新型卫星数据正射流程及注意事项，此文章简单易懂，很容易入手。

基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。

为衡量国产主流2m分辨率光学卫星的几何定位精度,本文在有理多项式(RPC)模型与区域网平差的基础上,针对不同卫星在不同地区表现出的几何定位精度的差异,提出了一种利用相同控制基准测评多星几何定位精度的方法。
以河北省沽源县平坦地区作为控制区域,采用高分一号系列卫星(GF1、GF1-B、GF1-C、GF1-D)、资源三号系列卫星(ZY3-1、ZY3-2)以及天绘一号卫星(TH-1)的多幅不同高分辨率卫星影像进行单景与立体影像几何精度的评估试验。
研讨结果表明:在无控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度大都优于42m;TH-1单景影像的平面精度约为6.36m;ZY3-1立体影像的精度较高,平面精度约为11.29m,高程精度约为3.43m。
在有控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度均优于13.3m,ZY3-1、ZY3-2和TH-1单景影像的平面精度均优于5.46m,ZY3-1、ZY3-2立体影像的平面精度分别约为4.01m和4.29m,高程精度分别约为1.71m和1.61m。
本文方法对多颗高分辨率国产光学卫星几何定位精度的评估是合理可行的。

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。