ChatGPT、Python和OpenCV支持下的空天地遥感数据识别与计算——从0基础到15个案例实战

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。本教程应运而生,致力于为您搭建一条从入门到精通的学习之路,通过领先的AI技术与实战案例帮助您掌握遥感数据处理的核心技能。

在本内容中,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。课程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。

《ChatGPT、Python和OpenCV支持下的空天地遥感数据识别与计算——从0基础到15个案例实战》将系统掌握空天地遥感数据分析的全流程,深度融入机器学习、计算机视觉和智能算法的前沿技术。涵盖从基础搭建到实战应用,通过遥感数据的获取、处理、分析到模型搭建的完整学习路径。特别设计了15个真实案例,免费提供11.5G的机器学习数据,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。

【内容简介】:

第一部分:未来已来——工具与开发环境搭建

1.1 机器学习基础
(1)监督学习

(2)非监督学习

(3)深度学习

1.2 GPT安装与用法

(1)ChatGPT 简介

(2)ChatGPT 使用方法

1.3 Python安装与用法

(1)Python简介

(2)Python的特点

(3)Python的应用场景

(4)安装 Python

(5)Jupyter Notebook

(6)Anaconda

(7)创建第一个程序

第二部分:千里眼——遥感数据应用全流程【上机实操】

2.1 遥感数据获取

(1)遥感定义与原理

(2)常见遥感数据源

(3)遥感数据获取方法

2.2 遥感数据处理

(1)图像去噪

(2)几何校正

(3)大气校正

2.3 遥感数据计算

(1)波段选择

(2)波段计算

2.4 案例实战:计算家乡的土壤成分含量

(1)计算过程

(2)程序实现

(3)计算结果

(4)结果制图

第三部分:地面数据——图像分类

3.1 学习数据增广

(1)什么是数据增广

(2)数据增广的代码实现

3.2 地面化验数据综合处理

(1)地面数据的作用

(2)地面数据采样方案设计和化验方法

(3)数据读取与初步检查

(4)数据清洗与处理

(5)数据的可视化与分布分析

3.3 程序实现

(1)描述性统计分析

(2)数据分布

(3)相关性分析

(4)数据正态性检验

(5)元素之间的线性回归分析

(6)箱线图和异常值分析

(7)两元素的T检验

3.4 案例实战:自动对农作物进行分类

(1)导入必要的库并准备数据

(2)特征提取(图像降维)

(3)标签编码

(4)训练支持向量机模型

(5)对测试集图片进行分类预测

(6)评估模型性能

(7)使用网格搜索优化SVM参数

(8)使用网格搜索优化SVM参数

(9)使用PCA进行降维

第四部分:无人机数据——目标检测

4.1 学习制作标签数据

(1)标签数据的重要性

(2)制作和标注机器学习的标签数据

(3)常见的标注格式

(4)LabelImg

(5)标注

(6)标注VOC格式

(7)标注YOLO格式

(9)标注并导出为COCO格式

4.2 无人机多光谱数据综合处理

(1)无人机机载飞行作业

(2)地面同步数据特点

(3)无人机数据处理

4.3 程序实现

(1)数据准备与预处理

(2)环境配置

(3)算法流程

(4)实现基于边缘和轮廓的检测

(5)解释代码

(6)检查结果

4.4 案例实战:自动检测森林火灾范围

(1)林火

(2)环境设置与依赖安装

(3)加载森林图像和对应的标注文件

(4)实现火点检测算法

(5)批量处理森林图像并标记火灾点

第五部分:卫星数据——变化检测

5.1 学习遥感指数模型

(1)算法与模型库

(2)计算叶绿素含量

5.2 卫星数据综合处理

(1)计算二价铁含量

(2)计算全球环境监测指数

5.3 程序实现

(1)导入必要的库

(2)设置数据路径

(3)加载遥感图像

(4)水体识别算法

(5)变化检测算法

(6)保存变化结果

(7)导出变化统计表

(8)结果展示

5.4 案例实战:自动实现水体动态监测

(1)导入必要的库

(2)加载遥感图像并裁剪到一致大小

(3)计算水体指数 (NDWI)

(4)变化检测

(5)保存变化检测结果

(6)导出变化统计表

第六部分:多源数据——联合分析

6.1 学习图像自动配准

(1)图像配准

(2)自动配准的步骤

6.2 空天地数据综合处理

(1)图像配准

(2)导入必要的库

(3)读取无人机和卫星图像

(4)生成地理控制点 (GCP)

