目录
第一章 遥感科学与AI基础
第二章 遥感影像数据处理分析软件与ChatGPT集成
第三章 多光谱数据分析与实践专题
第四章 高光谱分析与实践专题
更多应用
将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合，提供不仅是理论上的，而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者，本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法，使你的工作更具影响力和前沿性。
遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境，是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型，在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力。重点介绍ChatGPT在遥感中的应用，人工智能在解释复杂数据、提供见解和帮助决策过程方面的多功能性和强大性，这些都对遥感应用领域，比如环境监测、灾害管理、城市规划等至关重要。ChatGPT先进人工智能模型的开发，开辟了该领域的新领域。本课程全面介绍ChatGPT先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。
本教程的主要亮点是实用性。从数据分析到预测建模，为遥感项目中集成人工智能工具提供了一种清晰而系统的方法。随着课程的展开，将向学习者介绍各种案例研究和项目，展示人工智能在遥感中的实际应用。这些例子不仅可以说明所讨论的概念，而且可以启发学生在自己的项目和研究中的创新思维和应用
本教程的另一个突出特点是它深入讲解了ChatGPT在遥感领域科学研究中的应用。课程讨论了ChatGPT如何彻底改变你总结研究结果、起草和完善文章的方式，帮助完成复杂的数据结果的可视化。它展示了人工智能在提高遥感领域论文编写和数据可视化的效率和质量方面的实际效果。无论你是在编写研究摘要、起草论文发表，还是寻求更有效地展示你的数据，ChatGPT都是一个强大的工具，可以简化这些流程，提高你的工作标准。
最后，“遥感科学中的人工智能革命：ChatGPT应用指南”课程为我们打开了一扇窗户，让我们了解应用人工智能技术来改变遥感科学研究和应用的可能性。它突出了人工智能和遥感科学的融合，展示了我们在理解地球和与地球互动方面取得重大进展的潜力。这门课程是一次探索、技能提升和实际应用的旅程，为学习者站在这场技术革命的前沿奠定基础。
第一章 遥感科学与AI基础
一、遥感科学的基本原理和历史
从摄影侦察到卫星图像
遥感的基本原理
遥感的典型应用
最新进展和未来趋势
二、ChatGPT 简介
什么是ChatGPT？
发展简史和工作原理
ChatGPT可以做什么？
ChatGPT演示使用
ChatGPT的未来
三、prompt 提示词
什么是prompt，有什么用？
Prompt技巧（大几岁）
最好的原则和策略
优质的学术提问prompt
四、ChatGPT遥感提示词示例
提示词1：了解遥感科学的基础知识和前沿领域
提示词2：编写一段可以运行的深度学习代码
提示词3：编写可以读取遥感数据的python代码
提示词4：集成chatpgt和GEE的全球卫星影像显示
五、ChatGPT遥感应用介绍
目标层面（文献综述协助、创意生成、研发方案和任务规划起草）
执行层面（数据处理分析、工作流程优化、报告文章编写、可视化）
认知层面（数据挖掘、新算法、传感器改进建议、人工智能与遥感集成新方法）
六、ChatGPT、GEE等注册、python、envi等软件安装
ChatGPT 注册方法，升级方法，版本比较 GEE 注册python、envi等软件安装ChatGPT、GEE学习资源分享
练习与答疑 内容讨论、软件安装、注册等
第二章 遥感影像数据处理分析软件与ChatGPT集成
一、遥感影像处理（ENVI+ChatGPT）
遥感数据类型和处理流程
预处理技术
图像特征提取
图像分类
多光谱、高光谱分析
ChatGPT辅助下envi遥感数据处理
二、Python遥感影像处理基础
Python简介
变量和数据类型
控制结构
功能和模块
文件、包、环境
栅格数据处理
三、Python与ChatGPT集成
遥感影像读取和元数据分析
基本影像处理操作，如裁剪、重采样
变量和数据类型
遥感影像的可视化
四、GEE基础
GEE的介绍和操做界面
Javascripe基础
GEE两种模式客户端与服务端的区别
GEE遥感影像数据集及操做
GEE遥感数据导入导出
GEE 图像分类
五、ChatGPT与GEE集成
Chatgpt与GEE集成使用示例（NDVI）
Chatgpt与GEE下载数据
Chatgpt与GEE遥感数据预处理
Chatgpt与GEE 图像分类
六、高级分析技术（机器学习、深度学习）
机器学习与sciki learn 介绍
数据和算法选择
通用学习流程
遥感机器学习模型
练习与答疑 遥感数据处理实践
使用chatgpt+python、GEE进行遥感数据处理的实际操作
第三章 多光谱数据分析与实践专题
一、多光谱遥感基本概念与数据
多光谱遥感基本概念
多光谱遥感的主要卫星数据源介绍及下载方法（哨兵、Landsat、Aster、Modis等）
ChatGPT应用：解释波段选择的重要性和多光谱数据的解读
二、基于chatgpt和python的多光谱数据分析基础
基于chatgpt和python的多光谱数据预处理方法
基于chatgpt和python的多光谱数据分类方法
基于chatgpt和python多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法
三、chatgpt+GEE 多光谱应用案例
干旱指数计算案例
洪水监测案例
城市绿地提取和分析案例
答疑 使用chatgpt + GEE进行多光谱遥感数据处理的实际操作
第四章 高光谱分析与实践专题
一、高光谱遥感基本概念
高光谱遥感、光的波长、光谱分辨率
高光谱遥感的历史和发展
高光谱数据预处理
地物识别与光谱特征
混合像元分解
二、chatgpt+python 高光谱数据处理
数据读取与显示
光谱特征提取
混合像元分解
高光谱图像分类
高光谱参量反演
三、chatgpt+python 高光谱应用案例
矿物填图案例
农作物分类案例
土壤含水量评估案例
总结与答疑
回顾与总结/交流答疑
最新技术介绍和讨论
更多应用
ChatGPT科研绘图丨土壤概念图、地球氮循环概念图、病毒、植物、动物细胞结构图、全球植被类型分布图、基金项目书概念图_深度学习论文绘图软件-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞19次，收藏19次。可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者的第二大脑。_深度学习论文绘图软件https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135951245?spm=1001.2014.3001.5502如何利用ChatGPT处理文本、论文写作、AI绘图、文献查阅、PPT编辑、编程等-CSDN博客文章浏览阅读1.4k次，点赞29次，收藏24次。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题，ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导，提高编程效率和准确性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议，甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力，您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135197513?spm=1001.2014.3001.5502ChatGPT+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模进阶应用-CSDN博客文章浏览阅读1k次，点赞25次，收藏22次。熟练地掌握ChatGPT4.0在近红外光谱数据分析、定性/定量分析模型代码自动生成等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135502198?spm=1001.2014.3001.5502Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等-CSDN博客文章浏览阅读875次，点赞20次，收藏23次。掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。
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