如何建一个手机网站微商城网站建设方案

如何建一个手机网站,微商城网站建设方案,建设网站专业公司吗,网站名称怎么收录#x1f33e; GEE 作物产量预测 GEE Crop Yield Prediction Professional Platform 这是一个基于 Google Earth Engine (GEE) 云计算平台开发的交互式农业监测工具。该平台集成了多源遥感数据#xff08;Sentinel-2 与 Landsat 8/9#xff09;#xff0c;通过自动化的去云… GEE 作物产量预测GEE Crop Yield Prediction Professional Platform这是一个基于Google Earth Engine (GEE)云计算平台开发的交互式农业监测工具。该平台集成了多源遥感数据Sentinel-2 与 Landsat 8/9通过自动化的去云处理和植被指数计算实现对特定区域作物的长势监测与产量潜力估算。 目录 (Table of Contents)核心功能算法与数据处理快速使用指南开发者自定义指南 (修改源码)4.1 如何自定义研究区域4.2 如何修改产量预测公式4.3 如何调整可视化阈值注意事项✨ 核心功能多源卫星支持: 支持Sentinel-2(10m, 5天重访) 和Landsat 8/9(30m, 16天重访) 数据无缝切换。自动化预处理: 内置针对不同传感器的 QA 波段去云算法自动剔除云和云影干扰。动态产量建模: 基于生长季最大 NDVI (Max Value Composite) 的产量估算模型。交互式分析面板:实时图表: 自动生成 NDVI 时序生长曲线、产量分布直方图。统计指标: 自动计算并显示区域内的平均产量吨/公顷。动态图例: 地图左下角根据数据自动渲染图例组件。️ 算法与数据处理1. 数据清洗机制脚本根据选择的卫星源自动匹配处理流程Sentinel-2: 使用QA60波段。[cite_start]逻辑: 屏蔽 Bit 10 (不透明云) 和 Bit 11 (卷云) [cite: 10, 11, 12]。[cite_start]阈值: 过滤云量 20% 的影像 [cite: 14]。Landsat 8/9: 使用QA_PIXEL波段。[cite_start]逻辑: 屏蔽 Bit 3 (云) 和 Bit 4 (云影) [cite: 17]。[cite_start]校正: 应用 Scale Factor (0.0000275 * DN - 0.2) 转换为地表反射率 [cite: 18]。2. 产量预测模型 (核心逻辑)本平台采用基于植被指数的经验回归模型[cite_start]特征提取: 计算时间窗口内的最大 NDVI(seasonalMaxNDVI)代表作物生长最旺盛时期的状态 [cite: 26]。[cite_start]非耕地掩膜: 剔除 NDVI 0.25 的像素水体、裸土、建筑[cite: 28]。估算公式 (示例):Y i e l d ( t / h a ) 12.5 × N D V I m a x − 1.5 Yield (t/ha) 12.5 \times NDVI_{max} - 1.5Yield(t/ha)12.5×NDVImax​−1.5[cite_start](注此为演示参数实际应用请参考“开发者自定义指南”进行修改)[cite: 27]。 快速使用指南启动平台: 在 GEE Code Editor 中运行脚本。设置参数(左侧面板):Region: 选择预设的示范区如河南驻马店-冬小麦。Satellite: 选择数据源推荐 Sentinel-2 以获得更高清晰度。Date Range: 输入作物生长季的开始与结束日期 (格式 YYYY-MM-DD)。执行分析: 点击“执行分析 / Run Analysis”按钮 。查看结果:地图: 查看产量空间分布红低产绿高产。图表: 底部面板显示生长曲线与产量分布。数据: 面板显示具体的“区域平均产量”数值。 开发者自定义指南 (修改源码)本节详细说明如何修改代码以适配您自己的研究区域和农学模型。4.1 如何自定义研究区域 (ROI)默认代码使用矩形坐标。您可以通过修改rois对象来添加新区域。步骤:找到代码顶部的14 - 18 行左右的var rois { ... };部分。varrois{河南驻马店 (冬小麦):ee.Geometry.Rectangle([114.0,32.8,114.2,33.0]),黑龙江建三江 (水稻):ee.Geometry.Rectangle([132.5,47.1,132.7,47.3]),山东德州 (夏玉米):ee.Geometry.Rectangle([116.2,37.3,116.4,37.5])};方法 A (添加坐标): 如果您知道经纬度范围。varrois{// 格式: [最小经度, 最小纬度, 最大经度, 最大纬度]我的自定义区域:ee.Geometry.Rectangle([115.0,34.0,115.5,34.5]),// ...保留其他区域};方法 B (使用 Shapefile): 如果您上传了矢量文件到 Assets。varrois{// 必须使用 .geometry() 获取边界我的县域边界:ee.FeatureCollection(users/您的用户名/您的文件名).geometry(),};修改后重新运行代码下拉菜单中即会出现新选项。4.2 如何修改产量预测公式默认公式仅为线性演示。请根据您的地面实测数据进行修改。步骤:定位到runAnalysis函数内部约第 184-186 行。找到以下代码段varpredictedYieldseasonalMaxNDVI.expression(12.5 * NDVI - 1.5,{NDVI:seasonalMaxNDVI}).rename(Yield_Prediction);修改场景示例:场景 1: 调整线性系数(例如y 20 x 5 y 20x 5y20x5)将12.5 * NDVI - 1.5修改为20 * NDVI 5。场景 2: 二次多项式模型(例如y − 10 x 2 15 x y -10x^2 15xy−10x215x)修改为(-10 * NDVI * NDVI) (15 * NDVI)。场景 3: 指数模型(例如y 5 × e 2 x y 5 \times e^{2x}y5×e2x)修改为5 * exp(2 * NDVI)。4.3 如何调整可视化阈值如果修改公式后地图显示的颜色全红或全绿说明预测值超出了预设的显示范围 (2-10 t/ha)。步骤:定位到第 195 行左右varyieldVis{min:2,max:10,palette:[...]};根据您的产量范围修改min(最小值) 和max(最大值)。例如如果是单产较高的玉米可能需要设置为{min: 5, max: 15}。⚠️ 注意事项云量影响: 如果选定的时间窗口内阴雨天气过多Sentinel-2 可能因云量过滤导致部分区域出现空洞无数据。此时建议扩大时间窗口。切换为 Landsat 卫星重访周期不同可能正好有晴空数据。[cite_start]尺度效应: 图表统计中的.scale(30)参数 [cite: 34] 决定了计算精度。对于极大区域如全省建议将其调大如 100或500以避免 GEE 计算超时 (Computation Time Out)。模型适用性: 本工具提供的仅为计算框架。严禁直接使用默认参数 (12.5, -1.5) 进行真实的农业投产决策必须结合当地农学实验数据进行参数本地化校准。GEE 系列源码分享基于 GEE 平台 通过 NDVI 进行作物产量预测 源码分享https://github.com/mojoin/GEE-