?GPT

GPT的全稱，是Generative Pre-Trained Transformer（生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer模型）是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的、可用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練的、文本生成的深度學(xué)習(xí)模型。

GPT與專注于下圍棋或機(jī)器翻譯等某一個(gè)具體任務(wù)的“小模型”不同，AI大模型更像人類的大腦。它兼具“大規(guī)?！焙汀邦A(yù)訓(xùn)練”兩種屬性，可以在海量通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，能大幅提升AI的泛化性、通用性、實(shí)用性。

近年來遙感技術(shù)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，航天、航空、臨近空間等多遙感平臺(tái)不斷增加，數(shù)據(jù)的空間、時(shí)間、光譜分辨率不斷提高，數(shù)據(jù)量猛增，遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)越來越具有大數(shù)據(jù)特征。遙感大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為相關(guān)研究提供了前所未有的機(jī)遇，同時(shí)如何處理好這些數(shù)據(jù)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)無法勝任大區(qū)域、多尺度海量遙感數(shù)據(jù)處理的需要。

????以Earth Engine（GEE）、PIE-Engine為代表全球尺度地球科學(xué)數(shù)據(jù)（尤其是衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)）在線可視化計(jì)算和分析云平臺(tái)應(yīng)用越來越廣泛。GEE平臺(tái)存儲(chǔ)和同步遙感領(lǐng)域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等衛(wèi)星影像、氣候與天氣、地球物理等方面的數(shù)據(jù)集超過80PB，同時(shí)依托全球上百萬臺(tái)超級(jí)服務(wù)器，提供足夠的運(yùn)算能力對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。相比于ENVI等傳統(tǒng)的遙感影像處理工具，GEE在處理海量遙感數(shù)據(jù)方面具有不可比擬的優(yōu)勢，一方面提供了豐富的計(jì)算資源，另一方面其巨大的云存儲(chǔ)節(jié)省了科研人員大量的數(shù)據(jù)下載和預(yù)處理的時(shí)間，是遙感數(shù)據(jù)的計(jì)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。

一、基礎(chǔ)簡介

· GEE平臺(tái)及典型應(yīng)用案例介紹；

· GEE開發(fā)環(huán)境及常用數(shù)據(jù)資源介紹；

· ChatGPT、文心一言等GPT模型介紹

· JavaScript基礎(chǔ)簡介；

· GEE遙感云重要概念與典型數(shù)據(jù)分析流程；

GEE基本對(duì)象介紹、矢量和柵格對(duì)象可視化、屬性查看，API查詢、基本調(diào)試等平臺(tái)上手。

二、GEE基礎(chǔ)知識(shí)與ChatGPT等AI模型交互

· 影像基本運(yùn)算與操作：數(shù)學(xué)運(yùn)算、關(guān)系/條件/布爾運(yùn)算、形態(tài)濾波、紋理特征提?。挥跋裱诖a、裁剪和鑲嵌等；

· 要素基本運(yùn)算與操作：幾何緩沖區(qū)，交、并、差運(yùn)算等；

· 集合對(duì)象操作：循環(huán)迭代（map/iterate）、合并Merge、聯(lián)合（Join）；

· 數(shù)據(jù)整合Reduce：包括影像與影像集整合，影像合成、影像區(qū)域統(tǒng)計(jì)與域統(tǒng)計(jì)，分組整合與區(qū)鄰域統(tǒng)計(jì)，影像集線性回歸分析等；

· 機(jī)器學(xué)習(xí)算法：包括監(jiān)督（隨機(jī)森林、CART、SVM、決策樹等）與非監(jiān)督（wekaKMeans、wekaLVQ等）分類算法，分類精度評(píng)估等；

· 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理：包括本地端矢量和柵格數(shù)據(jù)上傳、云端矢量和柵格數(shù)據(jù)下載、統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)導(dǎo)出等；

