隨著航空、航天、近地空間等多個遙感平臺的不斷發(fā)展，近年來遙感技術(shù)突飛猛進。由此，遙感數(shù)據(jù)的空間、時間、光譜分辨率不斷提高，數(shù)據(jù)量也大幅增長，使其越來越具有大數(shù)據(jù)特征。對于相關(guān)研究而言，遙感大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為其提供了前所未有的機遇，但同時也提出了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的工作站和服務(wù)器已經(jīng)無法滿足大區(qū)域、多尺度海量遙感數(shù)據(jù)處理的需要。為解決這一問題，國內(nèi)外涌現(xiàn)了許多全球尺度地球科學(xué)數(shù)據(jù)（尤其是衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)）在線可視化計算和分析云平臺如谷歌Earth Engine（GEE）、航天宏圖的PIE Engine和阿里的AI Earth等。其中，Earth Engine最為強大，能夠存取和同步遙感領(lǐng)域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等衛(wèi)星圖像和NCEP等氣象再分析數(shù)據(jù)集，同時依托全球上百萬臺超級服務(wù)器，提供足夠的運算能力對這些數(shù)據(jù)進行處理。目前，Earth Engine上包含超過900個公共數(shù)據(jù)集，每月新增約2PB數(shù)據(jù)，總?cè)萘砍^80PB。與傳統(tǒng)的處理影像工具（例如ENVI）相比，Earth Engine在處理海量遙感數(shù)據(jù)方面具有不可比擬的優(yōu)勢。一方面，它提供了豐富的計算資源；另一方面，其巨大的云存儲能力節(jié)省了科研人員大量的數(shù)據(jù)下載和預(yù)處理時間?？梢哉f，Earth Engine在遙感數(shù)據(jù)的計算和分析可視化方面代表世界該領(lǐng)域最前沿水平，是遙感領(lǐng)域的一次革命。如今，Earth Engine憑借其強大的功能正受到越來越多國內(nèi)外科技工作者的關(guān)注，應(yīng)用范圍也在不斷擴大。致力于幫助科研工作者掌握Earth Engine的實際應(yīng)用能力，以Python編程語言為基礎(chǔ)，結(jié)合實例講解平臺搭建、影像數(shù)據(jù)分析、經(jīng)典應(yīng)用案例、本地與云端數(shù)據(jù)管理，以及云端數(shù)據(jù)論文出版級可視化等方面的進階技能。融合最先進的ChatGPT、文心一言等AI自然語言模型輔助，解答疑惑、提供針對性建議和指導(dǎo)。目前，Earth Engine以其強大的功能受到國內(nèi)外越來越多的科技工作者的重視，應(yīng)用也越來越普遍。幫助科研工作者掌握Earth Engine的實際應(yīng)用能力，將以Python編程語言為基礎(chǔ)，結(jié)合案例從平臺搭建、影像數(shù)據(jù)分析、本地和云端數(shù)據(jù)管理，以及云端數(shù)據(jù)論文出版級可視化等方面進行講解和進階訓(xùn)練。

原文鏈接：GPT模型支持下的Python-GEE遙感云大數(shù)據(jù)分析、管理與可視化技術(shù)及多領(lǐng)域案例實踐

第一章、理論基礎(chǔ)

1、Earth Engine平臺及應(yīng)用、主要數(shù)據(jù)資源介紹

2、Earth Engine遙感云重要概念、數(shù)據(jù)類型與對象等

3、JavaScript與Python遙感云編程比較與選擇

4、Python基礎(chǔ)（語法、數(shù)據(jù)類型與程序控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)及類與對象等）

5、常用Python軟件包（（pandas、numpy、os等）介紹及基本功能演示（Excel/csv數(shù)據(jù)文件讀取與數(shù)據(jù)處理、目錄操作等）

6、JavaScript和Python遙感云API差異，學(xué)習(xí)方法及資源推薦

7、ChatGPT、文心一言等AI自然語言模型介紹及其遙感領(lǐng)域中的應(yīng)用

第二章、開發(fā)環(huán)境搭建

1、本地端與云端Python遙感云開發(fā)環(huán)境介紹

2、本地端開發(fā)環(huán)境搭建

1）Anaconda安裝，pip/conda軟件包安裝方法和虛擬環(huán)境創(chuàng)建等；

2）earthengine-api、geemap等必備軟件包安裝；

3）遙感云本地端授權(quán)管理；

4）Jupyter Notebook/Visual Studio Code安裝及運行調(diào)試。

3、云端Colab開發(fā)環(huán)境搭建

4、geemap介紹及常用功能演示

5、ChatGPT、文心一言帳號申請與主要功能演示，如遙感知識解答、數(shù)據(jù)分析處理代碼生成、方案框架咨詢等。

第三章、遙感大數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)與ChatGPT等AI模型交互

1、遙感云平臺影像數(shù)據(jù)分析處理流程介紹：介紹遙感云平臺影像數(shù)據(jù)分析處理流程的基本框架，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)、可視化等。

2、要素和影像等對象顯示和屬性字段探索：介紹如何在遙感云平臺上顯示和探索要素和影像等對象的屬性字段，包括如何選擇要素和影像對象、查看屬性信息、篩選數(shù)據(jù)等。

3、影像/要素集的時間、空間和屬性過濾方法：介紹如何對影像/要素集進行時間、空間和屬性過濾，包括如何選擇時間段、地理區(qū)域和屬性條件，以實現(xiàn)更精確的數(shù)據(jù)分析。

4、波段運算、條件運算、植被指數(shù)計算、裁剪和鑲嵌等：介紹如何在遙感云平臺上進行波段運算、條件運算、植被指數(shù)計算、裁剪和鑲嵌等操作，以實現(xiàn)更深入的數(shù)據(jù)分析。

5、Landsat/Sentinel-2等常用光學(xué)影像去云：介紹如何在遙感云平臺上使用不同方法去除Landsat/Sentinel-2等常用光學(xué)影像中的云，以提高影像數(shù)據(jù)質(zhì)量。

6、影像與要素集的迭代循環(huán)：介紹如何使用遙感云平臺的迭代循環(huán)功能對影像和要素集進行批量處理，以提高數(shù)據(jù)分析效率。

7、影像數(shù)據(jù)整合（Reducer）：介紹如何使用遙感云平臺的Reducer功能將多個影像數(shù)據(jù)整合成一個數(shù)據(jù)集，以方便后續(xù)數(shù)據(jù)分析。

8、鄰域分析與空間統(tǒng)計：介紹如何在遙感云平臺上進行鄰域分析和空間統(tǒng)計，以獲取更深入的空間信息。

9、常見錯誤與代碼優(yōu)化：介紹遙感云平臺數(shù)據(jù)分析過程中常見的錯誤和如何進行代碼優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)分析效率和精度。

10、Python遙感云數(shù)據(jù)分析專屬包構(gòu)建：介紹如何使用Python在遙感云平臺上構(gòu)建數(shù)據(jù)分析專屬包，以方便多次使用和分享分析代碼。

第四章、典型案例操作實踐

11、機器學(xué)習(xí)分類算法案例：本案例聯(lián)合Landsat等長時間序列影像和機器學(xué)習(xí)算法展示國家尺度的基本遙感分類過程。具體內(nèi)容包括研究區(qū)影像統(tǒng)計、空間分層隨機抽樣、樣本隨機切分、時間序列影像預(yù)處理和合成、機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、分類后處理和精度評估等方面。

12、決策樹森林分類算法案例：本案例聯(lián)合L波段雷達和Landsat光學(xué)時間序列影像，使用決策樹分類算法提取指定地區(qū)2007-2020年度森林分布圖，并與JAXA年度森林產(chǎn)品進行空間比較。案例涉及多源數(shù)據(jù)聯(lián)合使用、決策樹分類算法構(gòu)建、閾值動態(tài)優(yōu)化、分類結(jié)果空間分析等方面。

13、洪澇災(zāi)害監(jiān)測案例：本案例基于Sentinel-1 C波段雷達等影像，對省級尺度的特大暴雨災(zāi)害進行監(jiān)測。案例內(nèi)容包括Sentinel-1 C影像處理、多種水體識別算法構(gòu)建、影像差異分析以及結(jié)果可視化等方面。。

14、干旱遙感監(jiān)測案例：本案例使用40年歷史的衛(wèi)星遙感降雨數(shù)據(jù)產(chǎn)品如CHIRPS來監(jiān)測省級尺度的特大干旱情況。案例內(nèi)容包括氣象數(shù)據(jù)基本處理、年和月尺度數(shù)據(jù)整合、長期平均值LPA/偏差計算，以及數(shù)據(jù)結(jié)果可視化等方面。

15、物候特征分析案例：本案例基于Landsat和MODIS等時間序列影像，通過植被指數(shù)變化分析典型地表植被多年的物候差異（樣點尺度）和大尺度（如中國）的物候空間變化特征。案例內(nèi)容包括時間序列影像合成、影像平滑（Smoothing）與間隙填充（Gap-filling）、結(jié)果可視化等方面。

16、森林植被健康狀態(tài)監(jiān)測案例：本案例利用20年的MODIS植被指數(shù)，對選定區(qū)域的森林進行長期監(jiān)測，并分析森林植被的綠化或褐變情況。涉及影像的連接和合成、趨勢分析、空間統(tǒng)計以及可視化等方法。

17、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測案例：該案例使用RSEI遙感生態(tài)指數(shù)和Landsat系列影像，對選定城市的生態(tài)狀況進行快速監(jiān)測。主要涉及的技術(shù)包括植被指數(shù)的計算、地表溫度的提取、數(shù)據(jù)的歸一化、主成分PCA分析、RSEI生態(tài)指數(shù)的構(gòu)建以及結(jié)果的可視化等。

第五章、輸入輸出及數(shù)據(jù)資產(chǎn)高效管理

1. 本地數(shù)據(jù)與云端交互：介紹如何將本地端csv、kml、矢量和柵格數(shù)據(jù)與云端數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)換，并講解數(shù)據(jù)導(dǎo)出的方法。

2. 服務(wù)器端數(shù)據(jù)批量下載：包括直接本地下載、影像集批量下載，以及如何快速下載大尺度和長時間序列數(shù)據(jù)產(chǎn)品，例如全球森林產(chǎn)品和20年的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品等。。

3. 本地端數(shù)據(jù)上傳與屬性設(shè)置：包括earthengine命令使用，介紹如何上傳少量本地端矢量與柵格數(shù)據(jù)并設(shè)置屬性（小文件），以及如何批量上傳數(shù)據(jù)并自動設(shè)置屬性，還將介紹如何使用快速上傳技巧上傳超大影像文件，例如國產(chǎn)高分影像。

4、個人數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理：介紹如何使用Python和earthengine命令行來管理個人數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括創(chuàng)建、刪除、移動、重命名等操作，同時還會講解如何批量取消上傳/下載任務(wù)。

第六章、云端數(shù)據(jù)論文出版級可視化

1. Python可視化及主要軟件包簡介：介紹matplotlib和seaborn可視化程序包，講解基本圖形概念、圖形構(gòu)成以及快速繪制常用圖形等內(nèi)容。

2. 研究區(qū)地形及樣地分布圖繪制：結(jié)合本地或云端矢量文件、云端地形數(shù)據(jù)等，繪制研究區(qū)示意圖。涉及繪圖流程、中文顯示、配色美化等內(nèi)容，還會介紹cpt-city精美調(diào)色板palette在線下載與本地端應(yīng)用等。

3. 研究區(qū)域影像覆蓋統(tǒng)計和繪圖：對指定區(qū)域的Landsat和Sentinel等系列影像的覆蓋數(shù)量、無云影像覆蓋情況進行統(tǒng)計，繪制區(qū)域影像統(tǒng)計圖或像元級無云影像覆蓋專題圖。

4. 樣本光譜特征與物候特征等分析繪圖：快速繪制不同類型樣地的光譜和物候特征，動態(tài)下載并整合樣點過去30年縮略圖（thumbnails）和植被指數(shù)時間序列等。

5. 分類結(jié)果專題圖繪制及時空動態(tài)延時攝影Timelapse制作：單幅或多幅分類專題圖繪制及配色美化，制作土地利用變化清晰的Timelapse，還會介紹動畫文字添加等內(nèi)容。

6、分類結(jié)果面積統(tǒng)計與繪圖：基于云端的分類結(jié)果和矢量邊界文件，統(tǒng)計不同區(qū)域不同地類面積，提取統(tǒng)計結(jié)果，以不同圖形展示統(tǒng)計面積；制作土地利用變化統(tǒng)計繪圖等。

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-491448.html

到了這里，關(guān)于GPT模型支持下的Python-GEE遙感云大數(shù)據(jù)分析、管理與可視化技術(shù)及多領(lǐng)域案例實踐的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！