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landsat8与sentinel2波段对比
landsat8与sentinel2波段对比 Landsat8波段对比哨兵2号，通常Landsat8OLI使用7、5、2或7、5、3，哨兵2号相对应的为12、8、2。
2.1K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——sentinel2数据介绍
之前有粉丝在公众号问我，对于sentinel2是否需要进行去云的问题，这里就简单写一下关于这个数据的问题： 现在回答是因为所有光学影像都是需要去云的，因为遇到没有云的影像概率太小了，况且数据预处理阶段的去云是必不可少的一个关键环节
1K10编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
PIE-Engine 教程:水稻面积提取3—sentinel2合成月度影像宿迁市)
- images(Array) 影像数据列表 返回值：ImageCollection 大家这里可能有点疑问关于代码中的分析，EVI影像的波段代码要divide（1000），因为这里的sentinel2的波段中每一个波长 * * @Name : 基于 PIE Engine Studio 的水稻自动提取 * @Author : 武汉大学VHR队 * @Desc : 淮安市水稻提取 - 合成sentinel2 月度影像 * @Source : 航天宏图第四届 “航天宏图杯”PIE软件二次开发大赛云开发组三等奖获奖作品 */ //3.合成sentinel2月度影像 //选择淮安市矢量 var roi
30610编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE:获取sentinel2指定区域多个单景影像的值(样本点提取)
本教程的主要目的是获取指定单景影像,然后获取指定波段的影像值,按照获取指定波段的影像进行值提取至点,因为这里暂时没有好的方法对哨兵数据的具体属性值进行提取,所以在筛选哨兵影像的时候,需要手动获取每一景影像的id,然后按照单一影像多波段的组合来实现整体的值提取至点,这里的需要提前准备好你所需提取的矢量数据集合.
74510编辑于 2024-02-02 - 来自专栏全栈程序员必看
Redis哨兵机制原理详解
举例：sentinel1判断了客观下线，向sentinel2发送了第一步中的命令，sentinel2回复了sentinel1，说选你为领头，这时候sentinel3也向sentinel2发送第一步的命令 ，sentinel2会直接拒绝回复 （3）当sentinel发现选自己的节点个数超过 majority 的个数的时候，自己就是领头节点 （4）如果没有一个sentinel达到了majority的数量，等一段时间
2.4K30编辑于 2022-06-29 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——容易犯的错误5（fastDistanceTransform()、reduceNeighborhood() 和iterate())
以下示例使用此方法对 Sentinel-2 集合进行重复数据删除，其中重复项定义为一年中同一天的图像： var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2 '); var sf = ee.Geometry.Point([-122.47555371521855, 37.76884708376152]); var s2 = sentinel2 .filterBounds
40710编辑于 2024-02-02 - 来自专栏玖叁叁
Redis 哨兵模式（二）
127.0.0.1127.0.0.1:6380> config set slave-announce-port 6380127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379在Redis实例sentinel1、sentinel2
33410编辑于 2023-04-15 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
中科星图（GVE）——使用随机森林方法进行土地分类
imgLable, null, "imgLable"); var label = 'LABLE'; var imgLableRemapped = imgLable.rename(label) // Sentinel2 待分类影像 var img = gve.Image("S2/L2A/20221107T024919_20221107T050438_T50SNA").select('B.*'); // print("Sentinel2
40510编辑于 2024-10-20 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GHSL: 1975-2030全球建筑体积的分布情况，以每 100 米网格单元立方米为单位
, Martino; Politis, Panagiotis (2023): GHS-BUILT-S R2023A - GHS built-up surface grid, derived from Sentinel2
49410编辑于 2025-01-24 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年04月 Java教学课程 128-Redis的哨兵模式
大家就开始抢，于是每个人都会发出一个指令，在内网里边告诉大家我要当选举人，比如说现在的sentinel1和sentinel4发出这个选举指令了，那么sentinel2既能接到sentinel1的也能接到 sentinel4的，接到了他们的申请以后呢，sentinel2他就会把他的一票投给其中一方，投给谁呢？
68570编辑于 2023-04-09 - 来自专栏漫漫架构路
Redis哨兵机制
一般quorum=2 sentinel monitor <Master-name> <ip> <redis-port> <quorum> 如果Master宕机了，那么Sentinel2或Sentinel3 由于剩余Sentinel数量=2，大于majority，当Sentinel2和Sentinel3都投票通过后，quorum=2，即可以进行故障转移。 四.
95910发布于 2020-09-03 - 来自专栏二猫の家
【GEE】基于GEE进行非监督学习
本例中我使用的是sentinel2影像（10m分辨率），所以我先放一个他的云掩膜函数在上面： function maskS2clouds(image) { var qa = image.select 5 本例完整代码 本例使用sentinel2影像，对2020年11月1日到2021年3月1日海参崴地区的影像进行合成与非监督分类（5类）。代码的参数写在最前面，可以根据需要自行调整。
58221编辑于 2023-11-21 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GHSL：全球2018 年建成面积（总建面和非住宅）的分布数据（10m分辨率）
, Martino; Politis, Panagiotis (2023): GHS-BUILT-S R2023A - GHS built-up surface grid, derived from Sentinel2
23610编辑于 2025-01-21 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GHSL: 1975 年至 2020 年的全球居住人口估计值以 5 年为间隔以及2025 年和 2030 年的人口预测值数据
, Martino; Politis, Panagiotis (2023): GHS-BUILT-S R2023A - GHS built-up surface grid, derived from Sentinel2
34710编辑于 2025-01-21 - 来自专栏gang_luo
docker-compose搭建redis集群之哨兵模式
sentinel.conf:/usr/local/etc/redis/sentinel.conf 192.168.2.4 sentinel-slave1从节点 version: '3.7' services: sentinel2
1.3K10发布于 2020-08-13 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
2018 年全球建筑物高度的分布情况，分辨率为 100 米
, Martino; Politis, Panagiotis (2023): GHS-BUILT-S R2023A - GHS built-up surface grid, derived from Sentinel2
28200编辑于 2025-01-23 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GHSL: 全球1975 年到 2030 年以 5 年间隔建成面积的分布情况（100m）
, Martino; Politis, Panagiotis (2023): GHS-BUILT-S R2023A - GHS built-up surface grid, derived from Sentinel2
26900编辑于 2025-01-27 - 来自专栏学习
【redis】哨兵：搭建主从/哨兵节点详解和细节
/sentinel1.conf:/etc/redis/sentinel.conf ports: - 26379:26379 sentinel2: image: 'redis /sentinel1.conf:/etc/redis/sentinel.conf ports: - 26379:26379 sentinel2: image: 'redis
54010编辑于 2025-03-26 - 来自专栏二猫の家
【GEE】基于光谱距离度量方法的加沙地区地表覆盖变化检测
以下文章来源于GEEer成长日记 ，作者_养乐多_ 本文将介绍如何在 Google Earth Engine (GEE) 平台中使用光谱距离度量方法进行地表覆盖变化检测，并以加沙地区为例，使用Sentinel2
33010编辑于 2024-04-25 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GHSL:1975-2030 年全球网格人口和建成面积数据为基础（5 年为间隔）
, Martino; Politis, Panagiotis (2023): GHS-BUILT-S R2023A - GHS built-up surface grid, derived from Sentinel2
29810编辑于 2025-01-27
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