空天地遥感数据识别与计算——建议收藏!

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一: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

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1.2 GPT安装

(1)ChatGPT 

(2)ChatGPT 使用方法

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1.3 Python安装与用法

(1)Python

(2)Python的特点

(3)Python的应用场景

(4)安装 Python

(5)Jupyter Notebook

(6)Anaconda

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二:千里眼——遥感数据应用

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 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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三: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

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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 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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四: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

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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 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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五: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

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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

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5.4 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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六: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

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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 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

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七:热点

7.1 农田作物分类与产量估算

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7.2 土地利用与土地覆盖分类

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7.3 植被健康监测与病害检测

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7.4 海岸侵蚀监测变化分析

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7.5 空气污染物浓度遥感监测

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7.6 沙漠化监测与土地退化分析

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7.7 城市违章建筑监控

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7.8 碳汇估算与生态服务分析

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7.9 地表温度与热岛效应分析

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7.10地质灾害预测与监测

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