这次运营获得的效率得到明显的提升
1.7K110发布于 2018-05-07 - 来自专栏开源部署
Oracle数据库查询重复数据及删除重复数据方法
工作中，发现Oracle数据库表中有许多重复的数据，而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时（不包含重复数据），只想说一句MMP，库中好几十万数据，肿么办，无奈只能自己在网上找语句，最终成功解救，下面是我一个实验 假设有一张人员信息表cs（姓名，证件号，地址），将表中三个字段数据都重复的数据筛选出来： distinct:这个关键字来过滤掉多余的重复数据只保留一条数据 select * from from cs ------所有字段 select distinct xm,zjh,dz from cs; -----指定字段 在实践中往往只用它来返回不重复数据的条数，因为distinct对于一个数据量非常大的库来说 、删除重复数据的方法如下：↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ①rowid用法： oracle带的rowid属性,进行判断是否存在重复数据。 查询重复数据： select a.* from cs a where rowid !
10.3K30编辑于 2022-08-17 - 来自专栏句小芒的学习专栏
利用php脚本+redis，生成CSV测试文件，重复率为20%
* User: 1612953660@qq.com * Date: 2019/2/28 */ // 头部标题 $csv_header = ['数据']; $redis = new redis() PHP_EOL; // 处理内容 $content = ''; $total = 100000;//总条数 $num1 = 0.8*$total;//不重复条数 $num2 = $total-$num1 ;//重复条数 for($i=0;$i<$num1;$i++){ $data = make_password(); $content .= $data . content; // 写入并关闭资源 fwrite($fp, $csv); fclose($fp); //清除redis缓存 $redis->DEL('tempdata'); /* *生成随机64位测试数据 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y','Z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8'
1K10编辑于 2022-12-29 - 来自专栏科研菌
SCI论文重复率一般得控制在多少？
答案是：虽然不同期刊要求不一样，但总重复率在15%以下且单篇不超过1%会比较安全，几乎可以满足所有期刊；重复率超过 30% 或单一引用源超过 6% 的稿件，大多数期刊会直接拒绝。 是目前世界上最权威，应用最广泛的学术期刊查重系统，包括 ELSEVIER，IEEE，Nature，Springer，Wiley、BMJ，Taylor & Francis，牛津 等大多数学术期刊均采用该系统对稿件进行重复率检查 8. 服务器第七次扩容，提升检索速度（2020年8月23日0点-1点） 9.AI写作助手检索速度进入“毫秒级”时代 10.CNS语料库上线
2.3K10发布于 2021-10-28 - 来自专栏论文降AIGC率
重复率飘红、AI率爆表？一款人性化修改辅助工具！
毕业论文写完，最糟心的就是重复率高，AI率还爆了......瞬间感觉，什么都不香了！别慌！论文本就是一个循序渐进的修改过程，先把心态放好，有问题就会有方法。 一款亲测有效的早降重辅助工具，一站式降低AIGC率+降查重率！ 2、多种降重方式文档降重：适用于论文初稿、中期局部修改等，对整篇论文或局部修改部分进行智能降重和降AI率。支持上传doc、docx、txt文档，也可直接粘贴要修改的内容降重。 注：局部降AI率时，系统看不到上下文，降重后需检查修改内容与前后是否衔接通顺。 支持上传报告类型：3、语义修改逐句解析文本逻辑与上下文关联，仅针对重复或高AI嫌疑片段改写，不干扰正常内容，保障整体连贯性。4、降重结果降重完成后，系统会提供检测报告、降重结果、结果对照版和批注版。
14800编辑于 2026-03-04 - 来自专栏关忆北.
Java8 Collectors.toMap的key重复
Collectors.toMap(BottomAccount::getGoodName, Function.identity())); 如这个地方，如果使用GoodName为map的key,货物名称有可能会重复 ，这时候就会报Duplicate Key的问题，其实是map的key重复了，首先查看源码： ? 这就能证明当出现map的key重复时会报错Duplicate Key的异常了。 如果不想抛异常，自己给传一个新的key值用于替换原有值。 所以， 解决方案一 ：给重复的Key设置一个新的值 Map<Integer, String> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getId , Person::getName,(oldValue, newValue) -> newValue)); 但是考虑到实际业务中，给重复的key设置一个新的值并不符合需求，所以， 解决方案二：使用其他字段为
6.9K53发布于 2020-10-15 - 来自专栏SQL实现
如何删除重复数据
当表设计不规范或者应用程序的校验不够严谨时，就容易导致业务表产生重复数据。因此，学会高效地删除重复就显得尤为重要。 今天我们就来说怎么删除有主键的重复数据。 操作步骤如下： 找出有重复的数据； 在重复的数据中标记需要保留的数据； 删除重复数据里面没有被标记的数据。 由于主键的存在，可以将重复数据中的对应的主键的最大或最小的那条记录标记为保留数据。 , `comm` decimal(7,2) DEFAULT NULL, `deptno` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 字段 ename 作为判断重复数据的依据，即两条或者两条以上的数据的 ename 字段的值相同，说明它们都是重复数据。 当存在重复数据时，只需要保留重复数据中 empno 最大的那条记录 方法一： 先通过 group by ... having 找到重复数据中要保留的数据，再通过关联操作删掉未选中的数据。
2.7K21发布于 2020-07-18 - 来自专栏布尔
游标清除重复数据
有时候导数据会把数据导重，需要根据某些信息清除掉重复数据，同学做信息机业务的，不小心把用户信息导重复了，造成不能发短信。我帮他写了个游标来清理重复数据。
1.2K100发布于 2018-01-19 - 来自专栏华创信息技术
Mysql删除重复数据
文章时间：2020年3月8日 19:27:36 解决问题：删除表中的重复数据 基于数据库：Mysql 5.7 version 查询重复数据 SELECT openid,COUNT(openid ) FROM 表名 GROUP BY openid HAVING COUNT(openid) > 1 Select * From 表 Where 重复字段 In (Select 重复字段 From 删除重复数据 删除全部的重复数据（注意! 注意! 注意! GROUP BY 字段名 HAVING count(1) > 1 ) t ) 只保留一条，去掉重复的数据 参考文献 mysql删除重复记录并且只保留一条：https://blog.csdn.net/n950814abc/article/details/82284838 PostgreSQL中删除重复行（保留一行
18.9K20发布于 2020-03-09
腾讯云开发者
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