CCfz566的博客

深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大，PyTorch平台的掌握也并不容易。为使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感影像和无人机影像的分类，目标检测，以及语义分割等应用，特开此课程。

遥感云计算技术的发展和平台的出现为遥感大数据处理和分析提供了前所未有的机遇，表现在：（1）云端有海量数据资源，无需下载到本地处理，（2）云端提供批量和交互式的大数据计算服务，（3）云端提供应用程序接口API（Application Programming Interface），无需在本地安装软件，才可以进行处理分析。光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。

学员将学习如何获取和处理矢量数据、栅格数据、气象数据、土地利用数据、生态环境数据等多维数据，掌握气候变化预测与干旱特征研究的关键技术，了解生态系统服务权衡与协同关系的分析方法，科学评估土地利用变化对生态环境和社会经济的影响，并实现数据处理的自动化。来自北京重点高校资深专家，长期从事水资源与水环境、流域污染控制与管理、非点源模拟与控制、环境信息系统开发、环境遥感与GIS应用等领域的研究，发表多篇Sci论文、具有资深的技术底蕴和专业背景。2.10 空间数据的处理（数据转化、投影变换、融合与裁剪，等）

特点：Terrasolid是一款专业的激光雷达数据处理软件，主要用于地理信息系统（GIS）和测绘领域，提供了丰富的地理数据处理和分析工具。特点：ArcGISPro是一款专业的地理信息系统（GIS）软件，提供了丰富的地理数据处理、分析和可视化功能，包括激光雷达数据处理工具。特点：ENVI是一款专业的遥感数据处理软件，提供了丰富的遥感图像处理和分析功能，包括对激光雷达数据的处理和分析。应用：适用于地图制作、空间分析、地理数据管理等领域，可以处理各种类型的地理数据，包括激光雷达数据。

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且已经广泛应用于全球或区域尺度植被变化趋势及格局分析。经QC后的产品最大值/均值/中值等合成。

本课程重点介绍ChatGPT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。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，ChatGPT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：ChatGPT应用指南”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。提示词1：了解遥感科学的基础知识和前沿领域。

介绍遥感云平台影像数据分析处理流程的基本框架，包括数据获取、数据预处理、算法开发、可视化等。

方法篇，将高光谱技术与Python编程工具结合起来，聚焦高频技术难点，明确开发要点，快速复现高光谱数据处理和分析过程，并对每一行代码进行解析，对学习到的理论和方法进行高效反馈。高光谱遥感的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解，通过8个核心概念，4个功能模块，3个典型应用场景，帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”，掌握高光谱遥感的“方法论”，并在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升了学员高光谱技术的应用能力水平。

深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。为使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感影像和无人机影像的分类，目标检测，以及语义分割等应用。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。

随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台如谷歌Earth Engine（GEE）和航天宏图的PIE Engine等。

其中，Earth Engine最为强大，能够存取和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星图像和NCEP等气象再分析数据集，同时依托全球上百万台超级服务器，提供足够的运算能力对这些数据进行处理。作为国内最先进的遥感云平台，PIE Engine近年来发展发非常迅速，拥有丰富的国产卫星数据，以及中国区域的其它重要开源数据，在数据安全性和访问便利性方面具有独到的优势。1.2 影像制图（区域统计、分类图、直方图、散点图、线型图，饼图等）

数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。主要针对农业、林业、生态、遥感背景的对无人机遥感有兴趣的初学者（本科生、低年级研究生），MATLAB编程初学者小白。通过学习本课程，让学员将掌握无人机遥感数据预处理的全链条理论与实践流程、典型农林植被性状的估算理论与实践方法、利用MATLAB进行编程实践（脚本与GUI开发）以及期刊论文插图制作等。在新一轮互联网信息技术大发展的现今，无人机、大数据、人工智能、物联网等新兴技术在各行各业都处于大爆发的前夜。

在过去的200多年里，建立在煤炭、石油、天然气等化石燃料基础上的能源体系极大的推动了人类社会的发展。近年来，世界各国逐渐认识到能源对人类的重要性，更认识到常规能源利用过程中对环境和生态系统的破坏。最初的互补发电系统，就是将不同发点组件进行简单的组合，因为缺乏详细的数学计算模型，同时系统只用于保证率低的用户，导致使用寿命不长。随着新能源系统应用范围的不断扩大，保证率和经济性要求的提高，需要高空间分辨率、高时间分辨率、高精度的风资源、光资源和水资源一体化预测系统，并实现自动化预测，从而为资源配置提供科学支撑。

