Google earth engine là gì? Các công bố khoa học về Google earth engine

Google Earth Engine là một nền tảng công nghệ đám mây được phát triển bởi Google cho phép người dùng truy cập, xử lý và phân tích dữ liệu về quang phổ từ vệ tin...

Google Earth Engine là một nền tảng công nghệ đám mây được phát triển bởi Google cho phép người dùng truy cập, xử lý và phân tích dữ liệu về quang phổ từ vệ tinh và hình ảnh quá trình đất trên toàn cầu. Nền tảng này giúp các nhà nghiên cứu, các tổ chức và các nhà quản lý môi trường đồng thời truy cập và sử dụng dữ liệu hàng ngày từ vệ tinh và cảm biến khác để theo dõi và đánh giá các vấn đề môi trường và khí hậu. Google Earth Engine cung cấp các công cụ xử lý dữ liệu mạnh mẽ và thuận tiện, giúp người dùng trực quan hóa và phân tích dữ liệu đất và tài nguyên tự nhiên trên toàn cầu.
Google Earth Engine là một nền tảng đám mây phục vụ cho việc xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu địa lý. Nó cung cấp một kho dữ liệu khổng lồ từ các nguồn quan trắc không gian như vệ tinh, máy bay không người lái và các cảm biến khác trên toàn thế giới.

Với Google Earth Engine, người dùng có thể truy cập và tìm kiếm dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như ảnh vệ tinh Landsat, MODIS, Sentinel, hình ảnh radar SAR và các bản đồ địa chất và thực địa khác. Dữ liệu này được lưu trữ trên đám mây và có sẵn để phục vụ cho các mục đích nghiên cứu và ứng dụng môi trường.

Nền tảng Google Earth Engine cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu khổng lồ như xử lý hình ảnh, tiền xử lý dữ liệu địa lý, trích xuất chỉ số và đặc trưng, phân đoạn hình ảnh và phân lớp hình ảnh. Người dùng có thể tạo ra các ứng dụng tùy chỉnh, viết mã và thực hiện các phân tích phức tạp trên nền tảng này.

Bên cạnh đó, Google Earth Engine cũng cung cấp khả năng trực quan hóa dữ liệu bằng cách hiển thị hình ảnh, bản đồ và biểu đồ tương tác. Điều này giúp người dùng dễ dàng theo dõi và hiểu rõ hơn về các vấn đề môi trường, biến đổi đất đai, chuyển đổi rừng, biến đổi khí hậu và các vấn đề liên quan khác trên toàn cầu.

Do đặc điểm và khả năng mạnh mẽ của nền tảng này, Google Earth Engine đã trở thành một công cụ hữu ích trong nhiều lĩnh vực như quản lý tài nguyên tự nhiên, nghiên cứu môi trường, dự báo thiên tai, quản lý đô thị và phát triển nông nghiệp bền vững.

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề google earth engine:

Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone
Remote Sensing of Environment - Tập 202 - Trang 18-27 - 2017
Mapping paddy rice planting area in northeastern Asia with Landsat 8 images, phenology-based algorithm and Google Earth Engine
Remote Sensing of Environment - Tập 185 - Trang 142-154 - 2016
Triển khai thuật toán LandTrendr trên nền tảng Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 10 Số 5 - Trang 691
Thuật toán LandTrendr (LT) đã được sử dụng rộng rãi trong phân tích thay đổi dữ liệu thời gian quang phổ Landsat, nhưng yêu cầu sự xử lý trước phức tạp, quản lý dữ liệu và tài nguyên tính toán lớn, và chỉ có thể truy cập bởi cộng đồng trong ngôn ngữ lập trình sở hữu (IDL). Tại đây, chúng tôi giới thiệu LT cho nền tảng Google Earth Engine (GEE). Nền tảng GEE đơn giản hóa các bước xử lý trướ...... hiện toàn bộ
#LandTrendr #Google Earth Engine #phân đoạn thời gian #mã lập trình #dữ liệu quang phổ Landsat #phân tích thay đổi #logic lỗi #mã gốc LT-IDL #GEE #xử lý trước #nền tảng mở
Phân loại lớp phủ đất bằng Google Earth Engine và Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên—Vai trò của việc hợp thành hình ảnh Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 12 Số 15 - Trang 2411
Thông tin về lớp phủ đất đóng vai trò quan trọng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống, từ khoa học và kinh tế đến chính trị. Thông tin chính xác về lớp phủ đất ảnh hưởng đến độ chính xác của tất cả các ứng dụng tiếp theo, do đó thông tin lớp phủ đất chính xác và kịp thời đang rất được yêu cầu. Trong các nghiên cứu phân loại lớp phủ đất trong thập kỷ qua, độ chính xác cao hơn được tạo ra khi...... hiện toàn bộ
#Lớp phủ đất #Chuỗi thời gian #Hợp thành trung vị #Google Earth Engine #Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
Bản đồ Kiểm Kê Đất Ngập Nước Đầu Tiên của Newfoundland với Độ Phân Giải Không Gian 10 m Sử Dụng Dữ Liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 trên Nền tảng Điện Toán Đám Mây Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 11 Số 1 - Trang 43
Đất ngập nước là một trong những hệ sinh thái quan trọng nhất, cung cấp môi trường sống lý tưởng cho một loạt lớn các loài thực vật và động vật. Lập bản đồ và mô hình hóa đất ngập nước sử dụng dữ liệu Quan Sát Trái Đất (EO) là điều thiết yếu cho quản lý tài nguyên thiên nhiên ở cả cấp độ khu vực và quốc gia. Tuy nhiên, việc lập bản đồ đất ngập nước chính xác là một thách thức, đặc biệt là ...... hiện toàn bộ
#Bản đồ đất ngập nước #Newfoundland #Quan sát Trái Đất #Điện toán đám mây #Viễn thám #Radar khẩu độ tổng hợp #Sentinel-1 #Sentinel-2 #Phân loại rừng ngẫu nhiên #Độ phân giải không gian
Google Earth Engine, Dữ liệu vệ tinh truy cập mở, và Máy học hỗ trợ lập bản đồ xác suất đầm lầy trên diện rộng Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 9 Số 12 - Trang 1315
Các tiến bộ hiện đại trong điện toán đám mây và các thuật toán máy học đang thay đổi cách sử dụng dữ liệu quan sát Trái Đất (EO) để giám sát môi trường, đặc biệt là trong thời kỳ dữ liệu vệ tinh truy cập mở và miễn phí đang trở nên phổ biến. Việc phân định đầm lầy là một ứng dụng đặc biệt có giá trị của xu hướng nghiên cứu nổi lên này, vì đầm lầy là một thành phần quan trọng về sinh thái nhưng lại...... hiện toàn bộ
#Điện toán đám mây #Máy học #Dữ liệu quan sát Trái Đất #Phân định đầm lầy #Google Earth Engine #Hồi quy tăng cường #Alberta #Vệ tinh truy cập mở #Mô hình hóa đầm lầy #Biến địa hình #Dữ liệu quang học #Dữ liệu radar
Lập bản đồ ba thập kỷ biến đổi thực vật tự nhiên trong thảo nguyên Brazil bằng dữ liệu Landsat xử lý trên nền tảng Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 12 Số 6 - Trang 924
Phổ biến ở các khu vực cận nhiệt đới và nhiệt đới thuộc Nam Bán cầu, thảo nguyên là một loại thảm thực vật tự nhiên có tính không đồng nhất và tính mùa vụ rất cao, khiến việc phát hiện thay đổi (tự nhiên so với nhân tạo) trở thành một nhiệm vụ thách thức. Cerrado của Brazil đại diện cho thảo nguyên lớn nhất ở Nam Mỹ, và là kiểu sinh cảnh bị đe dọa nhất ở Brazil do mở rộng nông nghiệp. Để đ...... hiện toàn bộ
#Cerrado #Landsat #Google Earth Engine #thực vật tự nhiên #biến đổi khí hậu #phân loại máy học #rừng #thảo nguyên #môi trường
Bản đồ Sử dụng Đất đai và Lớp phủ Đất dựa trên Hình ảnh Vệ tinh Sentinel-2, Landsat-8 và Google Earth Engine: So sánh hai phương pháp ghép hỗn hợp Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 14 Số 9 - Trang 1977
Bản đồ sử dụng đất đai và lớp phủ đất (LULC) chính xác và thời gian thực rất quan trọng để cung cấp thông tin chính xác cho việc giám sát động, quy hoạch và quản lý Trái Đất. Với sự ra đời của các nền tảng điện toán đám mây, các kỹ thuật trích xuất đặc tính theo chuỗi thời gian và các bộ phân loại học máy, đang xuất hiện những cơ hội mới trong việc lập bản đồ LULC chính xác và quy mô lớn h...... hiện toàn bộ
#Bản đồ LULC #điện toán đám mây #Google Earth Engine #máy học #phân loại rừng ngẫu nhiên #Sentinel-2 #Landsat-8 #chỉ số quang phổ–thời gian #hỗn hợp theo mùa #chỉ số phần trăm.
Đánh giá ảnh hưởng của thiết kế lấy mẫu huấn luyện đến hiệu suất của các bộ phân loại học máy trong lập bản đồ lớp phủ đất sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian và nền tảng Google Earth Engine Dịch bởi AI
Remote Sensing - Tập 13 Số 8 - Trang 1433
Các bộ phân loại học máy ngày nay đang được sử dụng ngày càng nhiều cho việc lập bản đồ Sử dụng Đất và Phủ Lớp (LULC) từ hình ảnh viễn thám. Tuy nhiên, để chọn đúng bộ phân loại cần phải hiểu các yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng. Nghiên cứu hiện tại đã điều tra trước hết là tác động của thiết kế lấy mẫu huấn luyện đến kết quả phân loại thu được bởi bộ phân loại Random Forest ...... hiện toàn bộ
#Lập bản đồ lớp phủ đất #học máy #Random Forest #viễn thám #lấy mẫu phân tầng #Google Earth Engine #Độ chính xác phân loại #dữ liệu đa thời gian
Highly Local Model Calibration with a New GEDI LiDAR Asset on Google Earth Engine Reduces Landsat Forest Height Signal Saturation
Remote Sensing - Tập 12 Số 17 - Trang 2840
While Landsat has proved to be effective for monitoring many elements of forest condition and change, the platform has well-documented limitations in measuring forest structure, the vertical distribution of the canopy. This is important because structure determines several key ecosystem functions, including: carbon storage; habitat suitability; and timber volume. Canopy structure is direct...... hiện toàn bộ
Tổng số: 202   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10

