Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Earth Engine and Geemap: Geospatial Data Science with Python
Kezdje el gyorsan a Google Earth Engine és a nagy teljesítményű geemap Python csomag segítségével. Alkalmazza a geemap-et a nagy térbeli adatok interaktív elemzésére és vizualizálására Jupyter-környezetben.
A Google Earth Engine (GEE) egy felhőalapú számítástechnikai platform, amely hozzáférést biztosít a műholdas képek és térinformatikai adatkészletek hatalmas adatkatalógusához. A platform az elmúlt években óriási népszerűségre tett szert a térinformatikai közösségben, és jelentős szerepet játszott számos környezeti alkalmazás helyi, regionális és globális léptékben történő megerősítésében.
Ez a könyv gyakorlatias megközelítéssel segíti a felhasználókat a GEE Python API és a geemap használatának megkezdésében. A geemap alapjaival kezdődik, beleértve az interaktív térképek létrehozását és testreszabását. Ezután a felhasználók megtanulják, hogyan töltsenek felhőalapú Earth Engine-adatkészleteket és helyi térinformatikai adatkészleteket az interaktív térképekre.
Ahogy az olvasók haladnak előre a fejezetekben, gyakorlati példákat fedeznek fel a geemap használatára az Earth Engine-adatkészletek megjelenítésére és elemzésére, és megtanulják, hogyan lehet az adatokat exportálni az Earth Engine-ből. A könyv emellett olyan haladóbb témákat is tárgyal, mint az interaktív webes alkalmazások készítése és telepítése az Earth Engine és a geemap segítségével.
Kinek szól ez a könyv.
Ez a könyv olyan hallgatók, kutatók és adattudósok számára készült, akik a Google Earth Engine-t a Python ökoszisztéma különböző könyvtárak és eszközök segítségével szeretnék felfedezni. Függetlenül attól, hogy Ön új vagy tapasztalt felhasználója az Earth Engine JavaScript API-jának, ez a könyv alkalmas Önnek.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)