内容概要：本文档为gee scripts.txt，主要展示了利用Google Earth Engine（GEE）平台进行特定土地覆盖类型（如高盐度盐滩，即apicum类）的遥感影像处理与分类的Python脚本。首先初始化了GEE环境，接着定义了年份、类别ID和类别名称等参数。通过调用GEE中的图像和数据集，创建了监督分类图像，并对训练和测试数据集进行了导出设置，包括将分类后的图像及其元数据导出为资产，同时设置了导出的详细参数，如描述、资产ID、区域范围、分辨率（scale）、最大像素数量等。; 适合人群：熟悉Python编程语言，有一定遥感数据分析经验的研究人员或工程师，特别是那些专注于土地覆盖变化监测、环境科学研究领域的专业人士。; 使用场景及目标：①需要从GEE获取特定年份和类别的遥感影像数据并进行预处理；②构建监督分类模型，对特定类型的地表覆盖进行识别和分类；③将处理后的数据导出到GEE资产中，以便进一步分析或与其他数据集集成。; 阅读建议：此脚本适用于具有遥感背景知识的读者，在理解和修改代码前，建议先熟悉GEE平台的基本操作及Python API的使用方法，同时关注脚本中关键变量（如year、classID）的定义及其对后续处理步骤的影响。

一种用纳米碳材料制备盐碱地改良剂的方法与流程.docx

行业分类-作业装置-一种新型重度盐碱地原水原土绿化改良剂.zip

农业基础库存储全面的 盐碱地历史数据。 农业主题库可供袁策、 华为、伙伴三方一起挖 掘农业大数据价值，构 建农作物生长、生产、 数字化诊断模型，分析 农田盐碱地状态和趋势， 实现水土肥药循环和植 物生长智能化控制，病 虫害及时识别应对； 通过地理信息系统，把海量数 据通过直观的展现出来； p 查看所有农业监测数据，包括 农田、水利、林业、气象、渔 业、畜牧养殖等部分； p 系统可以显示视频监控、传感 器数据、病虫害数量及趋势、 以及农业指导和预警信息