詳情點(diǎn)擊鏈接：遙感云大數(shù)據(jù)在災(zāi)害、水體與濕地領(lǐng)域典型案例實(shí)踐及GPT模型

第一：基礎(chǔ)

一：平臺及基礎(chǔ)開發(fā)平臺

·GEE平臺及典型應(yīng)用案例；

·GEE開發(fā)環(huán)境及常用數(shù)據(jù)資源；

·ChatGPT、文心一言等GPT模型

·JavaScript基礎(chǔ)；

·GEE遙感云重要概念與典型數(shù)據(jù)分析流程；

? ??·GEE基本對象、矢量和柵格對象可視化、屬性查看，API查詢、基本調(diào)試等平臺上手。

二：GEE基礎(chǔ)知識與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。

第二：進(jìn)階

微型案例與GPT模型交互演

1)Landsat、Sentinel-2影像批量自動去云和陰影

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)的移動窗口平滑

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

中國近40年降雨量變化趨勢分析

第三：典型案例

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)處理和不同水體識別算法構(gòu)建，如OSTU全局自動分割與局部自適應(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

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、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、水體遙感識別和數(shù)據(jù)導(dǎo)出。

案例五：地下水變化監(jiān)測

利用GRACE重力衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)來評估大型河流流域地下水儲量的變化，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量的變化等，練習(xí)知識點(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。

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-523238.html

到了這里，關(guān)于遙感云大數(shù)據(jù)在災(zāi)害、水體與濕地領(lǐng)域典型案例及GPT模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY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)！