我的创作纪念日——1024天从坚持到享受的遥感云计算技术分享之路

机缘

在CSDN进行开始进行创作的缘由是因为我开始进行GEE的学习，通过搜索和记录慢慢实现了自己从初学者到遥感领域云计算的优质创作者，一步步从一个需要别人为自己解决问题的小白逐渐成为了一个为广大科研人员（高校学生和老师）提供技术服务的专业技术人员。在遥感云计算领域，我从国外的GEE、CODE-DE、PIE、AI Earth等云计算平台的全面接入，对国内外遥感云计算领域的平台都进行了详细的研究和分析。

收获

随着在CSDN上创作的深入，我逐渐发现这个平台不仅仅是一个分享技术知识和经验的地方，更是一个汇聚了众多技术爱好者和专业人员的社区。在这里，我可以与同行们进行深入的交流和讨论，共同解决遇到的问题，分享彼此的研究成果。这种互动和合作的精神让我深感振奋，也为我提供了源源不断的创作动力。

除了与他人的交流，CSDN还为我提供了一个展示自己才能的舞台。通过撰写技术博客、参与技术讨论、发布项目作品等方式，我能够将自己的知识和经验以更加系统、深入的方式呈现给广大读者。这种被认可和鼓励的感觉让我更加坚定了在遥感云计算领域继续深耕的决心。

同时，CSDN也为我提供了一个不断学习和提升自我的机会。在这个平台上，我可以接触到最新的技术动态、最前沿的研究成果和最实用的技术工具。通过与他人的交流和分享，我能够不断地更新自己的知识体系，提高自己的技术水平。这种持续的学习和进步让我始终保持在遥感云计算领域的领先地位。

回顾在CSDN的创作历程，我深感自己从一个初学者成长为一位优质创作者的不易。但我相信，在未来的日子里，我会继续在这个平台上发光发热，为遥感云计算领域的发展贡献自己的力量。同时，我也期待与更多的技术爱好者和专业人员一起交流、合作、进步，共同推动遥感云计算领域的发展。在未来的日子里，我计划将更多的实际项目经验和最新技术趋势分享给CSDN的读者们。我希望通过具体的案例分析和实际操作步骤，帮助大家更好地理解和掌握遥感云计算的核心技术，以便在实际工作中能够更加得心应手。

此外，我还将积极关注遥感云计算领域的最新发展，如新型数据处理算法、高性能计算技术、人工智能与遥感技术的融合等。我相信这些新技术将为遥感领域带来革命性的变革，也将为我们的工作和生活带来更多的便利和可能性。

除了技术分享，我还计划组织一些线上或线下的技术交流活动，如技术沙龙、研讨会等，为大家提供一个更加直接和深入的交流平台。通过这些活动，我们可以更加深入地探讨遥感云计算领域的问题和挑战，共同寻找解决方案，推动整个领域的进步和发展。

最后，我衷心感谢CSDN这个平台给予我的支持和帮助。在未来的日子里，我将继续努力创作，为遥感云计算领域的发展贡献自己的力量，同时也希望能够得到更多读者的关注和支持，共同见证遥感云计算领域的辉煌未来。

日常

在CSDN这个充满活力的技术创作平台上，我每天都沉浸在遥感云计算领域的深入学习之中。通过不断吸收新知识，我不仅提升了自己的技术实力，还积极将这些知识通过技术文章分享给广大的读者。这样的互动不仅让我收获了更多的粉丝，更重要的是，我从他们的反馈和问题中得到了宝贵的实战经验和启示。

遥感云计算作为一个融合了遥感技术和云计算的先进领域，正逐渐成为当今科技发展的重要方向。在这个领域中，我深入了解了遥感数据的处理、分析和应用等方面的知识，掌握了云计算平台的搭建和管理等技能。通过不断的学习和实践，我逐渐形成了自己的技术体系和见解，也积累了一定的实战经验。

在CSDN平台上分享技术文章，不仅是我传递知识的一种方式，更是我与读者互动、共同成长的过程。每当我的文章受到读者的关注和喜爱，我都会感到由衷的欣慰和满足。同时，我也非常珍视那些来自读者的反馈和建议，它们不仅让我看到了自己的不足，也为我指明了前进的方向。

通过与读者的交流，我深刻体会到实战角度对于技术提升的重要性。很多时候，理论知识虽然重要，但真正能够让我们成长和进步的，是那些来自实战的经验和教训。因此，我在分享技术文章时，总是力求从实战的角度出发，让读者能够更好地理解和掌握相关技术。

在未来的日子里，我将继续在CSDN平台上分享我在遥感云计算领域的学习和实践经验，与更多的读者共同成长。同时，我也期待能够通过这种方式，为遥感云计算领域的发展贡献自己的一份力量。

成就

CSDN中连续3年入选了CSDN博客之星，在2022年取得了博客之星云计算领域 TOP3，2023年年度全站全领域博客之星TOP13、2023年6月城市之星TOP10、华为云享专家、MVP、阿里云、51CTO等博客专家博主。

目前，不仅通过自己所学的技术解决了自己在学术领域的文章发表、专利和软件著作权的发表，同时，还通过参加华为昇思遥感企业行、CSDN年度分享、阿里巴巴AI Earth的技术分享会以及GEE年会等更进一步精进自己的技术的同时也让我接触到了更多、更好以及更优秀的人。

论文

1. Yan Xingguang, Li Jing, Yang Di et al. A Random Forest Algorithm for Landsat Image Chromatic Aberration Restoration Based on GEE Cloud Platform—A Case Study of Yucatán Peninsula, Mexico. Remote Sensing, 2022, 14(20).(SCI Q1)

2．Yan Xingguang, Li Jing, Yan Xiaoxiao et al. A Rapid Method for Stripe Chromatic Aberration Correction in Landsat Images. Spectroscopy and spectral analysis, 2023, 43(11): 3483-3491.(SCI Q4; EI)

3．Yan Xingguang, Li Jing, Andrew R. Smith et al. Evaluation of machine learning methods and multi-source remote sensing data combinations to construct forest above-ground biomass models[J]. International Journal of Digital Earth, 2023, 16(2): 4471-4491.(SCI Q1)

4．Yan Xingguang, Li Jing, Andrew R. Smith et al. Rapid Land Cover Classification Using a 36-Year Time Series of Multi-Source Remote Sensing Data[J]. Land, 2023, 12(12): 2149.Land 12.12 (2023): 2149.(SCI Q2)

5．李晶,闫星光,闫萧萧等. 基于GEE云平台的黄河流域植被覆盖度时空变化特征. 煤炭学报, 2021, 46(05)(EI)