基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用
直播课
培训时间:2023年2月18日-19日、25日-26日
【四天实践教学、提供全部资料及回放】
前言
基于卫星或无人机平台的多光谱数据在地质、土壤调查和农业等应用领域发挥了重要作用,在地质应用方面,综合Aster的短波红外波段、landsat热红外波段等多光谱数据,可以通过不同的多光谱数据组合,协同用于矿物信息有效提取。此外,随着机器学习方法的深入应用,多光谱数据在矿物填图、矿山环境监测等方面都发挥了重要作用,并显示出巨大的应用潜力。在农业应用领域,无人机、卫星多光谱遥感技术已成为作物长势监测的重要技术手段。通过最佳植被指数和最优的数据采集时期,构建相关地区的水稻、小麦等作物估产模型,可以为不同尺度的作物估产和长势评估提供重要技术支持。针对土壤调查研究,以卫星、无人机多光谱为主要数据源,结合多种机器学习方法,可以进行土壤有机质、盐度等理化参数评估。
本课程从基础理论、技术方法、应用实践三方面对多光谱遥感技术进行讲解。基础理论篇,介绍多光谱的基本概念和理论,介绍了Landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等多光谱数据说明和下载方法。技术方法篇,介绍基于ENVI的上述多光谱数据处理方法,包括数据辐射定标、大气校正等预处理方法,波段组合、光谱指数计算、图像监督、非监督分类等方法。针对多光谱数据处理,除了ENVI自带和拓展的功能之外,课程提供一套基于Python开发方法,结合目前主流的机器学习和深度学习方法,介绍多光谱遥感数据的整理、图像分类、多时间序列处理、多传感器协同等方法,基于python实现多光谱数据处理和分析过程。实践篇,通过矿物识别,农作物长势评估、土壤质量评价等案例,提供可借鉴的多光谱应用领域的技术服务方案,结合ENVI软件、Python开发、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理等功能模块,,对学习到的理论和方法进行高效反馈。
学习本课程,通过对光谱、图像等数据处理,掌握岩矿、土壤、植被等地物的光谱特征和图像特征,结合ENVI等专业软件、Python开发工具平台,开展多光谱数据预处理、图像分类、定量评估、机器学习等方法的实践和开发,提高运用多光谱遥感技术解决实际问题能力。直播时间
2023年2月18日-19日、25日-26日
每日授课:上午:9:30-12:00
下午:14:00-17:30
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;
教学特色
1、原理深入浅出的讲解;
2、技巧方法讲解,提供所有案例数据及代码;
3、与项目案例相结合讲解实现方法,对接实际工作应用 ;
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;
5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑;
证书及学时
注:办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息,开课前发给会务组人员。
培训费用
组合类型 | 组合名称(点击文字查看课程详情) |
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B类 | |
C类 | 本课程+原价3900元-长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用视频课程 |
D类 | |
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F类 | |
G类 | |
H类 | |
视频课程教学模式:视频学习【永久】+导师群辅助问答及应用+不定期参加导师线上交流 |
发票开具
培训费、会议费、资料费、技术咨询费,配有盖章文件,用于参会人员报销使用;
课程安排
注:请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式
赵钰:18510371663(微电)QQ咨询:3522695753
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1、原理深入浅出的讲解,强调原理的重要性;
2、技巧方法讲解,提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放;
3、与项目案例相结合,更好的对接实际工作应用 ;
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;
5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑;
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