• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Wildfire Burn Severity Analysis Using Google Earth Engine (GEE) скачать в хорошем качестве

Wildfire Burn Severity Analysis Using Google Earth Engine (GEE) 3 months ago

geospatial technology

GIS

geospatial

gee

gee tutorials

learn GEE

cal fire

california fire

california fire monitoring

Burn Severity

buren severity mapping

NBR

dNBR

sentinel2

los angeles fire

7startech

7startech95

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Wildfire Burn Severity Analysis Using Google Earth Engine (GEE)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Wildfire Burn Severity Analysis Using Google Earth Engine (GEE) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Wildfire Burn Severity Analysis Using Google Earth Engine (GEE) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Wildfire Burn Severity Analysis Using Google Earth Engine (GEE) в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Wildfire Burn Severity Analysis Using Google Earth Engine (GEE)

To better understand the impact of wildfires on land and structures, advanced analysis leveraging the power of Google Earth Engine (GEE) and Sentinel-2 imagery. Key Highlights of the Project: 🔹 Pre- and Post-Fire Analysis: Calculated Normalized Burn Ratio (NBR) to quantify burn severity for the specified wildfire period. 🔹 Burn Severity Visualization: Mapped the delta NBR (dNBR) with vivid palettes to easily interpret burn severity. 🔹 Burned Area Estimation: Accurately calculated the total burned area in hectares. 🔹 Vectorization and Impact Assessment: Identified burned areas and overlayed affected regions with critical infrastructure, including buildings. Technologies Used: 📌 Sentinel-2 Harmonized Imagery 📌 GEE for cloud masking, NDWI, NBR, and dNBR calculations 📌 Python library osmnx to extract the building footprint and analysing the buildings within the affected area 📌 QGIS for effective data visualization and analysis Challenges and Limitations ⚠️ A major limitation was the absence of building footprints in some burned areas within the OSM dataset. This makes it difficult to predict the exact number of affected houses, highlighting the need for improved spatial data availability and accuracy. Applications of This Work ✅ Quantifying wildfire impact on natural and built environments. ✅ Providing actionable insights for disaster management and urban planning. ✅ Supporting efforts to improve wildfire resilience and recovery strategies. 💡 This project demonstrates the powerful synergy between cloud-based geospatial analysis (GEE), desktop GIS platforms (QGIS), and Python-based data science (Jupyter Notebook). Original Credit: https://bit.ly/3WsgcgC Thanks for watching it. Please like, share, and subscribe to this channel. YouTube:    / 7startech95   Facebook:   / 7startech95   Instagram:   / 7startech95   Twitter:   / 7startech95   Blog: https://www.7startech95.blogspot.com LinkedIn:   / 7startech95   Contact us at: [email protected] #gee #calfire #BurnSeverity #7startech95

Comments
  • Mapping World City Points with Fusion Tables 4 months ago
    Mapping World City Points with Fusion Tables
    Опубликовано: 4 months ago
    17
  • Transformers (how LLMs work) explained visually | DL5 1 year ago
    Transformers (how LLMs work) explained visually | DL5
    Опубликовано: 1 year ago
    6139930
  • Remote Sensing and Density Surfaces 5 days ago
    Remote Sensing and Density Surfaces
    Опубликовано: 5 days ago
    16
  • Understanding GD&T 2 years ago
    Understanding GD&T
    Опубликовано: 2 years ago
    1313580
  • UML use case diagrams 1 year ago
    UML use case diagrams
    Опубликовано: 1 year ago
    647915
  • Introduction to Google Earth Engine - End-to-End GEE 4 years ago
    Introduction to Google Earth Engine - End-to-End GEE
    Опубликовано: 4 years ago
    27947
  • Power BI Tutorial for Beginners 1 year ago
    Power BI Tutorial for Beginners
    Опубликовано: 1 year ago
    3060394
  • Алексей Венедиктов о переговорах в Стамбуле, приятелях во власти, хейте от эмигрантов и новой жизни 12 hours ago
    Алексей Венедиктов о переговорах в Стамбуле, приятелях во власти, хейте от эмигрантов и новой жизни
    Опубликовано: 12 hours ago
    291253
  • UML class diagrams 1 year ago
    UML class diagrams
    Опубликовано: 1 year ago
    784061
  • Google Earth Engine Tutorial-118: Estimation of Burned Forest Area, using Python API (#Xee) 2 months ago
    Google Earth Engine Tutorial-118: Estimation of Burned Forest Area, using Python API (#Xee)
    Опубликовано: 2 months ago
    636

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS