中科星图全国0.5-0.8m高清影像

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中科星图遥感云平台是中国科学院遥感与数字地球研究所开发的一款云计算平台，专门为遥感数据处理和分析而设计。该平台支持多种遥感数据的处理和分析，包括图像处理、数据融合、GIS数据集成、模型建立等。

中科星图遥感云平台采用云计算技术，能够以高效、稳定、安全的方式处理大规模的遥感数据，满足用户不同时期、不同地理位置、不同任务的数据处理和分析需求。平台还提供了丰富的工具库和算法库，支持各种遥感数据处理和分析的应用。​https://www.cbedai.net/xg 

中科星图遥感云平台具有以下优势：

1. 支持多种遥感数据格式，包括卫星影像、航空影像、激光雷达数据等。

2. 支持栅格和矢量数据的处理和分析，包括地图制作、GIS数据集成、空间分析等。

3. 提供丰富的遥感数据处理和分析工具，包括图像去噪、增强、分类、变换等。

4. 提供多源数据融合服务，可以将多种遥感数据进行融合，得到更精准的遥感数据结果。

5. 支持用户自定义算法和模型的开发和应用，满足用户个性化的需求。

总之，中科星图遥感云平台是一款功能强大，方便易用的遥感数据处理和分析平台，为用户提供了全面的遥感数据处理和分析服务，具有很高的应用价值和推广价值。

数据名称：

Datacloud影像地图

GEOVIS

DataCloud

10m

0.8m

0.5m

ImageMap

数据来源：

GEOVIS（中科星图数字地球合肥有限公司）

时空范围：

2019年-2022年

空间范围：

全球、中国

数据简介：

Datacloud影像地图覆盖全球的多源影像数据，经过智能数据工厂处理加工，整合后切片形成影像瓦片，提供流畅的影像数据服务，数据涵盖全球10米影像数据、中国0.8米影像数据、中国城市0.5米影像数据等。

引用代码：

GEOVIS/Datacloud/ImageMap

0.5米的高分辨率影像指的是该影像每像素所表示的地面面积为0.5平米，也就是每个像素能够显示的地面面积越小，影像的空间分辨率就越高，也就能显示更多的细节信息。这样的高分辨率影像通常用于制图、地理信息系统、城市规划等领域。

高分辨率影像在许多领域都有广泛的应用，以下是一些具体的作用：

1. 地图制图：高分辨率影像可以用于制作高精度地图，对于城市规划、农业用地评估、自然资源管理等领域非常有用。

2. 环境监测：高分辨率影像可以用于监测和分析环境的变化，例如水质、森林覆盖、土地利用变化等。

3. 航空航天：高分辨率影像在航空航天领域可以用于辅助遥感图像的解译，判断行星表面的地貌、地壳构造等。

4. 建筑与城市规划：高分辨率影像可以用于城市规划与建筑设计中的详细分析，例如建筑高度、道路布局、停车场规划等。

5. 灾害监测：高分辨率影像可以用于自然灾害监测（例如洪水、地震、火灾等）和救援工作。

总之，高分辨率影像具有非常广泛的应用，可以辅助许多领域的决策和管理，提高效率和精度。

代码：

/**
 * @File    :   DataCloud_Base_Image
 * @Time    :   2023/03/20
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
 * @Desc    ：  数据集key为Base_Image_2023H1_1数据集
 * @Name    :   DataCloud_Base_Image数据集
*/
/** */

var geometry= gve.Geometry.Polygon([
    [
      [
        117.09212608187454,
        31.837186370327444
      ],
      [
        117.0966726879081,
        31.837186370327444
      ],
      [
        117.0966726879081,
        31.83226931765556
      ],
      [
        117.09212608187454,
        31.83226931765556
      ],
      [
        117.09212608187454,
        31.837186370327444
      ]
    ]
  ]);
  
// 数据来源
var source = "Base_Image_2023H1_1"; //获取0.8m数据源
// var source = "Base_Image_2023H1_2"; //获取0.5m数据源

// 指定分辨率，外扩等
//@Ignore
var option = {};

// 获取指定区域tif数据
var image = gve.Image.fromGeometry(geometry, source,  option);

var id = Map.addLayer(image);
Map.flyto(id);

部分高清影像截图： 

我们截取了北京故宫区域的数据依旧十分高清