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中国生长季1KM植被指数(NDVI)NDVI2008.rar
中国生长季1KM植被指数(NDVI)空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据,在月数据基础上采用
最大
值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况,对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。 生长季NDVI数据为3-11 月份(春、夏、秋三季)NDVI数据数值的
最大
值,数据空间覆盖范围为全国,数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:41
8.06MB
NDVI
生长季
植被
最大值合成
中国生长季1KM植被指数(NDVI)NDVI2005.rar
中国生长季1KM植被指数(NDVI)空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据,在月数据基础上采用
最大
值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况,对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。 生长季NDVI数据为3-11 月份(春、夏、秋三季)NDVI数据数值的
最大
值,数据空间覆盖范围为全国,数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:41
8.11MB
NDVI
生长季
植被
最大值合成
中国生长季1KM植被指数(NDVI)NDVI2007.rar
中国生长季1KM植被指数(NDVI)空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据,在月数据基础上采用
最大
值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况,对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。 生长季NDVI数据为3-11 月份(春、夏、秋三季)NDVI数据数值的
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值,数据空间覆盖范围为全国,数据获取时间为1998年—2019年。
2021-09-27 11:02:40
8.05MB
NDVI
生长季
植被
最大值合成
中国生长季1KM植被指数(NDVI)NDVI2009.rar
中国生长季1KM植被指数(NDVI)空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据,在月数据基础上采用
最大
值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况,对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。 生长季NDVI数据为3-11 月份(春、夏、秋三季)NDVI数据数值的
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值,数据空间覆盖范围为全国,数据获取时间为1998年—2019年。
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NDVI
生长季
植被
最大值合成
誓将利润
最大
化 网吧节能版处理器选购指南.pdf
誓将利润
最大
化 网吧节能版处理器选购指南.pdf
2021-09-26 19:03:55
522KB
处理器
微型机器
数据处理
参考文献
My97DatePicker:开始时间和结束时间的
最大
间隔为10天,并且不大于当前时间
开始时间和结束时间的
最大
范围不能超过10天,开始时间不能大于结束时间并且两者都不能大于当前服务器的时间
2021-09-26 13:41:09
139KB
My97
Datepicker
时间范围
时间间隔
1
汇编语言求三个数中的
最大
数和最小数——汇编语言实现jun.asmjun.asmjun.asm
汇编语言求三个数中的
最大
数和最小数汇编语言求三个数中的
最大
数和最小数——汇编语言实现jun.asmjun.asmjun.asm汇编语言求三个数中的
最大
数和最小数——汇编语言实现jun.asmjun.asmjun.asm
2021-09-26 13:32:18
567B
汇编语言
1
用汇编语言编写输出三个数的
最大
和最小
这是我做汇编语言的作业的时候编写的比较三个数的大小,然后把
最大
和最小的数分别输出来,上传上来希望对大家有帮助……
2021-09-26 13:21:50
1KB
用汇编语言编写输出三个数的最大和最小
1
最大
匹配与最佳匹配的详细解法
给定一个二分图G,在G的一个子图M中,M的边集{E}中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称M是一个匹配。 选择这样的边数
最大
的子集称为图的
最大
匹配问题(maximal matching problem) 如果一个匹配中,图中的每个顶点都和图中某条边相关联,则称此匹配为完全匹配,也称作完备匹配。
2021-09-26 09:21:36
422KB
最大匹配与最佳匹配的详细解法
1
kaggle_walmart_dataretail_analysis:货真价实的描述沃尔玛是美国领先的零售商店之一,希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求,业务正面临挑战,并且由于不适当的机器学习算法,业务有时会断货。 理想的ML算法将准确预测需求并吸收诸如经济状况(包括CPI,失业指数等)之类的因素。沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期(超级碗,劳动节,感恩节和圣诞节)之前进行的,这是假期中
最大
的四个
kaggle_walmart_dataretail_analysis 货真价实的描述沃尔玛是美国领先的零售商店之一,希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求,业务正面临挑战,并且由于不适当的机器学习算法,业务有时会断货。 理想的ML算法将准确预测需求并吸收诸如经济状况(包括CPI,失业指数等)之类的因素。沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期(超级碗,劳动节,感恩节和圣诞节)之前进行的,这是假期中
最大
的四个假期。 在评估中,包括这些假期在内的星期的权重是非假期星期的五倍。 在缺乏完整/理想历史数据的情况下,这场比赛所面临的挑战之一是对降价促销对假期假日的影响进行建模。 提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。
2021-09-26 08:17:14
1.24MB
JupyterNotebook
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