(5)应用配准算法

(6)保存配准后的无人机图像

(7)保存配准的坐标对应数据

6.3 程序实现

(1)导入必要的库

(2)预处理

(3)特征检测和匹配

(4)图像配准

(5)保存

6.4 案例实战:城市建筑物检测与变化监测

(1)城市建筑物检测与变化监测的原理

(2)图像预处理

(3)建筑物检测

(4)变化检测

(5)输出与可视化

(6)实战

第七部分:研究热点攻关

7.1 案例实战:农田作物分类与产量估算

7.2 案例实战:土地利用与土地覆盖分类

7.3 案例实战:植被健康监测与病害检测

7.4 案例实战:海岸侵蚀监测变化分析

7.5 案例实战:空气污染物浓度遥感监测

7.6 案例实战:沙漠化监测与土地退化分析

7.7 案例实战:城市违章建筑监控

7.8 案例实战:碳汇估算与生态服务分析

7.9 案例实战:地表温度与热岛效应分析

7.10案例实战:地质灾害预测与监测

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/57290.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

[Web安全 网络安全]-Burp Suite抓包软件‘下载‘安装‘配置‘与‘使用‘

文章目录: 一:前言 1.简介 2.主要功能 3.抓包原理 4.抓包过程 二:Burp Suite下载安装与配置 1.下载Burp Suite 2.安装JDK(用于Java运行环境_包含JRE) 第一步:安装JDK环境 第二步:安…

python如何完成金融领域的数据分析,思路以及常见的做法是什么?

引言 在现代金融领域,数据分析已成为决策支持的重要工具。随着金融市场的复杂性和数据量的激增,传统的分析方法已无法满足需求。 Python作为一种强大的编程语言,凭借其丰富的库和工具,成为金融数据分析的首选语言之一。 本文将探讨如何利用Python进行金融数据分析,包括…

2、片元着色器之有向距离场(SDF)运算:并集、差集、交集

1、并集 float sdCircle(vec2 uv,float r){return length(uv)-r; } float sdRect(vec2 uv,float r){return max(abs(uv.x),abs(uv.y))-r; } void mainImage( out vec4 fragColor, in vec2 fragCoord ) {float w 1.0/iResolution.y;// 计算纹理坐标vec2 uv fragCoord/iResolu…

【Apache Zookeeper】

一、简介 1、场景 如何让⼀个应⽤中多个独⽴的程序协同⼯作是⼀件⾮常困难的事情。开发这样的应⽤,很容易让很多开发⼈员陷⼊如何使多个程序协同⼯作的逻辑中,最后导致没有时间更好地思考和实现他们⾃⼰的应⽤程序逻辑;又或者开发⼈员对协同…

Gitlab 官方推荐自动化cache服务器Minio的安装

极狐GitLab Runner 使用 cache 加快 CI/CD 构建速度。 极狐GitLab CI/CD Job 在运行过程中不可避免的要下载一些外部依赖,cache 的存在是为了让不同 Job 之间能够共享这些文件,避免每个 Job 都去再次下载,这样做能够节约 CI/CD 的执行时间&a…

面试经典 150 题.P26. 删除有序数组中的重复项(003)

本题来自:力扣-面试经典 150 题 面试经典 150 题 - 学习计划 - 力扣(LeetCode)全球极客挚爱的技术成长平台https://leetcode.cn/studyplan/top-interview-150/ 题解: class Solution {public int removeDuplicates(int[] nums) …

【华为HCIP实战课程二十六】中间到中间系统协议IS-IS配置默认路由及IS-IS数据库,网络工程师

一、IS-IS路由器分类 1、L1路由器:Level-1路由器负责区域内的路由,它只与属于同一区域的Level-1和Level-1-2路由器形成邻居关系,属于不同区域的Level-1路由器不能形成邻居关系。Level-1路由器只负责维护Level-1的链路状态数据库LSDB,该LSDB包含本区域的路由信息。到本区域…

名词(术语)了解 -- SSG

名词(术语)了解 – SSG 什么是静态站点生成(SSG)? 静态站点生成(Static Site Generation, SSG)是一种在构建时生成静态HTML网页的网站构建方法。与动态网站相比,SSG会提前将所有页面渲染成静态HTML文件,这些文件可以直接部署到…

