麻豆 女同 什么？只是破耗10秒钟就不错径直应用Google Earth Engine细腻的SCI期刊论文插图
咱们知谈，思发表SCI期刊论文，除了需要额外好的idea以及额外严谨且优好意思的写稿以外麻豆 女同，还需要在论文的图表等方面下功夫。许多时辰，一张图作念好了，审稿东谈主看到了会情绪愉悦，论文发表后作家自身也会合计是一种享受。
一直以来，高质地的SCI期刊图表齐是在腹地作念的。为了制作细腻的图片，需要把数据齐在腹地准备好。举例，咱们思杀青底下的图片，就需要下载DEM数据到腹地然后再出图，这种方式照旧相比繁琐的。
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既然Google Earth Engine依然把种种遥感影像数据以及一些高档算法鸠集成到GEE云平台了，那么有莫得可能把作图等标准也搬到GEE云平台上呢？一直以来，咱们齐以为GEE出图相比丑，不适当作念这些高质地的细腻图片。然则，最近发现咱们错了，使用GEE依然无意作念出额外悦看法SCI期刊图片。
比如，参考上图右半部分的推敲区图片，咱们不错在GEE上径直应用DEM数据作念出如下的图片。两者图片诚然在局部地区存在一些各异，但基本上杀青了率先的功能。最主要的是，扫数这个词作图经由只是破耗了10.5秒便完成了。
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接下来，咱们就注目先容如安在GEE上头杀青这一细腻的图片。需要指出的是，这个图片不是用JavaScript网页版块的GEE作念出的，而是使用的Python版块。咱们使用的IDE是VS Code，确立起来也很肤浅。咱们最新的寒假课程就西席了怎样使用VS Code看望GEE以及联系确立问题（见寒假加油|东谈主工智能与云平台大数据图像责罚基础和提高研修班）。
第一步，导入需要的模块
这里主如若cartopy、geemap和cartoee等模块，其中cartoee模块依然内嵌到geemap，无需再装置。腹地装置geemap的时辰，只需使用 pip install geemap -i https://pypi.douban.com/simple/即可完成装置。
import eeimport geemapfrom geemap import cartoeeimport cartopyimport cartopy.crs as ccrsimport matplotlib.pyplot as plt第二步，授权GEE的看望
主如若让腹地的IDE无意看望GEE数据，使用的是底下语句：
# geemap.ee_initialize()geemap.set_proxy(port=33210)ee.Authenticate()ee.Initialize(project='ee-scistudy')
提防，这里的port后头的端口是每个东谈主魔法的端口，project后头的模式号则是我方的project称号。这里咱们就不赘叙了，有不懂的请推敲小编加群商讨。
第三步，调用dem数据和矢量数据，并在舆图中先加载看一下效用，代码如下：
roi = ee.FeatureCollection('users/studyroomGEE/A_Paper/PSPR/HLJProvince')Map = geemap.Map()Map.add_basemap('Esri.WorldImagery')Map.add_basemap('OpenTopoMap')styleHLJ = {'color': 'FF0000'， 'width': 2， 'lineType': 'solid'， 'fillColor': '00000000'}HLJShp = roichinaProvince = ee.FeatureCollection('users/studyroomGEE/ChinaShp/ChinaProvince')styleChina = {'color': '0000FF'， 'width': 1， 'fillColor': '00000000'}Map.addLayer(chinaProvince.style(**styleChina)， {}， 'chinaProvince')Map.addLayer(HLJShp.style(**styleHLJ)， {}， 'HLJ')# get an imagesrtm = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4').clip(roi)vis_params = { 'min': 0.0， 'max': 1643， 'palette': [ 'FFFFFF'， 'CE7E45'， 'DF923D'， 'F1B555'， 'FCD163'， '99B718'， '74A901'， '66A000'， '529400'， '3E8601'， '207401'， '056201'， '004C00'， '023B01'， '012E01'， '011D01'， '011301'， ]，}srtm = srtm.visualize(**vis_params)imgBlend = srtm.blend(chinaProvince.style(**styleChina)).blend(HLJShp.style(**styleHLJ))Map.addLayer(imgBlend， {}， 'imgBlend')Map.centerObject(roi)Map经过这一步不错得回底下的舆图。在线加载出这个舆图标明距离终末的告捷就不远了。
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终末一步，将上头的舆图使用plt制作成咱们需要的图片，代码如下：
bbox = [135.8，39，120.2，55]import matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.io.img_tiles as cimgtplt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' # 调处树立from proplot import rc# 调处树立字体rc['tick.labelsize'] = 20# 调处树立xy轴称号的字体大小rc['axes.labelsize'] = 20# # 调处树立轴刻度标签的字体粗细rc['axes.labelweight'] = 'bold'# 调处树立xy轴称号的字体粗细rc['tick.labelweight'] = 'bold'fig = plt.figure(figsize=(20， 22)，facecolor='white')ax = cartoee.get_map(imgBlend， region=bbox)cb = cartoee.add_colorbar(ax，vis_params=vis_params，loc='right'，orientation='vertical')# ax.set_title(label='Study Area'， fontsize=20)# add gridlines to the map at a specified intervalcartoee.add_gridlines(ax， interval=[2， 2]， linestyle='--')plt.show()
经过这样几步，咱们就不错在GEE中作念出上文中出现的细腻图片。况且大家在作念这种图的时辰，还不错我方加舆图以及换成别的不同的类型，比如地形图DTM不错换成底下的NDVI图，或者是地皮应用的图片。扫数这个词经由十分的快捷肤浅，确实是太昂然了！！！
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