标题中提到的“alibaba sentinel 控制面板sentinel-dashboard-1.8.8.jar”是一个与阿里巴巴集团相关的技术产品。Sentinel是阿里巴巴开源的一款面向分布式服务架构的轻量级流控防护组件，主要功能在于对服务进行流量控制和熔断降级。Sentinel 旨在保障微服务的稳定性和高可用性，尤其适用于复杂的分布式系统架构。 Sentinel 控制面板则是Sentinel的一个可视化组件，它可以实时监控服务的运行状态，并提供实时的流量控制和熔断降级的管理界面。在Sentinel控制面板中，用户能够清晰地看到各服务的实时调用情况，如通过量、响应时间等关键指标。同时，用户可以基于这些实时数据，手动设置或调整流控规则、降级规则等，以应对各种运行时的突发状况，保证系统稳定运行。 版本号“1.8.8”表明这是一个特定的发行版本，开发者在后续版本中可能会增加新的功能或者修复已知的bug。在软件开发中，版本号通常遵循主版本号.次版本号.修订号的命名规则，其中1.8.8中的“1”代表主版本号，意味着可能包含重大的更新或不兼容的API变更；“8”代表次版本号，可能包含新增的功能；“8”作为修订号，通常意味着小的修改，如bug修复和小的改进。 由于文档提供的信息只有标题、描述、标签和一个文件名列表，我们可以推断，下载或使用该jar包的用户可能是软件开发工程师、运维人员，或者是对微服务架构感兴趣的技术人员。这些人可能希望利用Sentinel的能力，提高他们服务的稳定性，并通过监控面板了解服务运行状况。这表明Sentinel在现代微服务架构中扮演了重要的角色。 对于文件名列表中的“sentinel”，这可能意味着除了“sentinel-dashboard-1.8.8.jar”之外，还可能有其他相关的Sentinel组件文件，如Sentinel的API库文件，或者是与Sentinel控制面板相关的其他资源文件。在实际使用过程中，开发者需要将这些文件一起部署和运行，以保证Sentinel控制面板的正常工作。 Sentinel 控制面板及其相关组件的使用，是构建和维护高可用分布式系统的有效手段，它对于避免服务雪崩效应、保障系统稳定性具有重要意义。随着微服务架构的普及，Sentinel这类流量治理工具的需求将持续增长。

Sentinel的gateway网关规则持久化到nacos改造； 采用推送模式，在sentinel中的增删改查会同步到nacos中； 代码拉取下来在里面的yml文件简单修改配置即可； gateway的yml配置文件 spring: cloud: sentinel: eager: true transport: dashboard: sentinel的地址和端口

内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码，确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集，并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合，并通过中值合成创建马赛克图像，最终展示RGB波段的处理结果。; 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据；②掌握云层遮罩技术，提高影像质量，为后续分析提供更清晰的数据源；③理解位运算在遥感影像处理中的应用。; 阅读建议：读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解，在实践中逐步探索代码细节，尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

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在新疆巴楚县进行棉花产量预测的研究是一项涉及利用时间序列的Sentinel-2遥感数据的先进方法。研究旨在通过分析棉花吐絮期独特的冠层特征，构建新的棉铃指数（CBI），利用这一指标可以更准确地监测和预测棉花产量。研究方法包括采用随机森林（Radom Forest, RF）等监督分类器对Sentinel-2A影像进行分类，并确定棉花区域提取的最优特征。影像分类技术的选择包括随机森林模型、支持向量机（SVM）、最大似然法等，旨在比较不同分类方法的效果，以选择对棉花区域识别效果最佳的技术。 研究过程中，选取对棉花检测有利的光谱指数如NDVI（归一化植被指数）、DVI（差值植被指数）、RVI（比率植被指数）等，并对Sentinel-2A影像的光谱波段进行光谱分析，特别关注9-11月吐絮期突出的光谱波段。使用这些波段构建棉铃指数，用于棉花区域的精准识别和监测。研究中还提到，通过比较吐絮期与其他生育期棉铃指数的精度，进一步验证了棉铃指数在吐絮期的应用效果最佳。同时，精度评价指标如kappa、总体精度、用户精度也被用于评估不同分类方法的性能。 为了实现棉花种植区域的精准识别，研究采用了图像阈值分割方法。结合棉铃指数，研究者对吐絮期9-11月的棉花进行每半个月的阈值提取，最后合成棉花区域图。此方法能够观察到棉花随时间变化的开花情况，从而提高产量预测的精度。研究还计划进行2017-2023年的相关性分析，绘制棉花分布图，与统计数据进行比较，以验证预测模型的准确性。 在棉花产量预测方面，研究方案提出构建基于偏最小二乘回归模型（PLSR）的棉花产量预测模型。此模型将基于不同生育时期的棉花产量数据构建，并用于确定棉花估产的最佳时期。研究方案还建议利用无人机遥感技术等其他遥感数据源，以提高产量预测的准确性。 整体而言，这项研究是应用遥感技术于农业领域，特别是针对棉花产量预测的一次深入探索。通过时间序列遥感数据分析，结合先进的图像处理和机器学习技术，研究者能够更有效地监测作物生长，预测产量，从而为农业生产提供科学的决策支持。

关于我的文章《组态王加密锁识别不到/授权失败/已过期》，用于更换的加密锁驱动7.6.8版本

之前以往用来下载哨兵数据的哥白尼开放中心要停运了，配套的API也用不了了。本代码能从新版哥白尼数据空间生态系统批量下载哨兵数据（Sentinel-2 MSI Sentinel-3 OLCI），卫星宫中号——“海研人” 后台回复“哨兵”直接领，别在CSDN上下。拉吉玩意。

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