MyBatis 学习记录(六)之逆向工程

MyBatis 学习记录(六) MyBatis的逆向工程1、创建逆向工程添加依赖和插件创建逆向工程的配置文件执行MBG插件的generate目标最终生成的效果 2、QBC查询 MyBatis的逆向工程 **正向工程:**先创建Java实体类,由框架负责根据实体类生成…

【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型

前言 随着多模态大模型的发展,其不仅限于文字处理,更能够在图像、视频、音频方面进行识别与理解。医疗领域中,医生们往往需要对各种医学图像进行处理,以辅助诊断和治疗。如果将多模态大模型与图像诊断相结合,那么这会…

jupyter notebook 启动 Clusters 教程

jupyter notebook 启动 Clusters 教程 Anaconda 的话输入代码 conda install ipyparallel pip 安装的jupyter notebook,输入代码 pip install ipyparallel (base) C:\Users\VICTUS>conda install ipyparallel Channels:- defaults Platform: win-64 Collecti…

本篇文章来介绍下dockerfile

我开始玩儿docker的时候,都是通过docker pull命令把基础镜像拉取到本地,然后在跑成容器,在操作容器,做一些自己的事情,比如安装个java环境什么的,直到我接触到了dockerfile,我发现dockerfile真是…

Java识别图片或扫描PDF中的文字

目录 使用工具 Java识别图片中的文字 Java识别扫描PDF中的文字 注意事项 图片和扫描文件通常以非文本格式存在,这使得其中的文字信息难以直接编辑、搜索或复制。为了解决这个问题,光学字符识别(OCR)技术应运而生。OCR通过分析…

view design之table自定义单元格模版

View Design之table自定义单元格模版 在 columns 的某列声明 slot 后&#xff0c;就可以在 Table 的 slot 中使用参数。 slot 的参数有 3 个&#xff1a;当前行数据 row&#xff0c;当前列数据 column&#xff0c;当前行序号 index。 完整示例 <template><Table …

【Leecode】Leecode刷题之路第35天之搜索插入位置

题目出处 35-搜索插入位置-题目出处 题目描述 个人解法 思路&#xff1a; 1.依次遍历数组&#xff0c;看目标值是否在数组中 2.如果不在&#xff0c;将目标值插入数组&#xff08;涉及到数组移动、扩容&#xff09;&#xff0c;返回下标代码示例&#xff1a;&#xff08;Java…

深入解析JavaScript 中的 Object.defineProperty() 与 Object.defineProperties() 方法

目录 前言1. Object.defineProperty()2. Object.defineProperties() 前言 写在前面&#xff0c;基本的功能与差异如下&#xff1a; Object.defineProperty()&#xff1a; 定义单个属性&#xff0c;接受三个参数&#xff08;对象、属性名、描述符&#xff09; Object.definePr…

大模型提示词简介 举例

目录 大模型提示词&#xff08;Prompt&#xff09;详解 1. 什么是AI提示词&#xff08;Prompt&#xff09; 2. 为什么提示词对AI结果的影响很大 3. 提示词构成 4. 提示词举例 示例1&#xff1a;生成新闻标题 示例2&#xff1a;创作诗歌 示例3&#xff1a;撰写电子邮件 …

【Java笔记】0-为什么学习Java

呃&#xff0c;当然是为了找个Java的开发工作 当然是由于Java使用的人多和它天生自带的优点了~ 主要优点有以下几点&#xff1a; 简单性 C语法纯净版&#xff0c;没有头文件、指针运算、不用分配内存 面向对象 重点放在对象与其接口上&#xff0c;接近人的逻辑 可移植性 …

Nop平台与APIJSON的功能对比

APIJSON是由腾讯的工程师研发的一款流传甚广的零代码接口与文档ORM库&#xff0c;github的star数高达16.8K。这个库实现了一种基于JSON的轻量级数据交换格式&#xff0c;提供万能通用接口&#xff0c;无需编码即可实现增删改查、跨库连表、嵌套子查询等。APIJSON的生态相当完整…

CAN物理层(ISO 11898-2 2024)

一、说明 CAN(Controller area network)中文名称是控制器局域网,是用于解决汽车众多控制部件之间的数据交换而开发的一种串行数据通信总线,可以使用双绞线来传输信号,由德国博世公司在20世纪80年代专门为汽车行业开发。 ISO 11898-2 2024版相对于2016版,主要由以下更新…