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利用MNF方法对高光谱影像进行端元提取，在MATLAB中进行

基于vue开发，组件element-ui，功能api高德地图。 本程序包含 多功能路径、电子围栏、定位打卡 功能 结合之前文章将程序源码整理在一起。 代码都已安排注释，下载后先安装node_modules依赖， main.js中配置好密钥 components=>map=>index.vue中也需要密钥 才可正常运行 因为这项目是很久之前的，经过高德地图api更新之后，作者并未进行修改。代码可自行优化。

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利用目标区域点的集合与外围自定义区域形成一个环形遮罩层，高亮显示所选行政区划，遮盖非目标区域。

数据来源 Google Earth Engine云计算平台，Sentinel-2遥感影像 数据产生或加工方法 首先基于Google Earth Engine云计算平台和Sentinel-2遥感影像构建了多维时间序列分类特征集；结合地面调查和Collect Earth、历史时期谷歌高清影像和目视解译的方法收集大量的地面样本点；然后利用随机森林模型、特征优选算法，自2017年起逐年绘制作物类型分布图；最后，利用历史时期的分类模型和分类器迁移思想，实现无样本年份农作物信息提取。 数据空间投影 Projected Coordinate System：WGS_1984 _UTM_Zone_51N Geographic Coordinate System：WGS_1984

文件描述:Xshell软件(配色方案&高亮关键字/突出显示集)的相关文件 适用人群：所有IT计算机行业人群，重点突出用户为“网络工程师、运维工程师、弱点工程师、云计算工程师、网络安全工程师等技术人员” 软件适用版本：**所有Xshell 7的版本**，以下或7以后的版本未经过测试，可自行尝试。

基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。