從無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)農(nóng)田到衛(wèi)星數(shù)據(jù)支持氣候研究，空天地遙感數(shù)據(jù)正以前所未有的方式為科研和商業(yè)帶來(lái)深刻變革。然而，對(duì)于許多專業(yè)人士而言，如何高效地處理、分析和應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)仍是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的課題。本教程應(yīng)運(yùn)而生，致力于為您搭建一條從入門到精通的學(xué)習(xí)之路，通過(guò)領(lǐng)先的AI技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)案例幫助您掌握遙感數(shù)據(jù)處理的核心技能。

在本內(nèi)容中，通過(guò)系統(tǒng)化的模塊設(shè)計(jì)和豐富的實(shí)戰(zhàn)案例，深入理解和掌握遙感數(shù)據(jù)的處理與計(jì)算。課程不僅涵蓋了從零基礎(chǔ)入門Python編程、OpenCV視覺(jué)處理的基礎(chǔ)知識(shí)，還將借助ChatGPT智能支持，引導(dǎo)您掌握遙感影像識(shí)別和分析的進(jìn)階技術(shù)。更為重要的是，通過(guò)15個(gè)經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)的真實(shí)案例，深度參與地質(zhì)監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃、農(nóng)業(yè)分析、生態(tài)評(píng)估等不同場(chǎng)景下的遙感應(yīng)用實(shí)踐。層層遞進(jìn)、結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，幫助您系統(tǒng)性掌握從數(shù)據(jù)預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、特征提取到機(jī)器學(xué)習(xí)建模的每一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

《ChatGPT、Python和OpenCV支持下的空天地遙感數(shù)據(jù)識(shí)別與計(jì)算——從0基礎(chǔ)到15個(gè)案例實(shí)戰(zhàn)》將系統(tǒng)掌握空天地遙感數(shù)據(jù)分析的全流程，深度融入機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能算法的前沿技術(shù)。涵蓋從基礎(chǔ)搭建到實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，通過(guò)遙感數(shù)據(jù)的獲取、處理、分析到模型搭建的完整學(xué)習(xí)路徑。特別設(shè)計(jì)了15個(gè)真實(shí)案例，免費(fèi)提供11.5G的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，涵蓋土壤成分分析、農(nóng)作物分類、森林火災(zāi)檢測(cè)、水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等實(shí)際應(yīng)用，并重點(diǎn)探索植被健康、空氣污染、城市發(fā)展和地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)等關(guān)鍵領(lǐng)域。

【內(nèi)容簡(jiǎn)介】：

第一部分：未來(lái)已來(lái)——工具與開發(fā)環(huán)境搭建

1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)

（2）非監(jiān)督學(xué)習(xí)

（3）深度學(xué)習(xí)

1.2 GPT安裝與用法

（1）ChatGPT 簡(jiǎn)介

（2）ChatGPT 使用方法

1.3 Python安裝與用法

（1）Python簡(jiǎn)介

（2）Python的特點(diǎn)

（3）Python的應(yīng)用場(chǎng)景

（4）安裝 Python

（5）Jupyter Notebook

（6）Anaconda

（7）創(chuàng)建第一個(gè)程序

第二部分：千里眼——遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用全流程【上機(jī)實(shí)操】

2.1 遙感數(shù)據(jù)獲取

（1）遙感定義與原理

（2）常見(jiàn)遙感數(shù)據(jù)源

（3）遙感數(shù)據(jù)獲取方法

2.2 遙感數(shù)據(jù)處理

（1）圖像去噪

（2）幾何校正

（3）大氣校正

2.3 遙感數(shù)據(jù)計(jì)算

（1）波段選擇

（2）波段計(jì)算

2.4 案例實(shí)戰(zhàn)：計(jì)算家鄉(xiāng)的土壤成分含量

（1）計(jì)算過(guò)程

（2）程序?qū)崿F(xiàn)

（3）計(jì)算結(jié)果

（4）結(jié)果制圖

第三部分：地面數(shù)據(jù)——圖像分類

3.1 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增廣

（1）什么是數(shù)據(jù)增廣

（2）數(shù)據(jù)增廣的代碼實(shí)現(xiàn)

3.2 地面化驗(yàn)數(shù)據(jù)綜合處理

（1）地面數(shù)據(jù)的作用

（2）地面數(shù)據(jù)采樣方案設(shè)計(jì)和化驗(yàn)方法

（3）數(shù)據(jù)讀取與初步檢查

（4）數(shù)據(jù)清洗與處理

（5）數(shù)據(jù)的可視化與分布分析

3.3 程序?qū)崿F(xiàn)

（1）描述性統(tǒng)計(jì)分析

（2）數(shù)據(jù)分布

（3）相關(guān)性分析

（4）數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)

（5）元素之間的線性回歸分析

（6）箱線圖和異常值分析

（7）兩元素的T檢驗(yàn)

3.4 案例實(shí)戰(zhàn)：自動(dòng)對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行分類

（1）導(dǎo)入必要的庫(kù)并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

（2）特征提取（圖像降維）

（3）標(biāo)簽編碼

（4）訓(xùn)練支持向量機(jī)模型

（5）對(duì)測(cè)試集圖片進(jìn)行分類預(yù)測(cè)

