PhyliciaFelicia的博客

基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理实践技术应用

降水在水循环中发挥着重要作用，塑造了生态景观和生态系统。目前，有四种主要方式获取降水数据：1）雨量计观测，2）地基雷达遥感，3）卫星遥感，4）模式模拟。基于雨量计观测的降水，通常被认为是最准确和可靠的。但由于复杂的地形和恶劣的环境，在中国西部人烟罕至地区没有气象站。基于站点数据网格化降水产品的准确性在很大程度上取决于站点空间密度和环境条件，而这些条件在不同地区有很大差异。因此，有必要将卫星遥感和模式数据结合起来，进一步提供高质量、高分辨率的降水数据。

利用Rstudio、Fragstats等软件分析计算生态环评中所需各种指数，利用ENVI、Maxent等软件分析制作生态环评中所需各种图件。内容包括生态环评的工作程序、生物多样性测定、生物量及净初级生产力测定、生态系统格局及服务功能评估、生物完整性指数测定、景观指数计算、生态环境状况综合指数计算；土地利用现状图的制作、植被类型图的制作、植被覆盖度图的制作、生态系统类型图的制作、物种适宜生境分布图的制作等。内容丰富而全面，可参考进行各种项目的生态环评工作。

双碳目标下基于“遥感+”集成技术的碳储量、碳排放、碳循环、温室气体等多领域监测与模拟：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

“R+遥感”的水环境综合评价方法实践技术应用

结合Python编程工具，专注于解决高光谱数据读取、数据预处理、高光谱数据机器学习等技术难题，通过复现高光谱数据处理和分析过程，并解析代码，掌握python高光谱数据处理技巧。通过矿物识别、农业应用、木材含水量提取、土壤有机碳评估等案例，提供可借鉴的高光谱应用技术方案，结合Python科学计算、可视化、数据处理和机器学习库，深入讲解应用开发。

为解决此问题，全球涌现出多个地球科学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PIE Engine和阿里AI Earth等。其中，Earth Engine功能最为强大，能存取和同步MODIS、Landsat、Sentinel等卫星影像及NCEP等气象再分析数据集，并依托全球上百万台超级服务器提供强大运算能力。目前，该平台包含1000余个公共数据集，每月新增约2 PB数据，总容量超过100PB。

定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量产品为研究长时间序列全球及区域植被时空变化提供了重要数据源。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。

从空间数据计量、大尺度时间序列分析与突变检测、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、多种机器学习集成技术、空间升、降尺度技术、空间模拟偏差订正技术、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言大尺度空间数据分析模拟预测及可视化技术。

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。ChatGPT是由OpenAI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。本文重点介绍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。ChatGPT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ChatGPT先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。

使用大模型指令绘制柱状图（误差线）、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图、科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟。

最大熵模型（Maxent模型）利用物种的分布与环境数据，采用特定算法评估物种的生态位，并投射到景观中，可以直观的呈现物种出现的概率、生境适宜度或物种丰富度等，是目前应用最广泛、预测效果最好的物种分布模型。采用基于Maxent模型的生物多样性热点模拟与GAP分析，将为我国的自然保护区优化、自然保护地体系构建和保护地社区精准脱贫致富等提供重要的决策依据。

如何在Chatgpt辅助下处理envi遥感数据？如何操作chatgpt+python、GEE进行遥感数据处理？讨论了ChatGPT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，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。

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：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。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。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

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。ChatGPT先进人工智能模型的开发，开辟了该领域的新领域。本文全面介绍ChatGPT先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。

基于Sentinel-2遥感产品，使用来自文献调研和目视解译产生的保护性/常规耕作样本点，通过交叉验证方法训练随机森林分类器，生成了2016-2020年全国保护性耕作/常规耕作农田分类数据集。分类代码：0值代表非农田，1值表示第一季生长季为保护性耕作农田，2值表示第二季生长季为保护性耕作农田，10值表示常规耕作农田。

基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析：GIS和RS的基础知识，掌握空间数据获取及处理的技巧，学会地图符号与版面设计的方案；你也能掌握VORS模型各指标参量的选择与获取的方法，城镇化指数（UL）测算模型构建的方案；您可以进一步掌握研究城镇化与生态系统健康的空间关系的方法，并能够从多维度、多视角分析城镇化和生态系统健康的空间关系及影响效应。

ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中的高级应用：面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者的第二大脑。

GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的应用：从空间数据处理、致灾因子提取，空间分析、危险性评价与制图分析等方面掌握GIS在灾害危险性评价中的方法；在具体实践中，学会运用地质灾害危险性评价原理和技术方法，同时学会GIS在灾后重建规划等领域的应用方法，提升GIS技术的应用能力水平。

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。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。ChatGPT先进人工智能模型的开发，开辟了该领域的新领域。python、GEE、ENVI+chatgpt

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。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。高光谱技术可以在不同空间尺度上，快速获取目标定量信息。这些能力越来越引起学术界、工业界的重视。

通过高光谱矿物识别，木材含水量提取、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Python科学计算、可视化、数据处理与机器学习等开源开发库，深入介绍高光谱技术的应用功能开发。

十四个子专题：株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同生育期状况、叶面积指数、作物系数、叶绿素含量、营养元素含量、异常因素胁迫、病虫害、作物衰老、净同化率、蛋白质含量、生物量。对每一个子信息都有相应的数据，涵盖三波段真彩色、多光谱和高光谱无人机数据，进行智慧信息提取的学习。

ChatGPT在遥感中的应用，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。ChatGPT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，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。

ChatGPT在遥感领域科学研究中的应用。ChatGPT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，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。AI大语言模型、高光谱遥感、多光谱遥感、人工智能、遥感、环境监测、灾害管理、城市规划、卫星遥感、GEE、envi、遥感数据处理、图像处理、论文写作、文献检索、

ChatGPT、卫星遥感、遥感技术、遥感数据、遥感图像处理、遥感影像、遥感、农作物遥感、作物模型、农业、高光谱遥感、人工智能、卫星影像、ENVI、python、GEE、深度学习、多光谱、机器学习

ChatGPT、GIS、气象、农业、生态、环境、绘制柱状图（误差线）、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等、遥感、数据处理、降尺度、全球植被类型分布图、回归模型、遥感数据处理

matlab、叶绿素、植被指数、叶绿素含量LCC、叶面积指数LAI、植被覆盖度fCover、无人机影像、遥感、无人机遥感数据、人工智能、

成像光谱遥感技术、遥感、ChatGPT、OpenAI、人工智能、python、GEE、环境监测、灾害管理、城市规划、数据分析、遥感提示词、数据挖掘、envi、遥感影像处理（ENVI+chatgpt）、多光谱、高光谱分析、图像分类、哨兵、Landsat、Aster、Modis、多光谱遥感、卫星遥感、高光谱遥感、混合像元分解、矿物填图、农作物分类、土壤含水量

遥感影像、目标检测、CNN、高光谱遥感、矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别、灾害评估、Transformer、深度学习、遥感图像识别、卷积神经网络、PyTorch、DETR模型

光谱遥感、AI人工智能、ChatGPT、遥感数据处理、数据分析、预测建模、卫星图像、摄影侦察、GEE、python、envi、遥感影像处理、机器学习

Python、高光谱遥感、机器学习、遥感数据处理、深度学习、农业、土壤、精准农业、地球观测、艺术分析和医学、无人机遥感、图像处理、混合像元分解、遥感、矿物、

DSSAT、作物模型、遥感数据同化、农业模型、PROSAIL模型、植被遥感、无人机遥感、遥感反演、农业、生态、作物产量、植被

python、高光谱遥感、遥感大数据、机器学习、矿物识别、农业应用、木材含水量提取、土壤有机碳评估、精准农业、地球观测、遥感

ArcGIS Pro、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python、GIS、城乡规划、灾害监测、资源清查、土地调查、环境管理、城市管网、ArcMap、 数据分析、GIS制图、遥感、无人机数据处理、遥感影像、

CMIP6、Biome-BGC、生态、气候变化、气象、水文、气候模式、植被、生态模式、遥感、极端气候、降水、WRF模式、动力降尺度、RCM、大气环流模型、贝叶斯模型、、降尺度

Citespace、、vosviewer、R语言、文献计量学可视化分析、SCI论文、论文写作、统计学、CNKI数据库、文献检索、图绘制、数据可视化

PROSAIL模型、植被参数遥感、叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR、遥感数据、辐射传输模型、模型参数敏感性分析、代价函数构建、反演算法、迭代求解、光学遥感、遥感技术、生态、植被、python、农业

遥感技术、GPT模型、灾害、水体、湿地、海量遥感数据处理、GEE、卫星遥感大数据、ENVI、气候变化、遥感、遥感影像

无人机遥感、遥感大数据、生态、农林、激光雷达、制图、植被、遥感、施肥灌溉、产量预测、作物、matlab、人工智能、遥感技术、数据分析