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程丽娜; 钟才荣; 李晓燕; 贾明明; 王宗明; 毛德华;
吉林大学地球科学学院;
长春130061;
海南省林业科学研究院(海南省红树林研究院);
海口571100;
中国科学院东北地理与农业生态研究所湿地生态与环境重点实验室;
长春130102;
国家地球系统科学数据中心;
北京100101;
滩涂; 湿地; Sentinel-2影像; 最大光谱指数合成算法(MSIC); 大津算法(Otsu); Google Earth Engine(GEE);
机译:大国的大数据:使用Google Earth Engine云计算平台上的Sentinel-1和Sentinel-2数据,以10-m的空间分辨率生成的第一代加拿大湿地清单地图
机译:使用Google Earth Engine绘制由密集Landsat时间序列得出的具有区域物候特征的竹子
机译:使用2018年的时间序列Landsat图像和Google Earth Engine绘制中国沿海湿地的地图
机译:时间序列数据的光谱分解,为Google Earth Engine上的变化检测提供初始对象种子
机译:可视化Google Earth中的生物数据
机译:Google Earth Engine启用的时间序列对大西洋中部沿海岸的盐沼进行监控
机译:通过使用Google Earth Engine上的Sentinel-2和Landsat-8数据集成基于像素和基于对象的算法,来绘制非洲大陆名义上的30米农田面积图
机译:用于三维风场(3DWF)模型的Google Earth上风数据的可视化。
机译:基于聚合边缘和时序聚合边缘的快速质量时间序列数据处理方法
机译:使用缩略图快速搜索时间序列数据的系统
机译:快速自动检测时间序列数据中的季节性模式,而无需事先了解季节性周期性
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