（6）評(píng)估模型性能

（7）使用網(wǎng)格搜索優(yōu)化SVM參數(shù)

（8）使用網(wǎng)格搜索優(yōu)化SVM參數(shù)

（9）使用PCA進(jìn)行降維

第四部分：無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)——目標(biāo)檢測(cè)

4.1 學(xué)習(xí)制作標(biāo)簽數(shù)據(jù)

（1）標(biāo)簽數(shù)據(jù)的重要性

（2）制作和標(biāo)注機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)

（3）常見(jiàn)的標(biāo)注格式

（4）LabelImg

（5）標(biāo)注

（6）標(biāo)注VOC格式

（7）標(biāo)注YOLO格式

（9）標(biāo)注并導(dǎo)出為COCO格式

4.2 無(wú)人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)綜合處理

（1）無(wú)人機(jī)機(jī)載飛行作業(yè)

（2）地面同步數(shù)據(jù)特點(diǎn)

（3）無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)處理

4.3 程序?qū)崿F(xiàn)

（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理

（2）環(huán)境配置

（3）算法流程

（4）實(shí)現(xiàn)基于邊緣和輪廓的檢測(cè)

（5）解釋代碼

（6）檢查結(jié)果

4.4 案例實(shí)戰(zhàn)：自動(dòng)檢測(cè)森林火災(zāi)范圍

（1）林火

（2）環(huán)境設(shè)置與依賴安裝

（3）加載森林圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)注文件

（4）實(shí)現(xiàn)火點(diǎn)檢測(cè)算法

（5）批量處理森林圖像并標(biāo)記火災(zāi)點(diǎn)

第五部分：衛(wèi)星數(shù)據(jù)——變化檢測(cè)

5.1 學(xué)習(xí)遙感指數(shù)模型

（1）算法與模型庫(kù)

（2）計(jì)算葉綠素含量

5.2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)綜合處理

（1）計(jì)算二價(jià)鐵含量

（2）計(jì)算全球環(huán)境監(jiān)測(cè)指數(shù)

5.3 程序?qū)崿F(xiàn)

（1）導(dǎo)入必要的庫(kù)

（2）設(shè)置數(shù)據(jù)路徑

（3）加載遙感圖像

（4）水體識(shí)別算法

（5）變化檢測(cè)算法

（6）保存變化結(jié)果

（7）導(dǎo)出變化統(tǒng)計(jì)表

（8）結(jié)果展示

5.4 案例實(shí)戰(zhàn)：自動(dòng)實(shí)現(xiàn)水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

（1）導(dǎo)入必要的庫(kù)

（2）加載遙感圖像并裁剪到一致大小

（3）計(jì)算水體指數(shù) (NDWI)

（4）變化檢測(cè)

（5）保存變化檢測(cè)結(jié)果

（6）導(dǎo)出變化統(tǒng)計(jì)表

第六部分：多源數(shù)據(jù)——聯(lián)合分析

6.1 學(xué)習(xí)圖像自動(dòng)配準(zhǔn)

（1）圖像配準(zhǔn)

（2）自動(dòng)配準(zhǔn)的步驟

6.2 空天地?cái)?shù)據(jù)綜合處理

（1）圖像配準(zhǔn)

（2）導(dǎo)入必要的庫(kù)

（3）讀取無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星圖像

（4）生成地理控制點(diǎn) (GCP)

（5）應(yīng)用配準(zhǔn)算法

（6）保存配準(zhǔn)后的無(wú)人機(jī)圖像

（7）保存配準(zhǔn)的坐標(biāo)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)

6.3 程序?qū)崿F(xiàn)

（1）導(dǎo)入必要的庫(kù)

（2）預(yù)處理

（3）特征檢測(cè)和匹配

（4）圖像配準(zhǔn)

（5）保存

6.4 案例實(shí)戰(zhàn)：城市建筑物檢測(cè)與變化監(jiān)測(cè)

（1）城市建筑物檢測(cè)與變化監(jiān)測(cè)的原理

（2）圖像預(yù)處理

（3）建筑物檢測(cè)

（4）變化檢測(cè)

（5）輸出與可視化

（6）實(shí)戰(zhàn)

第七部分：研究熱點(diǎn)攻關(guān)

7.1 案例實(shí)戰(zhàn)：農(nóng)田作物分類與產(chǎn)量估算

7.2 案例實(shí)戰(zhàn)：土地利用與土地覆蓋分類

7.3 案例實(shí)戰(zhàn)：植被健康監(jiān)測(cè)與病害檢測(cè)

7.4 案例實(shí)戰(zhàn)：海岸侵蝕監(jiān)測(cè)變化分析

7.5 案例實(shí)戰(zhàn)：空氣污染物濃度遙感監(jiān)測(cè)

7.6 案例實(shí)戰(zhàn)：沙漠化監(jiān)測(cè)與土地退化分析

7.7 案例實(shí)戰(zhàn)：城市違章建筑監(jiān)控

7.8 案例實(shí)戰(zhàn)：碳匯估算與生態(tài)服務(wù)分析

7.9 案例實(shí)戰(zhàn)：地表溫度與熱島效應(yīng)分析

7.10案例實(shí)戰(zhàn)：地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)