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。专题涉及光学和雷达数据处理、机器学习算法应用、反演精度评估、变量重要性分析、结果可视化、栅格与矢量转换等内容，将演示如何利用红树林的生境特征信息（如地形、与大海相连等）对分类结果进行精细处理，实现高精度分布图的绘制。

卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代 、国际认可的全球碳核查方法。本此课程的目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展，以实践的角度切实解决遥感技术在生态、能源、大气等领域的碳排放监测及模拟问题。随着碳中和目标以及全球碳盘点的现实压力，基于遥感技术的碳监测成为了领域热点。碳储量、碳收支与碳循环中的遥感技术。遥感回归模型的构建与碳储量估算。

本次是高光谱遥感内容的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用 ）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。

数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。本次课程主要针对农业、林业、生态、遥感背景的对无人机遥感有兴趣的初学者（本科生、低年级研究生），MATLAB编程初学者小白。通过学习本课程，让学员将掌握无人机遥感数据预处理的全链条理论与实践流程、典型农林植被性状的估算理论与实践方法、利用MATLAB进行编程实践（脚本与GUI开发）以及期刊论文插图制作等。在新一轮互联网信息技术大发展的现今，无人机、大数据、人工智能、物联网等新兴技术在各行各业都处于大爆发的前夜。

基础篇，站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。高光谱遥感课程的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解，通过8个核心概念，4个功能模块，3个典型应用场景，帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”，掌握高光谱遥感的“方法论”，并在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升了学员高光谱技术的应用能力水平。

为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台如谷歌Earth Engine（GEE）、航天宏图的PIE Engine和阿里的AI Earth等。其中，Earth Engine最为强大，能够存取和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星图像和NCEP等气象再分析数据集，同时依托全球上百万台超级服务器，提供足够的运算能力对这些数据进行处理。另一方面，其巨大的云存储能力节省了科研人员大量的数据下载和预处理时间。

ENVI 5.6是一款实现遥感图像处理的工具，已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。13.打开图示路径D:\Program Files\Harris\ENVI56\IDL88\bin（第5步设置的路径），在空白处右键粘贴。5.修改路径地址中的首字符C可更改安装位置，本例安装到D盘，点击Next。文章来源：都都软件，仅用于学术分享，如有侵权请联系我们删除或修改。获取方式↓↓↓↓↓↓。

3.5 地理变换：BJ54、XIAN80、WGS84与CGCS2000。5.2 基于DEM的表面分析：高程、坡度、坡向、等值线、山体阴影。6.4 空间插值分析：反距离权重法、克里金法、地统计学工具使用。7.2 土地利用的分类提取：重分类、栅格转矢量、融合处理。3.6 矢量数据的空间分析（空间叠加分析、缓冲区分析）5.3 基于DEM的水文分析：河网、盆域、集水区、坡降。11.4 基于InVEST模型的土地利用碳储量分析。9.4 基于InVEST模型的土壤侵蚀模拟及分析。

随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取，以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国双利合谱、智科远达、中科谱光等无人机数据的兴起，遥感数据越来越易得。对卫星、无人机和地面遥感的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ArcGIS、ENVI、R语言、Unscrambler等分析工具，熟悉目前国内外卫星、无人机多光谱、高光谱、激光雷达、ASD、PSR等传感器的应用现状，具有丰富的科研及遥感信息提取经验。1. 天空地数据的优势和不足。

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且已经广泛应用于全球或区域尺度植被变化趋势及格局分析。经QC后的产品最大值/均值/中值等合成。

合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借其可以穿过大气层，全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性，已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。InSAR已成为测绘、遥感、地球物理、地质工程、环境工程、土木工程、灾害监测评估、资源勘探以及地理信息工程等相关领域科学研究与工程实践的重要技术手段之一。

卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代 、国际认可的全球碳核查方法。本此课程的目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展，以实践的角度切实解决遥感技术在生态、能源、大气等领域的碳排放监测及模拟问题。随着碳中和目标以及全球碳盘点的现实压力，基于遥感技术的碳监测成为了领域热点。

深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。为使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感影像地物分类，遥感图像目标检测，以及遥感图像目标分割等应用，1.现有几个优秀模型结构的演变原理，包括AlexNet，VGG，googleNet，ResNet，DenseNet等模型。

以高光谱遥感为核心，构建大范围、快速、远程、定量探测技术，已在矿物填图、土壤质量参数评估、植被、农作物生长状态监测等领域取得了突出的成果，而在药品、食物、环境等领域也显示了不可估量的应用潜力。实践篇，通过高光谱矿物识别，植物含水量提取、土壤有机碳评估等案例，提供可借鉴的高光谱应用领域的技术服务方案，结合MATLAB矩阵计算、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，深入介绍高光谱技术的应用功能开发。从高光谱数据处理、光谱特征分析、图像分类、混合像元分解等技术中掌握高光谱遥感的“方法论”；

