海量遥感数据处理与GEE云计算技术应用【基础、进阶】-Toy模板网

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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。应广大科学工作者的要求，本学习将结合具体范例，重点介绍利用GEE进行数据处理的常用方法，并通过土地遥感信息提取进行进阶训练，掌握实际操作能力。

>>> 海量遥感数据处理与 GEE 云计算技术实践应用【基础、进阶】及多领域遥感自选

【自选目录】：

A:第三期：GEE-Python遥感大数据分析、管理与可视化实践技术应用

【时间】：9月3日-4日、17日-18日、24日

B:陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用

【时间】：8月20日-21日、27日-28日

C:植被参数光学遥感反演方法(Python)及遥感与生态模型数据同化算法实践

【时间】：8月20日-21日、27日-28日

D:无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析综合应用实践技术

【时间】：9月17日-18日、24日-25日

E:“R语言+遥感”的水环境综合评价方法实践技术应用

【时间】9月17日-18日、24日

F:近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用进阶

【时间】：9月23日-26日

G:高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用

【时间】：10月15日-16日、22日

H: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

【时间】：10月15日-16日、22日-23日、29日-30日

I:基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用

【时间】：10月23日-24日、29日

一初识GEE及开发平台
1.GEE平台及典型应用案例介绍
2.GEE JavaScript开发环境及常用数据资源介绍
3.JavaScript基础，包括变量，运算符，数组，判断及循环语句等
4.GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程
5.初识GEE JavaScript对象和平台上手
影像与影像集
几何体、要素与要素集
日期、字符、数字
数组、列表、字典
影像/影像集、要素/要素集数据查询、时空过滤、可视化、属性查看等
主要对象最常用API介绍
程序调试与误区提醒

二影像大数据处理基础
1. 关键知识点讲解
影像数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取等
影像掩码，裁剪和镶嵌
集合对象的循环迭代（map/iterate）
集合对象联合（Join）
再谈数组及数组影像
影像面向对象分析
2. 主要功能串讲与演练
Landsat/Sentinel-2影像批量去云
Landsat/Sentinel-2传感器归一化、植被指数计算与Tasseled cap变换等
时间序列光学影像的平滑与空间插值

三数据整合Reduce
1.关键知识点讲解
影像与影像集整合，如指定时窗的年度影像合成
影像区域统计与领域统计，分类后处理
要素集属性列统计
栅格与矢量的相互转换
分组整合与区域统计
影像集、影像和要素集的线性回归分析
2.主要功能串讲与演练
研究区可用Landsat影像的数量和无云观测数量的统计分析
中国区域年度NDVI植被数合成及年度最绿的DOY时间查找
国家尺度30年尺度的降雨量时空变化趋势分析

四云端数据可视化
1.关键知识点讲解
要素与要素集属性制图（条形图、直方图、堆积柱形图、散点图等）
影像制图（区域统计、分类图、直方图、散点图、线型图，饼图等）
影像集制图（样点时间序列图、区域统计时间序列图等）
数组与链表制图（散点图、样线图等
图形风格和属性设置
2.主要功能串讲与演练
基于MODIS时间序列影像的不同地表植被物候分析与制图
基于Hansen产品的年度森林时空变化分析与专题图绘制

五数据导入导出及资产管理
1.关键知识点讲解
不同矢量数据上传个人资产
影像数据上传个人资产、属性设置等
影像批量导出（Asset和Driver）
矢量数据导出（Asset和Driver）
统计分析结果导出
2.主要功能串讲与演练
中国通量站点数据上传与显示，站点基本气象和地形等数据导出
年度影像合成批量导出或下载到个人Asset或Driver平台

六机器学习算法
1.关键知识点讲解
样本抽样（随机抽样、分层随机抽样）
监督分类算法（随机森林、CART、贝叶斯、SVM、决策树等）
非监督分类算法（wekaKMeans、wekaLVQ等）
TensorFlor模型
分类精度评估
2.主要功能串讲与演练
联合光学与雷达时间序列影像的森林动态监测
水体自动提取与洪涝监测研究

七专题练习与回顾
1.以一个完整的土地利用分类案例来回顾GEE的主要功能。包含不同地面样本准备、多源遥感影像预处理、算法开发、分类后处理、精度评估和空间统计分析与制图等环节
2.学员征集案例讲解与答疑
3.GEE代码优化、常见错误与调试总结
gee下载的影像不需预处理,遥感,大数据,经验分享,云计算文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-813109.html