· 繪圖可視化：包括條形圖、直方圖、散點(diǎn)圖、時(shí)間序列等圖形繪制。

GPT模型交互：結(jié)合上述基本知識(shí)點(diǎn)和ChatGPT等AI工具進(jìn)行交互演示，包括輔助答疑、代碼生成與修正等技巧。

三、GPT模型交互演示與重要知識(shí)點(diǎn)微型案例

1) Landsat、Sentinel-2影像批量自動(dòng)去云和陰影

2) 聯(lián)合Landsat和Sentinel-2批量計(jì)算植被指數(shù)和年度合成

3) 研究區(qū)可用影像數(shù)量和無云觀測數(shù)量統(tǒng)計(jì)分析

4) 中國區(qū)域年度NDVI植被數(shù)合成及年度最綠DOY時(shí)間查找

5) 時(shí)間序列光學(xué)影像數(shù)據(jù)的移動(dòng)窗口平滑

6) 分層隨機(jī)抽樣及樣本導(dǎo)出、樣本本地評(píng)估與數(shù)據(jù)上傳云端

7) 中國近40年降雨量變化趨勢分析

案例一：洪澇災(zāi)害監(jiān)測

基于Sentinel-1 雷達(dá)等影像，以典型洪澇災(zāi)害為例監(jiān)測受災(zāi)區(qū)域。案例內(nèi)容包括多源影像數(shù)據(jù)處理和不同水體識(shí)別算法構(gòu)建，如OSTU全局自動(dòng)分割與局部自適應(yīng)閾值法，以及采用不同方式確定受災(zāi)區(qū)域，受災(zāi)面積統(tǒng)計(jì)與可視化輸出等。

案例二：洪水敏感性和風(fēng)險(xiǎn)模擬

結(jié)合ESA10m分辨率土地覆蓋產(chǎn)品、地形（海拔與坡度）、MERIT全球水文數(shù)據(jù)、JRC地表水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品等空間數(shù)據(jù)集，借助云平臺(tái)計(jì)算不同地類與開闊水域的距離，最近排水系統(tǒng)上方的高度 (HAND) 和降雨頻率（降雨強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間的代表）作為模擬洪災(zāi)敏感性的輸入?yún)?shù)，再應(yīng)用加權(quán)線性組合WLC方法繪制洪災(zāi)敏感性分布圖。內(nèi)容涉及不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品再分類分級(jí)、歐幾里得距離計(jì)算、影像集map循環(huán)和分析建模等。

案例三：水體質(zhì)量監(jiān)測

聯(lián)合近十年的Landsat 8/9、JRC地表水產(chǎn)品，使用如NDSSI歸一化差異懸浮泥沙指數(shù)、NDTI歸一化差分濁度指數(shù)等來監(jiān)測水集水區(qū)水質(zhì)變化情況，統(tǒng)計(jì)集水區(qū)域逐月水質(zhì)變化情況。內(nèi)容涉及時(shí)間序列影像預(yù)處理、植被指數(shù)計(jì)算、逐月逐年影像合成、影像集Reducer操作、空值過濾與作圖等。

案例四：河道輪廓監(jiān)測

展示Earth Engine在河流水文學(xué)和地貌學(xué)中的應(yīng)用。具體演示如何使用云平臺(tái)區(qū)分河流和其它水體，進(jìn)行基本的形態(tài)分析，提取河流的中心線和寬度，檢測河流形態(tài)隨時(shí)間的變化。內(nèi)容涉及開源程序包調(diào)用、RivWidthCloud關(guān)鍵代碼解讀、時(shí)間序列影像處理、水體遙感識(shí)別和數(shù)據(jù)導(dǎo)出。

案例五：地下水變化監(jiān)測

詳細(xì)介紹了利用GRACE重力衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)來評(píng)估大型河流流域地下水儲(chǔ)量的變化，包括應(yīng)用遙感估計(jì)的總蓄水異常、陸地表面模型輸出GLDAS和現(xiàn)場觀測結(jié)果來解決地下水蓄不變化。內(nèi)容涉及使用GRACE繪制總蓄水量變化、蓄水趨勢和解決河流流域地下水儲(chǔ)量的變化等，練習(xí)知識(shí)點(diǎn)包括影像集過濾、集合Join、map循環(huán)、趨勢分析、可視化等。

案例六：紅樹林遙感制圖

聯(lián)合Sentinel-1/2多源遙感影像和機(jī)器學(xué)習(xí)算法繪制紅樹林分布圖。專題涉及光學(xué)和雷達(dá)數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、反演精度評(píng)估、變量重要性分析、結(jié)果可視化、柵格與矢量轉(zhuǎn)換等內(nèi)容，將演示如何利用紅樹林的生境特征信息（如地形、與大海相連等）對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精細(xì)處理，實(shí)現(xiàn)高精度分布圖的繪制。

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