GPT模型结合Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术

news2024/11/26 20:40:42

查看原文>>>GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例应用

目录

第一章、理论基础

第二章、开发环境搭建

第三章、遥感大数据处理基础与ChatGPT等AI模型交互

第四章、典型案例操作实践

第五章、输入输出及数据资产高效管理

第六章、云端数据论文出版级可视化


随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展,近年来遥感技术突飞猛进。由此,遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高,数据量也大幅增长,使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言,遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇,但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。

为解决这一问题,国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台如谷歌Earth Engine(GEE)、航天宏图的PIE Engine和阿里的AI Earth等。其中,Earth Engine最为强大,能够存取和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星图像和NCEP等气象再分析数据集,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。目前,Earth Engine上包含超过900个公共数据集,每月新增约2 PB数据,总容量超过80PB。与传统的处理影像工具(例如ENVI)相比,Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势。一方面,它提供了丰富的计算资源;另一方面,其巨大的云存储能力节省了科研人员大量的数据下载和预处理时间。可以说,Earth Engine在遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平,是遥感领域的一次革命。

如今,Earth Engine凭借其强大的功能正受到越来越多国内外科技工作者的关注,应用范围也在不断扩大。本课程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。本内容将融合最先进的ChatGPT、文心一言等AI自然语言模型辅助教学,协助大家解答疑惑、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。目前,Earth Engine以其强大的功能受到国内外越来越多的科技工作者的重视,应用也越来越普遍。本文旨在帮助科研工作者掌握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。此外还将强调批处理和机器学习,适合已掌握一定Earth Engine和Python基础、或对编程有浓厚兴趣的学员。

【内容简述】:

第一章、理论基础

1、Earth Engine平台及应用、主要数据资源介绍

2、Earth Engine遥感云重要概念、数据类型与对象等

3、JavaScript与Python遥感云编程比较与选择

4、Python基础(语法、数据类型与程序控制结构、函数及类与对象等)

5、常用Python软件包((pandas、numpy、os等)介绍及基本功能演示(Excel/csv数据文件读取与数据处理、目录操作等)

6、JavaScript和Python遥感云API差异,学习方法及资源推荐

7、ChatGPT、文心一言等AI自然语言模型介绍及其遥感领域中的应用

第二章、开发环境搭建

1、本地端与云端Python遥感云开发环境介绍

2、本地端开发环境搭建

1)Anaconda安装,pip/conda软件包安装方法和虚拟环境创建等;

2)earthengine-api、geemap等必备软件包安装;

3)遥感云本地端授权管理;

4)Jupyter Notebook/Visual Studio Code安装及运行调试。

3、云端Colab开发环境搭建

4、geemap介绍及常用功能演示

5、ChatGPT、文心一言帐号申请与主要功能演示,如遥感知识解答、数据分析处理代码生成、方案框架咨询等。

第三章、遥感大数据处理基础与ChatGPT等AI模型交互

1、遥感云平台影像数据分析处理流程介绍:介绍遥感云平台影像数据分析处理流程的基本框架,包括数据获取、数据预处理、算法开发、可视化等。

2、要素和影像等对象显示和属性字段探索:介绍如何在遥感云平台上显示和探索要素和影像等对象的属性字段,包括如何选择要素和影像对象、查看属性信息、筛选数据等。

3、影像/要素集的时间、空间和属性过滤方法:介绍如何对影像/要素集进行时间、空间和属性过滤,包括如何选择时间段、地理区域和属性条件,以实现更精确的数据分析。

4、波段运算、条件运算、植被指数计算、裁剪和镶嵌等:介绍如何在遥感云平台上进行波段运算、条件运算、植被指数计算、裁剪和镶嵌等操作,以实现更深入的数据分析。

5、Landsat/Sentinel-2等常用光学影像去云:介绍如何在遥感云平台上使用不同方法去除Landsat/Sentinel-2等常用光学影像中的云,以提高影像数据质量。

6、影像与要素集的迭代循环:介绍如何使用遥感云平台的迭代循环功能对影像和要素集进行批量处理,以提高数据分析效率。

7、影像数据整合(Reducer):介绍如何使用遥感云平台的Reducer功能将多个影像数据整合成一个数据集,以方便后续数据分析。

8、邻域分析与空间统计:介绍如何在遥感云平台上进行邻域分析和空间统计,以获取更深入的空间信息。

9、常见错误与代码优化:介绍遥感云平台数据分析过程中常见的错误和如何进行代码优化,以提高数据分析效率和精度。

10、Python遥感云数据分析专属包构建:介绍如何使用Python在遥感云平台上构建数据分析专属包,以方便多次使用和分享分析代码。

第四章、典型案例操作实践

11、机器学习分类算法案例:本案例联合Landsat等长时间序列影像和机器学习算法展示国家尺度的基本遥感分类过程。具体内容包括研究区影像统计、空间分层随机抽样、样本随机切分、时间序列影像预处理和合成、机器学习算法应用、分类后处理和精度评估等方面。

12、决策树森林分类算法案例:本案例联合L波段雷达和Landsat光学时间序列影像,使用决策树分类算法提取指定地区2007-2020年度森林分布图,并与JAXA年度森林产品进行空间比较。案例涉及多源数据联合使用、决策树分类算法构建、阈值动态优化、分类结果空间分析等方面。

13、洪涝灾害监测案例:本案例基于Sentinel-1 C波段雷达等影像,对省级尺度的特大暴雨灾害进行监测。案例内容包括Sentinel-1 C影像处理、多种水体识别算法构建、影像差异分析以及结果可视化等方面。。

14、干旱遥感监测案例:本案例使用40年历史的卫星遥感降雨数据产品如CHIRPS来监测省级尺度的特大干旱情况。案例内容包括气象数据基本处理、年和月尺度数据整合、长期平均值LPA/偏差计算,以及数据结果可视化等方面。

15、物候特征分析案例:本案例基于Landsat和MODIS等时间序列影像,通过植被指数变化分析典型地表植被多年的物候差异(样点尺度)和大尺度(如中国)的物候空间变化特征。案例内容包括时间序列影像合成、影像平滑(Smoothing)与间隙填充(Gap-filling)、结果可视化等方面。

16、森林植被健康状态监测案例:本案例利用20年的MODIS植被指数,对选定区域的森林进行长期监测,并分析森林植被的绿化或褐变情况。涉及影像的连接和合成、趋势分析、空间统计以及可视化等方法。

17、生态环境质量动态监测案例:该案例使用RSEI遥感生态指数和Landsat系列影像,对选定城市的生态状况进行快速监测。主要涉及的技术包括植被指数的计算、地表温度的提取、数据的归一化、主成分PCA分析、RSEI生态指数的构建以及结果的可视化等。

第五章、输入输出及数据资产高效管理

1. 本地数据与云端交互:介绍如何将本地端csv、kml、矢量和栅格数据与云端数据相互转换,并讲解数据导出的方法。

2. 服务器端数据批量下载:包括直接本地下载、影像集批量下载,以及如何快速下载大尺度和长时间序列数据产品,例如全球森林产品和20年的MODIS数据产品等。。

3. 本地端数据上传与属性设置:包括earthengine命令使用,介绍如何上传少量本地端矢量与栅格数据并设置属性(小文件),以及如何批量上传数据并自动设置属性,还将介绍如何使用快速上传技巧上传超大影像文件,例如国产高分影像。

4、个人数据资产管理:介绍如何使用Python和earthengine命令行来管理个人数据资产,包括创建、删除、移动、重命名等操作,同时还会讲解如何批量取消上传/下载任务。

第六章、云端数据论文出版级可视化

1. Python可视化及主要软件包简介:介绍matplotlib和seaborn可视化程序包,讲解基本图形概念、图形构成以及快速绘制常用图形等内容。

2. 研究区地形及样地分布图绘制:结合本地或云端矢量文件、云端地形数据等,绘制研究区示意图。涉及绘图流程、中文显示、配色美化等内容,还会介绍cpt-city精美调色板palette在线下载与本地端应用等。

