本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

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这是我毕业设计的程序。
我的毕业设计题目是“串口/USB接口的上位机软件设计”，其实现的功能相当于基于PC的数字示波器。
里面的程序包括USB驱动（可直接在电脑上安装的，32位和64位的），USB芯片CY7C68013A固件，FPGA程序（USB2.0速度测试和数字示波器的FPGA程序），上位机程序（使用C#，基于VisualStudio2010）。
硬件板子是在淘宝上买的，是梁子开发板系列的USB2.0+SDRAM+FPGA这一块。
要有硬件就可以直接展示，下载固件，安装驱动，下载FPGA程序，打开上位机即可。
硬件前端是AD采集模拟信号，就像示波器的模拟信号输入口。
我买的AD模块是坏的，朋友要买一块或自己做一块来插在板子是就行啦，AD的FPGA程序不难。
在我的这个程序里，数据是我让FPGA产生的100K方波和正弦波，在上位机里可以看到。
我的论文我将放在csdn、新浪资源共享里和百度文库里，朋友可以查看参考。

杜亚dt82tv、向日葵kt82tv，82系列智能窗帘电机，485开发协议及调试工具，485控制协议，含开合帘电机、卷帘电机、百叶帘电机的485控制协议

《HeadFirstDataAnalysis》，包括英文版，中文版，源代码。
HeadFirst系列书籍之一。
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很清晰。
数据分析入门经典教材。

three.js从入门到放弃系列博文资源二

fashion-mnist深度学习数据集用来做练手最佳，而且是Kaggle上最近mnist系列的数据集，数据集的图像大小和类别与mnist数据一样，非常适合拿来做扩展运用。

一、活动目的日行一善，善微亦可贵；
善行一生，善恒品德高。
开展“日行一善，善行一生”系列活动。
通过活动引导学生从小树立善念、拥有善心、实践善行来实现人格的优化与完善，培养具有高尚道德品质的社会主义接班人。
二、活动目标1.通过让学生寻找自己身边名人的善事善举，感受为善的意义，树立为善的观念，传承和发扬中华民族的优良传统。
2.在实践活动中，引导学生“勿以善小而不为”，从自己身边的小事做起，每天做一件善事，营造以善为荣，积极争做善事，乐做善事的良好氛围。
培养尊老爱幼，处处为他人着想的良好品质。

人们谈论UML2.0——包括若干进步的UML的新规范，所做的变化。
考虑到新规范的重要性，我们也正在修改这个文章系列的基础，把我们的注意力从OMG的UML1.4规范，转移到OMG的已采纳UML2.0草案规范（又名UML2）。
我不喜欢在一系列文章的中间，把重点从1.4变为2.0，但是UML2.0草案规范是前进的重要一步，我感觉需要扩充文字。
由于一些理由，OMG改良了UML。
主要的理由是，他们希望UML模型能够表达模型驱动架构（MDA），这意味着UML必须支持更多的模型驱动的符号。
同时，UML1.x符号集合有时难以适用于较大的应用程序。
此外,为了要使图变成更容易阅读，需要改良符号元件。
（举例来说，U

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。