遥感大数据与资源聚合,遥感空间网

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1.中国科学院资源环境数据中心数据：拥有丰富的数据集(库) 获取方法：注册申请下载https://resdc.cn 2.中国科学院地理空间数据云数据：DEM、地形地貌、遥感等获取方法：注册申请下载http://..随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解

(ˉ▽ˉ；) 虽然遥感数据、模型、计算资源等发展迅速，但缺乏统一的开放机制，阻碍了资源共享与技术革新，需要构建开放式遥感智能解译平台，通过统一集成，形成面向科研院所、在“地球大数据科学工程”专项“城市可持续发展模拟与智慧城市评价”子课题(XDA19040402)的支持下，中国科学院地理科学与资源研究所王姣娥、黄洁，与悉尼大学、香港大学、北京交通大学合作者运用20

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量今天的国际视野，让我们聚焦大数据时代浪潮下，一个经典的遥感应用场景：土地利用监督分类(land use supervised classification) 在国内外工业界及学界的发展趋势。随着高分辨遥感成

ˋ△ˊ 3.GEE代码优化、常见错误与调试总结关注【科研充电吧】公众号，获取海量教程和资源GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案辐射带动作用强等特点.当前我国科技服务业中仍然存在科技大数据标准体系不统一，资源共享困难，服务模式单一等问题，加强科技大数据管理，推动科技资源共享是提升科技服务质量

(-__-)b 时空大数据时代的到来，给遥感与地理信息创新带来了各种挑战和机遇。如何从浩如烟海的时空数据中提取时空信息、挖掘时空知识，并服务于领域应用？秦昆一直在思考着、探索着。多年来，秦昆一直致力利用先进的测绘技术，丰富的数据资源，采集我国地形地貌、地表覆盖等自然和人文地理要素的现状和空间分布情况，普查范围之广，采集要素之全，前所未有。另一方面，地理国情监