首先我们登录平台后先进入下面的界面,然后就可以看到开发者模式:
我们先来看一下开发者模式的主界面:
这个界面内涵盖了很多内容:
AI Earth 开发者模式使用引导
快速开始
本节将主要介绍如何快速利用AIE Python SDK进行编程和处理遥感数据。
SDK初始化
导入数据
数据计算处理
数据资源
本节将主要介绍AI Earth平台公开数据资源以及如何快速引用。
Landsat
Landsat9 C2 L2
Landsat8 C2 L2
Landsat7 C2 L2
Landsat5 C2 L2
Sentinel
Sentinel-2 L2A
Sentinel-1 SAR GRD
MODIS
MOD11A1 v006(每日地表温度/反射率产品)
MCD15A3H v006(4天合成LAI产品)
MOD14A2 v006(8天合成温度异常/火产品)
MOD17A2H v006(8天合成总初级生产力产品)
MOD09Q1 v006(8天合成地表反射率产品)
MOD13Q1 v006(16天合成植被指数产品)
MCD64A1 v006(月度火烧迹地产品)
MCD12Q1 v006(年度土地覆盖分类产品)
MOD17A3HGF v006(年度净初级生产力产品)
地形数据
ALOS Global Digital Surface Model(AW3D30)
公开矢量数据资源¶
公开矢量数据目前支持下列四类,类型为FeatureCollection,可以使用STAC ID导入。
STAC ID说明
China_Province 省份集合
China_City 城市集合
China_District 省/市/区集合
WRI_GPPD_Power_Plants 全球发电站集合
应用案例
本节将主要介绍基于AI Earth开发者模式的相关案例。
按区域检索与下载影像
Landsat 系列数据去云
鄱阳湖水体区域识别
决策树模型实现冬小麦提取
OpenAPI 调用 AI 识别能力
基于 CNN 的 AI 分类模型开发
通过上面的界面进入AI Earth后我们就可以进入开发者模式了,这里用到的AIE Python SDK进行Notebook编程,处理遥感数据或训练AI模型。
在下一步我们可以随着快速文档来快速上手如何使用开发者模式。每个项目会默认预置一份Notebook引导文档,更多开发帮助请前往文档中心查阅。
在完成简单的任务引导和快速上手之后,我们可以通过打开界面中的运行环境,将每个项目进行一个单独的实例开发,并且可以在个人中心-开发者实例资源进行管理。
其它介绍,
AI Earth地球科学云平台
基于达摩院在深度学习、计算机视觉、地理空间分析等方向上的技术积累,结合阿里云强大算力支撑,提供多源遥感对地观测数据的云计算分析服务,用数据感知地球世界,让AI助力科学研究。
开发者模式已上线
基于海量公开遥感数据,使用notebook进行在线项目开发,项目数据在开发者模式与工具箱模式中可无缝切换,详见参考案例和API文档。
PB级海量数据持续更新,目前已上线Landsat 5/7/8/9、Sentinel-1/2、MODIS、ALOS DSM等公开数据集,总量超过8PB,更多类型数据持续接入中。
因为以上仅仅是开发者模式刚刚发布不就的状态,所以并不是十分完善,我们这里先进行一个简单的介绍,大家可以先去尝试申请一个链接,后续的内容我们将不定期更新。我先把官网链接放到这里:
https://engine-/