🛑Классификация землепользования и растительного покрова с использованием машинного обучения || Он...

Подробную информацию о предстоящей онлайн-программе обучения вы найдете на нашем сайте: https://www.studyhacksgeospatial.com/... 7-дневный онлайн-курс по освоению Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа, от начального до продвинутого уровня:    • New batch: Class Start on 19th July - Mast...   Открыта регистрация на новый 7-дневный полный онлайн-курс по Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа, от начального до продвинутого уровня. Эти занятия научат вас всему необходимому для начала использования GEE для анализа данных дистанционного зондирования. Мы ориентируемся в основном на тех, кто не знаком ни с одним языком программирования и функциями Earth Engine. Мы рассматриваем картирование землепользования и земельного покрова, качество воздуха, мониторинг, анализ временных рядов, расчет любых индексов, контролируемую классификацию, методы машинного обучения и многое другое. Начало занятий: 21 февраля 2025 г. Последний срок регистрации: 20 февраля 2025 г. (первые 10 зарегистрировавшихся получат скидку 50%) Всего занятий: 7 дней (пятница и суббота в неделю) Продолжительность занятий: 4 часа (каждый день), время: с 21:00 до 00:00 (GMT +6) Для регистрации свяжитесь по этому номеру WhatsApp: +8801780942798 или по электронной почте: rmijanur10266@gmail.com 1-й день: Введение в GEE Как использовать API GEE для JavaScript и Python Изучение основных принципов синтаксиса JavaScript и Python Клиентские и серверные объекты в GEE Как заставить сервер выполнить ваш код? Импорт растровых и векторных данных: локальное хранилище и набор данных GEE Фильтрация таблицы атрибутов 2-й день: Фильтрация и отображение спутниковых снимков: Landsat, Sentinel Спутниковый композит Комбинации полос Экспорт спутниковых снимков: Landsat, Sentinel и Modis Импорт, фильтрация, уменьшение масштаба, обрезка и отображение растровых данных в GEE График временных рядов NDVI с использованием готового набора данных GEE Экспорт любого шейп-файла 3-й день: Расчет любых индексов по спутниковым снимкам с использованием Landsat и Sentinel Фильтрация и отображение спутниковых снимков: Sentinel-2 и мониторинг NDWI, NDVI Извлечение водного объекта с помощью пороговой обработки График временных рядов NDVI, NDWI, SAVI и всех индексов с использованием Landsat и Sentinel Экспорт любого шейп-файла из GEE Как добавить легенду градиента и заголовок в GEE NDWI, рассчитанный по данным Modis и Landsat 4-й день: Как удалить облака и дымку со спутниковых снимков Landsat и Sentinel Визуализация (ЦМР) карты затенения холмов и уклона в GEE с использованием NASA SRTM и Aster Мониторинг температуры поверхности земли (LST) по спутниковым снимкам Landsat и Modis Как рассчитать среднее, максимальное и минимальное значение NDVI для конкретного региона GEE: Как рассчитать ежемесячную эвапотранспирацию 5-й день: Мониторинг качества воздуха: все параметры Как загрузить данные временных рядов параметров качества воздуха в формате CSV с помощью GEE График временных рядов мониторинга качества воздуха Мониторинг качества воздуха: Как рассчитать общий объем выбросов оксидов азота или любых газов в GEE с использованием Sentinel-5 Программное обеспечение ArcMap: Как создать карту для научной работы с помощью GEE и ArcMap 6-й день: Введение в машинное обучение в Google Earth Engine Как создать карту землепользования и растительного покрова (LULC) с помощью машинного обучения: алгоритмы с учителем и без учителя Случайный лес, CART, SVM, классификатор минимального расстояния для создания карты LULC Как проверить Оценка точности определения землепользования и земельного покрова с использованием Google Earth Engine. (Каппа, Производители и Потребители точность) Расчет площади классов землепользования и растительного покрова Как добавить легенду на карту землепользования и растительного покрова Как экспортировать карту землепользования и растительного покрова и создать карту для исследовательской работы с помощью ArcMap 7-й день: Обнаружение изменений землепользования и растительного покрова с помощью Google Earth Engine Обнаружение изменений NDVI с помощью Google Earth Engine Обнаружение изменений землепользования и растительного покрова по классам в одном слое с помощью Google Earth Engine Настройка гиперпараметров для повышения точности вашей модели машинного обучения Преимущества онлайн-обучения: Сертификат об окончании курса (после выполнения всех заданий) Материалы (слайды, PDF) Практический код (все коды предоставляются) Запись занятий (все видеозаписи занятий предоставляются) Пожизненная поддержка преподавателя Присоединяйтесь к нашему сообществу: Присоединяйтесь к группе в Telegram: https://t.me/gisandremotesenginglearn... Как рассчитать эрозию и аккумуляцию реки Для разных периодов времени с использованием ArcGIS - часть 1: https://www.youtube.com/live/JeG7xutu... Полный плейлист по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list....