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landsatlinkr py

landsatlinkr是一个用于在Earth Engine中运行LandTrendr算法的工具，旨在处理Landsat MSS、TM、ETM和OLI数据。该工具汇集了五颗携带MSS传感器的卫星图像，经过质量过滤，计算TOA反射率，并生成MSS云掩模(MSScvm)。此外，用户还可以手动排除受扫描线

LandsatLinkr工作坊模板

landsatlinkr是一个在Earth Engine中运行LandTrendr算法的工具，结合了Landsat MSS、TM、ETM和OLI数据。它整合了五颗携带MSS传感器的卫星图像集合，经过质量过滤，计算TOA反射率，并生成MSScvm云掩模。用户可以手动排除存在扫描线问题或其他噪声的MSS

README.js MD文件说明

landsatlinkr使得在Earth Engine中运行LandTrendr算法更加便捷，结合了Landsat MSS、TM、ETM和OLI数据。它整合了五颗搭载MSS传感器的卫星图像，过滤图像以保证质量，计算TOA反射率，并为MSS图像生成云掩模（MSScvm）。用户可以手动排除存在扫描线问题

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Google Earth Engine (GEE) 是一个云计算平台，旨在存储和处理大规模数据集（以PB级别）进行分析和最终决策[1]。自2008年Landsat系列数据免费提供以来，Google将所有数据集存档，并将其与云计算引擎连接，供开源使用。目前的数据存档包括来自其他卫星的数据，以及基于地理

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Google PaLM 2是一种新的、先进的语言模型，相比其前身PaLM，在多语言和推理能力方面有了更大的提升，同时计算效率更高。PaLM 2基于Transformer模型，并采用类似UL2的混合目标进行训练。通过对英语和多语种语言以及推理任务的广泛评估，PaLM 2在不同模型规模的下游任务上表现出

用Google Earth Engine评估生物量

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