3. 研究区域影像覆盖统计和绘图:对指定区域的Landsat和Sentinel等系列影像的覆盖数量、无云影像覆盖情况进行统计,绘制区域影像统计图或像元级无云影像覆盖专题图。

4. 样本光谱特征与物候特征等分析绘图:快速绘制不同类型样地的光谱和物候特征,动态下载并整合样点过去30年缩略图(thumbnails)和植被指数时间序列等。

5. 分类结果专题图绘制及时空动态延时摄影Timelapse制作:单幅或多幅分类专题图绘制及配色美化,制作土地利用变化清晰的Timelapse,还会介绍动画文字添加等内容。

6、分类结果面积统计与绘图:基于云端的分类结果和矢量边界文件,统计不同区域不同地类面积,提取统计结果,以不同图形展示统计面积;制作土地利用变化统计绘图等。

注:请提前自备电脑及安装所需软件

【精品】SolVES 模型生态系统服务功能社会价值评估

GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例实践应用

Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践技术

基于”PLUS模型+“生态系统服务多情景模拟预测实践技术应用

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局

基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析实践应用

生态系统模型:SolVES、DNDC、CMIP6、GEE林业、无人机遥感、APSIM、InVEST、ArcGIS Pro模型等

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.coloradmin.cn/o/585616.html

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,一经查实,立即删除!

相关文章

dvwa靶场通关(三)

第三关:CSRF(跨站请求伪造) csrf跨站请求伪造:是一种对网站的恶意利用。尽管听起来像跨站脚本,但它与xss非常不同,xss利用站点内受信任用户,而csrf则通过伪造来自受信任用户的请求来利用受信任…

Springboot +spring security,认证方式---Form表单认证的实现(二)

一.简介 这篇文章来学习下security的认证方式其中的Form表单认证 二.Spring Security的认证方式 2.1什么是认证 认证: 就是用来判断系统中是否存在某用户,并判断该用户的身份是否合法的过程,解决的其实是用户登录的问题。认证的存在,是为…

【Java-10】深入浅出线程安全、死锁、状态、通讯、线程池

主要内容 线程安全线程死锁线程的状态线程间通讯线程池 1 线程安全 1.1 线程安全产生的原因 多个线程在对共享数据进行读改写的时候,可能导致的数据错乱就是线程的安全问题了 问题出现的原因 : 多个线程在对共享数据进行读改写的时候,可能导致的数据…

有哪些辅助计算机开发的工具推荐?

以下是一些辅助计算机开发的工具推荐: 集成开发环境(Integrated Development Environment,IDE): 常用的IDE包括Visual Studio、Eclipse、IntelliJ IDEA、PyCharm等,它们提供了代码编辑器、调试器、构建工…

TDengine 集成 EMQX 通过规则引擎实现设备数据直接入库

背景 曾使用过 IoTDB 自带的 MQTT Broker 实现了设备数据入库,那么使用 TDengine 时,我们可以借助 EMQX (一款优秀的国产开源 MQTT Broker )的规则引擎结合 TDengine 的 RESTful API 完成设备数据的路由与入库。 用到的工具 TD…

chatgpt赋能python:Python下载Module的指南

Python下载Module的指南 作为一门高级编程语言,Python凭借其简单易学、高效便捷的特点,越来越受到广大程序员的喜爱。Python社区也逐渐发展壮大,丰富的第三方Module为我们提供了更多功能强大、用途广泛的工具。本篇文章将介绍Python下载Modu…

从汇编代码的角度去理解C++多线程编程问题

目录 1、多线程问题实例 2、理解该多线程问题的预备知识 2.1、二进制机器码和汇编代码 2.2、多线程切换与CPU时间片 2.3、多线程创建与线程函数 3、从汇编代码的角度去理解多线程问题 4、问题解决办法 5、熟悉汇编代码有哪些用处? 5.1、在代码中插入汇编代…

信号处理与分析-傅里叶

目录 一、引言 二、傅里叶级数 1. 傅里叶级数的定义 2. 傅里叶级数的性质 三、傅里叶变换 1. 傅里叶变换的定义 2. 傅里叶变换的性质 四、离散傅里叶变换 1. 离散傅里叶变换的定义 2. 离散傅里叶变换的性质 五、应用实例 1. 信号处理 2. 图像处理 六、总结 一、引…

Revit中窗族的默认窗台高度与底高度是一样?

​  一、窗族的默认窗台高度与底高度是一样的吗? 窗族的系统设定中有一个自带的参数就是默认窗台高度,指的是窗户放置的时候窗户最底端离墙的最底端高度。 当我们创建一个建筑样板将我们创建好的窗族放置好的时候,这个参数就在窗的类型属性中&#xf…

2023年上半年 软件设计师答案解析

前言:2023年上半年软考已经落幕了,学长整理了一下软件设计师的题目以及个人理解的答案(仅供参考)希望能够帮助参加软考的各个小伙伴能够清晰的估分,希望大家都能通过考试~ 目录 2023年上半年 软件设计师 上午试卷 2023…

C Primer Plus第十二章编程练习答案

学完C语言之后,我就去阅读《C Primer Plus》这本经典的C语言书籍,对每一章的编程练习题都做了相关的解答,仅仅代表着我个人的解答思路,如有错误,请各位大佬帮忙点出! 1.不使用全局变量,重写程序…

网络连接中的舔狗协议

舔狗网络协议 (discard protocol) 最近互联网上,“舔狗” 这个词语很火,也衍生出来很多梗(快速说出互联网 4 大舔狗!!!)。然后今天偶然间看到了一个 RFC 文档, 发现了一…

用户需求分析工具:Y模型

用户需求分析工具:Y模型 《人人都是产品经理》作者苏杰提出 阿里巴巴产品经理多年 趣讲大白话:有个框框好同频 【趣讲信息科技180期】 **************************** 很多交流就是鸡同鸭讲 沟通的背景、动机、目的、方式、高度等严重不同 如果有一个模型…

服务器端安装jupyter notebook并在本地使用与环境配置一条龙服务【服务器上跑ipynb】

linux服务器端安装jupyter notebook并在本地使用 1.生成配置文件:2.配置Jupyter notebook密码3,修改配置文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py4. 本地访问远端的服务器的jupyter1.首先在Linux服务器上启动Jupyter notebook2.然后在本地转发端口 为jupyter notebook配置co…

【云原生|探索 Kubernetes 系列 6】从 0 到 1,轻松搭建完整的 Kubernetes 集群

前言 大家好,我是秋意零。 前面一篇中,我们介绍了 kubeadm 的工作流程。那么今天我们就实际操作一下,探索如何快速、高效地从 0 开始搭建一个完整的 Kubernetes 集群,让你轻松驾驭容器化技术的力量!! &am…

json和pickle模块

目录 ❤ json和pickle模块 序列化 json pickle python从小白到总裁完整教程目录:https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/129328397?spm1001.2014.3001.5502 ❤ json和pickle模块 序列化 把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化&am…

3D EXPERIENCE“热知识” | 如何使用3D EXPERIENCE平台上的问题管理?

3D EXPERIENCE 平台上的问题管理对任何组织都是有用的工具,无论其规模大小。无论是使用它来标记和分发PDF还是在车间和工程部门之间分享想法,问题管理都可以简化日常活动。简而言之,它会根据权限列出现有问题,并让用户创建新问题&…

软件测试----软件测试四大测试过程

1、测试分析 (1)要点 1)软件需求分析 2)测试需求项的提取 3)用户使用场景分析 4)测试工具的调研和选取 5)测试缺陷分析 (2)分工 1)测试人员:提…

09:mysql---事务

目录 1:事务简介 2:事务操作 3:事务四大特性 4:并发事务问题 5:事务隔离级别 1:事务简介 事务 是一组操作的集合,它是一个不可分割的工作单位,事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求,即这些操作要么同时成功&…

周赛347(模拟、思维题、动态规划+优化)

文章目录 周赛347[2710. 移除字符串中的尾随零](https://leetcode.cn/problems/remove-trailing-zeros-from-a-string/)模拟 [2711. 对角线上不同值的数量差](https://leetcode.cn/problems/difference-of-number-of-distinct-values-on-diagonals/)模拟 [2712. 使所有字符相等…