geeup:简化Google Earth Engine上传的CLI工具
2024-09-16 14:29:32作者:戚魁泉Nursing
项目介绍
geeup 是一个专为开源地理空间用户设计的命令行工具,旨在简化将图像和表格资产批量上传到Google Earth Engine(GEE)的过程。作为一个极简工具,geeup 的核心目标是让用户能够轻松地上传和管理GEE中的资产。该项目借鉴了作者的另一个项目 geeadd 的许多功能,如在上传新资产之前进行配额估算、任务监控和取消等。
项目技术分析
geeup 基于Python开发,利用了Google Earth Engine的API来实现资产的上传和管理。它通过命令行界面(CLI)提供了一系列功能,包括:
- 批量上传:支持将多个图像和表格文件一次性上传到GEE。
- 配额估算:在上传前估算所需的配额,避免因配额不足导致的上传失败。
- 任务监控:实时监控上传任务的状态,并提供取消任务的功能。
- 简单易用:极简的设计使得用户无需复杂的配置即可快速上手。
项目及技术应用场景
geeup 适用于以下场景:
- 地理空间数据管理:研究人员和开发者可以使用
geeup将大量的地理空间数据上传到GEE,进行进一步的分析和处理。 - 数据更新:定期更新GEE中的数据集,确保数据的时效性和准确性。
- 自动化任务:结合脚本和自动化工具,实现数据上传的自动化流程。
项目特点
- 极简设计:
geeup的设计理念是“简单至上”,用户无需复杂的配置即可快速上手。 - 功能丰富:虽然设计极简,但功能却非常丰富,涵盖了从上传到任务管理的各个环节。
- 开源免费:作为一个开源项目,
geeup完全免费,用户可以自由使用、修改和分发。 - 社区支持:项目拥有活跃的社区支持,用户可以通过GitHub、LinkedIn等平台与开发者和其他用户交流。
结语
如果你正在寻找一个简单易用的工具来管理Google Earth Engine中的资产,geeup 绝对是一个值得尝试的选择。无论是地理空间数据的管理,还是数据的定期更新,geeup 都能为你提供强大的支持。赶快试试吧!
项目地址:geeup GitHub
文档地址:geeup 文档
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
234
309
暂无简介
Dart
598
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
681
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
680