AlphaEarth Foundations（AEF）模型架构围绕时空精度编码和通用嵌入场生成设计，核心包括编码器、嵌入场约束及多源适配机制。其核心组件STP（Space Time Precision）通过多分辨率并行路径处理多源、多时态的地球观测数据，保持空间精度和时空关系建模能力。嵌入场生成与约束部分，AEF输出覆盖地球表面的连续特征图层，支持时间条件摘要和球面约束，确保特征泛化能力。多源适配与解码机制使AEF能处理多种异质数据源。训练过程基于多任务协同优化，结合重建、对比学习和文本对齐。AEF借鉴了Transformer、多分辨率特征融合、对比学习、CLIP思想、变分瓶颈及多任务学习等深度学习领域的经典思想和前沿方法，实现了对多源、多时态地球观测数据的统一建模。 AlphaEarth Foundations（AEF）模型架构是专门为了处理地球观测数据而设计的。其核心设计理念是时空精度编码和通用嵌入场生成。AEF模型架构的一个关键组件是STP（Space Time Precision），它采用多分辨率并行路径，能够有效地处理各种来源和不同时间的地球观测数据，同时保持空间精度和时空关系的建模能力。 在嵌入场生成与约束部分，AEF模型能够输出覆盖地球表面的连续特征图层，这使得模型可以支持时间条件摘要和球面约束，从而确保特征的泛化能力。此外，AEF模型还具备多源适配与解码机制，这使得它可以处理各种异质数据源。 AEF模型的训练过程基于多任务协同优化，结合重建、对比学习和文本对齐。这种方法使得模型能够有效地从数据中提取特征，并进行有效的学习。 AEF模型借鉴了深度学习领域的一些经典思想和前沿方法，包括Transformer、多分辨率特征融合、对比学习、CLIP思想、变分瓶颈及多任务学习等。这些方法和技术的综合运用，使得AEF模型能够实现对多源、多时态地球观测数据的统一建模。 AlphaEarth Foundations（AEF）模型架构是深度学习在地理空间分析领域的一次重要尝试和突破。通过采用多分辨率并行路径、嵌入场生成与约束、多源适配与解码机制，以及多任务协同优化等技术和方法，AEF模型能够有效地处理和分析多源、多时态的地球观测数据，这对于地理空间分析和地球科学的研究具有重要的意义。

这项研究在地理上分析了尼日利亚伊莫州奥哈吉/埃格贝马的土壤理化性质对玉米和木薯产量的影响。 该研究采用了一种免费的调查方法，该方法从该地区的十（10）个不同位置（社区）对土壤进行采样。 进行了俄歇和土壤剖面采样，并对土壤样品进行了填充以进行实验室分析。 使用手持全球定位系统（GPS）接收器对采样地点进行地理参考，以用于研究区域的地图制作和数字高程模型（DEM）。 1988-2017年的木薯和玉米单产数据是从位于伊莫州奥韦里的农业发展计划（ADP）总部收集的。 使用不同的技术分析数据，包括实验室研究和方差分析（ANOVA）。 利用变异系数获得了土壤层位之间的特性变化，并且土壤特性与农作物相关。 结果表明，某些土壤性质表现出较高的变化，因此在两个采样深度（0-20厘米和20-40厘米）下，土壤呈强酸性，有机物，总氮，可交换碱和有效磷含量较低。 很少有土壤特性与木薯在0.05（总氮= 0.5333；淤泥= 0.7750）和玉米在0.01（总沙土= 0.7774；粗砂= 0.8742）的概率水平上呈正相关，但一般而言，大多数土壤特性与玉米的显着负相关。该地区。 因此，土壤中所含的植物养分元素含

系统讲授了地理空间分析的基本理论方法、 应用技术和软件工具。

Python地理空间分析指南 第2版 pdf文档

Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言之一。 本书以地理空间分析为背景，介绍了Python在地理信息处理方面的应用技巧。全书共分为10章，分别介绍了Python与地理空间分析、地理空间数据、地理空间技术、Python的地理空间分析工具、Python与地理信息系统、Python与遥感、Python与高程数据、Python与地理空间高级建模、实时数据、综合应用等内容。 本书内容结构清晰，示例完整，适合希望了解测绘数字化和分析的读者，也适合想使用Python行空间地理分析、建模和GIS分析的发人员及研究人员参考阅读。 Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言之一。 本书以地理空间分析为背景，介绍了Python在地理信息处理方面的应用技巧。全书共分为10章，分别介绍了Python与地理空间分析、地理空间数据、地理空间技术、Python的地理空间分析工具、Python与地理信息系统、Python与遥感、Python与高程数据、Python与地理空间高级建模、实时数据、综合应用等内容。 本书内容结构清晰，示例完整，适合希望了解测绘数字化和分析的读者，也适合想使用Python行空间地理分析、建模和GIS分析的发人员及研究人员参考阅读。

用于空间数据处理和分析，是常见的地理空间分析应用软件

这是一本完整版的Geospatial Analysis ，总是找不到完整可下载的，就自己整理了一下，共享出来

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Python地理空间分析指南第2版，完整版，是由epub格式转换而来，值得学习！

一般用来做空间聚类、空间相关性分析的一款软件~