jupyter notebooks使用教程python
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基于邻域和时间异常的休耕算法(FANTA)在 Google Earth Engine(Python API + Jupyter Notebooks)上的实现 此工作簿的正常使用(即禁用自动校准)会在您用于 GEE 的 Google Drive 关联的休耕像素的年度时间序列栅格中生成。时间序列以栅格波段的形式编码在 GeoTIFF 文件中,每个波段名称编码年份。每个像素的值为 1 = 休耕,或 0 = 种植(或-9999 = 无数据) 模型的参数设置在工作簿的第二行单元格中。此实现使用 MODIS Terra 表面反射率数据,或 Sentinel-2 MSI L2A 数据。由输入单元格中的标志 useSentinel 控制(显然,False -> MODIS,True -> Sentinel) 该工作簿还允许使用差分进化算法自动校准参数。 如果您想使用此工作簿处理您自己的感兴趣区域,您需要提供一个多边形资产(托管在您可以访问的 GEE 资产库中,例如您自己的 GEE 项目)并将其设置为 roi 变量(作为 ee.FeatureCollection)。理想情况下,该资产应包含多个多边形,每个多边形覆盖具有同质气候(和其他)条件的区域(请参阅参考论文以获取更多详细信息)。示例 ROI 已在第一行中设置(除非我更新了它们并忘记更改权限 >_>)
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Think_Python_Jupyter_Notebooks 可以考虑在适当的地方使用适用于可运行代码的适用于Jupyter笔记本的Allen Downey的Python。 包含用于教授Python入门课程的其他材料。 所有具有知识共享许可的材料开源,可在非商业应用程序中免费使用,请参阅许可文件。 这是一项正在进行的工作,将在教室中对材料进行测试时进行更新。 如果您使用这种材料自己学习Python,请随时通过向我发送电子邮件,告知任何错误,笔记本的改进方法等。 原始资料来自: 像Python一样思考Python如何像计算机科学家那样思考第二版,版本2.2.23 Allen Downey版权所有:copyright:2015 Allen Downey。 PDF版本: : 在知识共享署名-非商业性3.0未移植许可证下使用的源材料。 要查看此许可证的副本,请访问或致信创用CC,美国邮政信箱18
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