weixin_46747075的博客

与传统的处理影像工具相比，Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有显著优势，提供了丰富的计算资源和巨大的云存储能力，节省大量数据下载和预处理时间。它代表了遥感数据计算、分析和可视化领域的世界前沿水平，堪称遥感领域的革命性进展。

聚焦DeepSeek、ChatGPT的最新技术进展，深入讲解其在科研工作中的创新应用，涵盖人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及代码实现。

在R语言中，随机森林的实现与应用非常方便，R语言提供了多种包用于构建和优化随机森林模型。R语言的随机森林实现不仅支持分类和回归任务，还支持处理多类别问题、处理缺失数据，以及评估变量重要性等功能。这些包通常具有高度优化的计算性能，能够处理大规模数据集，同时提供灵活的参数调整接口，方便用户根据具体需求进行模型调优。此外，R语言在数据可视化方面的优势使得用户能够直观地展示模型的结果和变量的重要性，进一步提高了分析的可解释性和应用价值。

熟悉蒸散发ET及其组分（植被蒸腾Ec、土壤蒸发Es、冠层截留Ei）、植被总初级生产力GPP的概念和碳水耦合的基本原理；掌握利用Python与ArcGIS工具进行相关的操作；熟练掌握国际上流行的Penman-Monteith模型，并能够应用该模型在各种植被类型上进行冠层导度、蒸散发组分的计算；掌握单站和区域结果的可视化方法、制图方法等。

从无人机监测农田到卫星数据支持气候研究，空天地遥感数据正以前所未有的方式为科研和商业带来深刻变革。然而，对于许多专业人士而言，如何高效地处理、分析和应用遥感数据仍是一个充满挑战的课题。

涵盖土壤成分分析、农作物分类、森林火灾检测、水体动态监测等实际应用，并重点探索植被健康、空气污染、城市发展和地质灾害预测等关键领域。针对高校教授和商业用户量身定制，帮助您在科研和产业中快速落地遥感数据分析，实现技术与应用的无缝对接，开启智能遥感的广阔新视野。

1.一份完整的DETR模型下实现遥感影像的目标检测2.讲解针对数据的优化策略3.讲解针对模型的优化策略4.讲解针对训练过程的优化策略5.讲解针对检测任务的优化策略6.提供一些常用的检测，分割数据集的标注工具。1.一份完整的Faster-RCNN 模型下实现遥感影像的目标检测2.讲解数据集的制作过程，包括数据的存储和处理3.数据集标签的制作4.模型的搭建，组合和训练5.检测任数据集在验证过程中的注意事项。3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程。6.池化操作，全连接层，以及分类器的作用。

由浅入深基本辐射度量：辐射通量、辐照度、辐射强度、辐亮度（推导）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）多光谱相机成像类型与核心问题（波段影像套合、滤光片）非朗伯表面的二向性反射之BRDF与BRF详解（推导）二维影像与三维点云的投影与反投影（实践+代码讲解）基本辐射定律之朗伯余弦定律与平方反比定律（推导）正射影像、DEM、DSM的生成（实践+代码讲解）植被指数构建的基本思想、原则与方法（示例）影像与SfM点云联合使用案例（实践）单子叶平板模型PLATE （推导）

随着深度学习的不断发展，当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速，在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的检测模型。使广大学者能理解卷积神经网络到Transformer的相关算法，掌握利用PyTorch为基础的遥感图像目标检测等应用。

无人机遥感图像拼接通过技术手段将多张图像拼接成一张完整的大图，广泛应用于测绘、农业、环境监测等领域。

围绕着四大类信息，划分为十四个子专题：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。

结合ENVI和PIE Hyp讲述高光谱遥感信息处理技术，包括光谱恢复、光谱库建立、光谱特征提取、混合像元分解、图像分类及精度检验等内容；同时以JavaScript版本GEE为主进行讲解长时序多尺度的遥感信息提取技术，包括GEE基本知识，遥感影像数据处理的关键知识进行串讲，最后结合海岸带应用典型案例进行综合讲解。

通过系统化的模块设计和丰富的实战案例，深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助ChatGPT智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、特征提取到机器学习建模的每一个关键环节。

聚焦目前遥感应用最热门领域之一的灾害、水体及湿地领域，重点结合典型应用案例综合展示GEE云平台的使用技巧和强大功能，提升人员解决实际问题的能力。以JavaScript版本GEE为主进行讲解，先介绍GEE基本知识，再结合微型案例对关键知识进行串讲，最后典型案例进行综合讲解。

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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。深入了解InSAR技术的发展和进一步推广InSAR技术在地质灾害监测、大型工程建设中的应用，更便于工程技术骨干人员掌握技术难点。

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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。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。

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。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。

R语言的随机森林实现不仅支持分类和回归任务，还支持处理多类别问题、处理缺失数据，以及评估变量重要性等功能。这些包通常具有高度优化的计算性能，能够处理大规模数据集，同时提供灵活的参数调整接口，方便用户根据具体需求进行模型调优。

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；辐射度量与地物反射特性；无人机遥感影像辐射与几何处理；光在植被叶片与冠层中的辐射传输机理及平面模型应用；植被覆盖度与叶面积指数遥感估算

通过无人机航空遥感技术可以实现对地表空间要素的立体观测，获取丰富多样的地理空间数据，可以为资源环境领域的科学研究与业务化工作提供重要的一手数据。

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。

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。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。

致力于帮助科研工作者掌握Earth Engine的实际应用能力，以Python编程语言为基础，结合实例讲解平台搭建、影像数据分析、经典应用案例、本地与云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面的进阶技能。为了提高教学质量，将融合最先进的ChatGPT、文心一言等AI自然语言模型辅助教学，协助学员解答疑惑、提供针对性建议和指导。

致力于帮助科研工作者掌握GEE和PIE的实际应用能力，以JavaScript编程语言为基础，结合实例讲解遥感云的基本概念知识、影像大数据分析、经典应用案例等方面的进阶技能。为了提高教学质量，将融合最先进的ChatGPT等AI自然语言模型辅助教学，协助学员解答疑惑、提供针对性建议和指导，不仅让学员更深入地掌握课程内容，还为今后自助学习提供高效的个性化的学习体验。

高光谱遥感信息对于我们认识世界具有重要意义。尽管大部分物质在人眼中看似无异，然而高光谱遥感的观察下，它们呈现出独特的"光谱特征"。这种能够窥见事物的"本质"能力具备着革命性的潜能，对精准农业、地球观测、艺术分析和医学等领域带来巨大的影响。通过通俗易懂的课程，我们希望能够让您更加深入地了解和掌握高光谱的知识与技术。愿您在学习的道路上获得愉悦，并汲取丰盛的收获！

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。可用于支持科研或应用项目开展、研究技术方案推进、期刊论文写作等。

使用ContextCapture Center，可以快速创建精细的三维真实感模型，而不需要昂贵的特殊设备。在项目的整个生命周期中，这些模型还可以用于为设计、施工和运营决策提供准确的现实环境背景。

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。

通过高光谱遥感、电磁波谱、电磁波谱与物质的作用，光谱成像机理等基础理论，了解高光谱遥感的“底层逻辑”；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”；在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升高光谱技术的应用能力水平。

掌握Earth Engine的实际应用能力，将以Python编程语言为基础，结合案例从平台搭建、影像数据分析、本地和云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面进行讲解和进阶训练。

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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。

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。