全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘 要: 为了能在大规模、多异质的网络环境下进行网络社会事件的有效检测，提出了一种基于时间片划分和多元数据融合的异质媒体网络社会事件发现方法． 该方法首先采用时间片划分的方法，结合用户信息和时间信息来建立用户－时间( user-time，UT) 数据模型以减小数据规模; 然后通过多元数据线性叠加来整合不同元数据间的相似度并用基于密度的算法以完成社会事件的发现． 在最新的 SED 2014 数据集上进行对比，实验结果表明: 该方法与现有方法相比，具有数据处理速度快、事件发现准确率高的优点．
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