从数据分析到预测建模,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,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。
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。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,本教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。
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专题一 成像光谱遥感科学与基础
①成像光谱遥感与原理与最新进展成像遥感的基本原理工作原理在成像遥感领域的最新进展
②提示词工程与遥感提示词技巧和模板优质的学术提问遥感提示词示例遥感类文献综述、润色、翻译、修改提示词
③高级分析、插件与遥感类源代码介绍 高级分析功能典型GPTS应用 遥感源代码介绍遥感应用经典文献解读练习与答疑 内容讨论、软件安装、注册等
专题二 遥感数据处理软件、开发平台与集成
①ENVI与集成辅助下envi遥感数据处理预处理、图像特征提取、分类辅助下envi遥感数据批处理
②与集成辅助下开发基础辅助下遥感数据处理开发基础辅助下机器学习
③GEE与集成辅助下GEE基础开发辅助下GEE遥感数据处理基础开发辅助下GEE机器学习应用
专题三 无人机遥感数据处理
无人机遥感介绍基于和 的无人机遥感数据处理:遥感图像及其相应的标签数据整理与处理无人机图像的机器学习分类模型的构建和应用模型的保存、成果图片的输出无人机高光谱的地物分类实践
专题四 深度学习专题
遥感深度学习研究现状和最新进展辅助下深度学习框架编程实践:数据标准化、清洗深度神经网络模型构建和可视化遥感深度学习框架源代码解析:基于命令行的代码架构模型数据的处理与数据管道的构建图像分类深度学习模型实践:卷积神经网络、递归神经网络模型遥感图像分类实践,包括以下模型:”hu (1D CNN), “” (3D CNN + 1D ), “”lee (3D FCN), “”chen (3D CNN), “”li (3D CNN), “”he (3D CNN), “”luo (3D CNN), “” (2D CNN), “”liu (3D semi- CNN), “”mou (1D RNN)”,
专题五 多光谱数据分析与实践专题
①基于哨兵1号雷达数据洪水监测应用-1SAR数据介绍下载、显示-1SAR数据镶嵌和裁切处理掩膜提取洪水前后水体区域洪水淹没识别与面积统计
②城市绿化调查监测哨兵2号多光谱数据应用合成显示城市-2数据生成 Earth API 代码,用来绘制选定城市的绿地面积基于与GEE统计城市和绿地面积
③干旱指数Modis数据应用VCI植被指数+GEE计算温度状况指数 (TCI)计算基于蒸散量和植被指数的干旱指数计算和显示
专题六 高光谱分析与实践专题
①基于天-空-地高光谱数据的矿物识别和填图高光谱矿物识别的基础原理、研究现状和最新进展矿物光谱特征提取与分析与集成的卫星、机载和近景地面高光谱数据的处理和混合像元分解
②遥感农作物分类的机器学习和深度学习随机森林、支持向量机、神经网络农作物分类模型构建与精度评价、制图与集成三维卷积神经网络构建与农作物分类
③土壤含水量评估与制图土壤光谱机理与高光谱调查方法基于与 的土壤含水量模型构建和评价高光谱土壤有机质含量评估与制图
注:请提前自备电脑及安装所需软件
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