Chủ đề khác

#thuốc arv

Thuốc arv là gì? Các công bố khoa học về Thuốc arv

#đại dịch covid 19

Đại dịch covid 19 là gì? Các công bố khoa học về Đại dịch covid 19

#itraconazole

Itraconazole là gì? Các công bố khoa học về Itraconazole

#dịch covid 19

Dịch covid 19 là gì? Các công bố khoa học về Dịch covid 19

#điện sinh lý

Điện sinh lý là gì? Các công bố khoa học về Điện sinh lý

#kháng nguyên liên quan đến lõi của vi rút viêm gan b hbcrag

Kháng nguyên liên quan đến lõi của vi rút viêm gan b hbcrag là gì? Các công bố khoa học về Kháng nguyên liên quan đến lõi của vi rút viêm gan b hbcrag

#hẹp khí quản

Hẹp khí quản là gì? Các công bố khoa học về Hẹp khí quản

#dữ liệu điện tử

Dữ liệu điện tử là gì? Các công bố khoa học về Dữ liệu điện tử

#hậu môn nhân tạo

Hậu môn nhân tạo là gì? Các công bố khoa học về Hậu môn nhân tạo

#phản ứng sau tiêm

Phản ứng sau tiêm là gì? Các công bố khoa học về Phản ứng sau tiêm


Xem thêm