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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个案例实战应用

在科技飞速发展的时代,遥感数据的精准分析已经成为推动各行业智能决策的关键工具。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。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。

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。

《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》将带您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。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。

第一部分:未来已来——工具与开发环境搭建【理论讲解】

1.1 机器学习基础
(1)监督学习

(2)非监督学习

(3)深度学习

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1.2 GPT安装与用法

(1)ChatGPT 简介

(2)ChatGPT 使用方法

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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

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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

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2.2 遥感数据处理

(1)图像去噪

(2)几何校正

(3)大气校正

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2.3 遥感数据计算

(1)波段选择

(2)波段计算

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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

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第三部分:地面数据——图像分类【上机实操】

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

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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

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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

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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

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第四部分:无人机数据——目标检测【上机实操】

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

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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

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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

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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

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第五部分:卫星数据——变化检测【上机实操】

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

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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

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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

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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

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第六部分:多源数据——联合分析【上机实操】

6.1 学习图像自动配准

(1)图像配准

(2)自动配准的步骤

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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

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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

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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

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第七部分:研究热点攻关【案例实战】

7.1 案例实战:农田作物分类与产量估算

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7.2 案例实战:土地利用与土地覆盖分类

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7.3 案例实战:植被健康监测与病害检测

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7.4 案例实战:海岸侵蚀监测变化分析

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7.5 案例实战:空气污染物浓度遥感监测

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7.6 案例实战:沙漠化监测与土地退化分析

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7.7 案例实战:城市违章建筑监控

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7.8 案例实战:碳汇估算与生态服务分析

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7.9 案例实战:地表温度与热岛效应分析

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7.10案例实战:地质灾害预测与监测

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http://www.kler.cn/a/373143.html

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