处理地球引擎数据集后，您可能需要将结果导出ee.Image到GeoTIFF。例如，将其用作EarthEngine外部数值模型的输入，或将其与您喜欢的GIS中的个人地理参考文件重叠。有多种方法可以做到这一点（请参阅开发人员指南的导出部分）。在这里，我们探索两种选择：ee.Image在GoogleDrive中保存你想要的直接下载图片。在GoogleDrive中保存GeoTIFF文件要将导出ee.Image到GoogleDrive，我们必须定义一个任务并启动它。我们必须指定像素的大小（此处为30m）、投影（此处为EPSG:4326）、文件格式（此处为GeoTIFF）、感兴趣的区域（此处为之前定义的里
1.背景太阳辐射和热辐射是大气和海洋运动的最根本的驱动力。大气辐射传输过程实际上已经可以通过一种叫做LBLRTM的辐射模型精确计算，但是LBLRTM模型同时也最为耗时。因此，有各种各样的辐射传输参数化方案用来近似计算辐射传输过程，并应用在数值天气预报中。参数化方案的概念源于数值天气预报模式。大气中一些至关重要的物理过程的规模都要小于当前数值预报模式的网格分辨率，比如小尺度流体运动（小涡，旋涡，涡旋），下图展示了次网格尺度下的水汽凝结最终生成云的过程。一些物理过程非常复杂包括湍流过程、散射等。网格尺度的运动和次网格尺度的运动必然存在一定程度的相互作用，可以通过引入一些参数，来近似建立网格尺度的物
Vulnhub百个项目渗透Vulnhub百个项目渗透——项目二：Lampiao（SSH爆破，脏牛提权）靶场地址提取码：rong🔥系列专栏：Vulnhub百个项目渗透🎉欢迎关注🔎点赞👍收藏⭐️留言📝📆首发时间：🌴2022年8月30日🌴🍭作者水平很有限，如果发现错误，还望告知，感谢！`巅峰之路Vulnhub百个项目渗透前言一、梳理流程二、使用步骤1.端口发现2.web突破1.SSH突破2.msf突破3.漏扫突破三.内网突破1.寻找exp2.利用漏洞四.总结前言本文章仅用作实验学习，实验环境均为自行搭建的公开vuinhub靶场，仅使用kali虚拟机作为操作学习工具。本文仅用作学习记录，不做任何导向。
地球引擎有一个用户界面API，允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用，但还有更多的界面功能可用。特别是，用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面（GUI）。GUI可以包括简单的部件（如标签、按钮、复选框、滑块、文本框）以及更复杂的部件（如图表、地图、面板）来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成，用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮，从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。Widgets:https:
本文用到函数：aggreg_array(property)对一个集合中的对象的给定属性进行聚合，计算出一个所选属性的所有值的列表。参数。this:collection（特征集合）。要聚合的集合。property（字符串）。要从集合的每个元素中使用的属性。返回。列表reduceRegion(reducer,geometry,scale,crs,crsTransform,bestEffort,maxPixels,tileScale)对一个特定区域的所有像素应用一个还原器。减速器的输入数必须与输入图像的波段数相同，或者它必须有一个输入，并对每个波段进行重复。返回还原器的输出的字典。参数。this:i
一、Vulnhub介绍Vulnhub它是一个提供各种网络攻防靶场的平台，里面大部分的环境是要用VMware或者VirtualBox打开运行的。二、下载去vulnhub的官网https://www.vulnhub.com可以看到各种镜像。点击某一个进入我们可以看到关于镜像的详细信息，包括：镜像描述、难度等级、下载地址等。通过下载地址下载完成后会看到一个ovf后缀的文件。三、导入打开VMware，依次点击文件-打开，选择我们刚才下载的ovf文件打开，修改虚拟机名称及存储路径并导入。四、修改网络配置1.设置虚拟机网络适配器检查虚拟机网络适配器是否选择的NAT模式，不是的话改成NAT模式。2.配置网络
数据介绍：SoilGrids，是一个全球土壤属性地图，现在可以通过GEE下载。SoilGrids是ISRIC–世界土壤信息的一个项目，旨在提供一个全球一致的、由数据驱动的系统，以预测土壤性质，并将其作为一项重要指标。该项目旨在提供一个全球一致的、由数据驱动的系统，使用全球协变量和全球拟合的模型预测土壤属性和类别，并采用数字土壤测绘方法。数据使用全球协变量和全球拟合的模型，通过基于量化随机森林的数字土壤地图方法来预测土壤属性和类别。SoilGrids提供了六个不同深度的十种不同的土壤属性地图分别是sand_0-5cmsand_5-15cmsand_15-30cmsand_30-60cmsand_
文章目录1、计算公式2、绘图接口2.1glDrawArrays2.2glDrawElements3、代码实现4、运行结果（整体地球）4.1opengl/glut/c++（3d）4.2opengl/glfw/glad/stb_image/c++（3d）4.3opengl/glfw/glad/stb_image/c++（3d，天空盒，高度贴图）4.4opengl/win32/glew/FreeImage/c++(3d，大气层)4.5opengl/freeglut/glew/FreeImage/c++(3d，法线贴图)4.6opengl/glfw/glad/stb_image/freetype/c+
VulnhubDecoy提权补充在拿到用户296640a3b825115a47b68fc44501c828的密码server后，为了方便观察现象，同时开启两个shell,并且需要指定-t"bash--noprofile"以逃避受限shell,登录成功后，要修改PATH环境变量，使其包含正常的环境变量:PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/bin:/sbin296640a3b825115a47b68fc44501c828@60832e9f188106ec5bcc4eb7709ce592:~$catSV-502/logs/l
最近用学习到的知识进行了利用GEE和Landsat8SR数据进行土地利用分类的小实验，在这里进行一些学习记录。一、数据导入首先在GEE中上传要进行土地利用分类的行政区域边界，这里是以雄安新区为例。二、遥感数据筛选使用的数据是Landsat8OLI/TIRS传感器的SR数据集，SR数据利用QA波段进行影像去云处理，这里构造了去云函数便于后续调用；筛选想要进行土地利用分类的时间，并用clip函数将研究区裁剪出来。//Appliesscalingfactors.functionapplyScaleFactors(image){varopticalBands=image.select('SR_B.')
