教学特色
1、GPT与学科知识融合：GPT深层应用一定是和本身研究的专业知识相融合；
2、精选案例驱动学习：以科研过程为线，结合大量的精选实例掌握GPT技术的实际效果；
3、实践技能培养：不仅仅是理论，更重视实践演练和项目操作，以提升研究工作效率；
4、资源与支持：内容中讲解多种辅助插件应用，建立助学群促进学员之间的交流。
导师随行
1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。
2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流
7课程大纲
证书学时及发票
课程咨询
详细报名流程，请联系课程负责人
刘佳： （微信同步）
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成像光谱遥感
【四天教学】”成像光谱遥感技术中的AI革命：应用指南”高级培训班
培训时间：2024年3月18日-19日、25日-26日
【四天实践教学、提供全部资料及回放】
课程前言
欢迎参加“成像光谱遥感技术中的人工智能革命：应用指南”课程，这是一门旨在改变您使用人工智能处理遥感数据的方式的课程。课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合，提供不仅是理论上的，而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者，本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法，使你的工作更具影响力和前沿性。
遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境，是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。是由开发的最先进的语言模型，在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力。本课程重点介绍在遥感中的应用，人工智能在解释复杂数据、提供见解和帮助决策过程方面的多功能性和强大性，这些都对遥感应用领域，比如环境监测、灾害管理、城市规划等至关重要。先进人工智能模型的开发，开辟了该领域的新领域。本课程全面介绍先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。
本课程的主要亮点是实用性。从数据分析到预测建模，该课程为遥感项目中集成人工智能工具提供了一种清晰而系统的方法。随着课程的展开，将向学习者介绍各种案例研究和项目，展示人工智能在遥感中的实际应用。这些例子不仅可以说明所讨论的概念，而且可以启发学生在自己的项目和研究中的创新思维和应用
本课程的另一个突出特点是它深入讲解了在遥感领域科学研究中的应用。课程讨论了如何彻底改变你总结研究结果、起草和完善文章的方式，帮助完成复杂的数据结果的可视化。它展示了人工智能在提高遥感领域论文编写和数据可视化的效率和质量方面的实际效果。无论你是在编写研究摘要、起草论文发表，还是寻求更有效地展示你的数据，都是一个强大的工具，可以简化这些流程，提高你的工作标准。
最后，“遥感科学中的人工智能革命：应用指南”课程为我们打开了一扇窗户，让我们了解应用人工智能技术来改变遥感科学研究和应用的可能性。它突出了人工智能和遥感科学的融合，展示了我们在理解地球和与地球互动方面取得重大进展的潜力。这门课程是一次探索、技能提升和实际应用的旅程，为学习者站在这场技术革命的前沿奠定基础。
会议福利
1：每人均可获得1个独立可永久免费使用的账号。
2：赠送1个月 Plus会员功能应用。
3：会议结束后赠送一套完整的视频教程。
培训方式
网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）
导师随行
1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。
2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流
5课程大纲
前言
课程导学
第一章
遥感科学与AI基础
第一课：遥感科学的基本原理和历史
从摄影侦察到卫星图像
遥感的基本原理
遥感的典型应用
最新进展和未来趋势
第二课： 简介
什么是？
发展简史和工作原理
可以做什么？
演示使用
的未来
第三课： 提示词
什么是，有什么用？
技巧（大几岁）
最好的原则和策略
优质的学术提问
第四课：遥感提示词示例
提示词1：了解遥感科学的基础知识和前沿领域
提示词2：编写一段可以运行的深度学习代码
提示词3：编写可以读取遥感数据的代码
提示词4：集成和GEE的全球卫星影像显示
第五课：遥感应用介绍
目标层面（文献综述协助、创意生成、研发方案和任务规划起草）
执行层面（数据处理分析、工作流程优化、报告文章编写、可视化）
认知层面（数据挖掘、新算法、传感器改进建议、人工智能与遥感集成新方法）
第六课：、GEE等注册、、envi等软件安装
注册方法，升级方法，版本比较 GEE 注册、envi等软件安装、GEE学习资源分享
练习与答疑
课程内容讨论、软件安装、注册等
第二章
遥感影像数据处理分析软件与集成
第一课：遥感影像处理（ENVI+）
遥感数据类型和处理流程
预处理技术
图像特征提取
图像分类
多光谱、高光谱分析
辅助下envi遥感数据处理
第二课：遥感影像处理基础
简介
变量和数据类型
控制结构
功能和模块
文件、包、环境
栅格数据处理
第三课：与集成
遥感影像读取和元数据分析
基本影像处理操作，如裁剪、重采样
变量和数据类型
遥感影像的可视化
第四课：GEE 基础
GEE的介绍和操做界面
基础
GEE两种模式客户端与服务端的区别
GEE遥感影像数据集及操做
GEE遥感数据导入导出
GEE 图像分类
第五课：与GEE集成
与GEE集成使用示例（NDVI）
与GEE下载数据
与GEE遥感数据预处理
与GEE 图像分类
第六课：高级分析技术（机器学习、深度学习）
机器学习与sciki learn 介绍
数据和算法选择
通用学习流程
遥感机器学习模型
练习与答疑
遥感数据处理实践
使用+、GEE进行遥感数据处理的实际操作。
第三章
多光谱数据分析与实践专题
第一课：多光谱遥感基本概念与数据
多光谱遥感基本概念；
多光谱遥感的主要卫星数据源介绍及下载方法（哨兵、、Aster、Modis等）
应用：解释波段选择的重要性和多光谱数据的解读。
第二课：基于和的多光谱数据分析基础
基于和的多光谱数据预处理方法
基于和的多光谱数据分类方法
基于和多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法
第三课：+GEE多光谱应用案例
干旱指数计算案例
洪水监测案例
城市绿地提取和分析案例
答疑
使用 + GEE进行多光谱遥感数据处理的实际操作。
第四章
高光谱分析与实践专题
第一课：高光谱遥感基本概念
高光谱遥感、光的波长、光谱分辨率
高光谱遥感的历史和发展
高光谱数据预处理
地物识别与光谱特征
混合像元分解
第二课：+ 高光谱数据处理
数据读取与显示
光谱特征提取
混合像元分解
高光谱图像分类
高光谱参量反演
第三课：+高光谱应用案例
矿物填图案例
农作物分类案例
土壤含水量评估案例
总结与答疑
课程回顾与总结
交流答疑
最新技术介绍和讨论
刘佳： （微信同步）
END
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