在自然和社会科学领域有大量与地理或空间有关的数据，这一类数据一般具有严重的空间异质性，而通常的统计学方法并不能处理空间异质性，因而对此类型的数据无能为力。以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。6.共线性与变量选择：地理加权回归中的岭回归与Lasso回归。3.广义地理加权回归：链接函数，泊松回归与二项式回归。2.地理加权回归：基本方法与稳健方法，异常值的检验。8.QGIS中的地理加权回归。

刘老师（副教授），来自重点双一流高校，长期从事3S技术、非点源污染模拟、环境系统开发与应用，主持完成多项重点研发及工程项目，发表多篇SCI论文，具有丰富的工程实践经验。8.4 基于DEM的水文分析：大流域、子流域、河网等流域要素提取。7.5 矢量数据的缓冲区分析：单环、多环、多要素缓冲区分析。6.2 几何编辑：创建新要素，画点、线、面，捕捉的使用。7.3 字段计算器使用：字段计算、字段复制、字段赋值。8.2 DEM数据的预处理：下载、拼接、裁剪、投影等。9.3 影像镶嵌：多个影像的合并和镶嵌数据集的使用。

深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大，PyTorch平台的掌握也并不容易。为使广大学者能理解卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感影像和无人机影像的分类，目标检测，以及语义分割等应用，特开此课程。

遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设的需要，借助遥感数据反演植被参数，可为生态系统健康评价提供关键的数据支持，并且植被参数遥感反演是当前遥感应用研究的重要内容之一，也是国际遥感领域的热点研究方向。如何开展水文/陆面/…

环境影响评价技术导则 生态影响》（HJ 19—2022）即将实施，其中生态影响评价图件是生态影响评价报告的必要组成内容，是评价的主要依据和成果的重要表现形式，是指导生态保护措施设计的重要依据。在众多图件中，土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等专题图的制作需用到大量的遥感和GIS技术。5.2 ENVI遥感影像预处理（几何校正、影像镶嵌、影像裁剪、影像融合等）3.3 常见遥感图像介绍（LANDSAT、SPOT、高分、哨兵、快鸟等）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；

随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取，以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国双利合谱、智科远达、中科谱光等无人机数据的兴起，遥感数据越来越易得。对卫星、无人机和地面遥感的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ArcGIS、ENVI、R语言、Unscrambler等分析工具，熟悉目前国内外卫星、无人机多光谱、高光谱、激光雷达、ASD、PSR等传感器的应用现状，具有丰富的科研及遥感信息提取经验。

李老师（副教授）：长期从事无人机近地面植被遥感，植被生理参数，多角度遥感， RGB/多光谱/高光谱数据处理，LiDAR点云处理等领域研究工作，具有资深的技术底蕴和专业背景。专题一、近十年近地面无人机植被遥感文献分析、传感器选择、观测方式及质量控制要点。专题四光在植被叶片与冠层中的辐射传输机理及平面模型应用【讲解+实践】点云去噪、滤波、归一化、冠层高度模型生产、单木检测与分割（实践）专题三无人机遥感影像辐射与几何处理【讲解+实践】1.2. 无人机遥感的特点及与卫星遥感的差异。4.1. 植被的结构与功能简介。

相比于ENVI和GDAL等传统的处理影像工具，Google Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面GEE平台提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间。近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。目前，GEE以其强大的功能受到了国外越来越多的科技工作者的重视和应用，然而在国内应用还十分有限。( 概念和研究思路)

合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借其可以穿过大气层，全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性，已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。InSAR作为一种新兴的空间大地测量技术，克服了传统大地测量技术需要人工野外布点、空间分辨率低、成本高等缺点。

遥感数据预处理，长时间序列遥感数据构建分析进行训练、巩固，及注意事项及技巧：.同期数据替换的时候，一般怎么操作。空间滤波有时候会扩大之前数据异常值的的范围，特别是均值滤波，需要注意什么？

无人机和有人机机载高光谱遥感能够探测具有诊断性的地物光谱吸收物质，在多种算法支持下，不仅能为准确区分地表地物类型、评估和成分含量评价等提供精确的数据支持，使得定量或半定量地物信息提取成为可能，而且在大量试验的基础上，能够为相关硬件仪器的研发提供理论依据。通过本次培训的理论学习，让学员掌握高光谱遥感数值建模思路与基本步骤，结合高光谱遥感、热红外遥感、多光谱遥感在水体、土壤信息提取领域的实际案例，通过一步步讲解与上机操作，备解决多地物高光谱遥感反演问题的能力。4）高光谱遥感在信息提取中的技术优势。