谷歌云地图：怎样使用谷歌云地图进行城市紫外线指数分析？

步骤1：数据采集与整合

使用Earth Engine接入NASA臭氧监测仪数据，通过BigQuery整合气象局实时数据，建立包含以下要素的多维数据集：

• 臭氧层厚度数据（每日更新）
• 云量覆盖度（每小时更新）
• 地表高程数据（DEM）
• 城市建筑三维模型

步骤2：模型构建

在Vertex AI平台部署预测模型：

# 示例模型架构
uv_model = Sequential([
    LSTM(128, input_shape=(24, 5)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(1, activation='linear')
])
        

通过AutoML优化模型参数，准确率可达92%以上

步骤3：空间可视化

使用Maps JavaScript API实现动态可视化：

• 热力图层显示实时UV指数分布
• 3D建筑模型叠加阴影分析
• 预测趋势时间轴控件