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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)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了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)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

?第一章

理論基礎(chǔ)

1、Earth Engine平臺(tái)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(duì)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(duì)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(yùn)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(hào)申請(qǐng)與主要功能演示,如遙感知識(shí)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(tái)影像數(shù)據(jù)分析處理流程介紹:介紹遙感云平臺(tái)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(duì)象顯示和屬性字段探索:介紹如何在遙感云平臺(tái)上顯示和探索要素和影像等對(duì)象的屬性字段,包括如何選擇要素和影像對(duì)象、查看屬性信息、篩選數(shù)據(jù)等。

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

4、波段運(yùn)算、條件運(yùn)算、植被指數(shù)計(jì)算、裁剪和鑲嵌等:介紹如何在遙感云平臺(tái)上進(jìn)行波段運(yùn)算、條件運(yùn)算、植被指數(shù)計(jì)算、裁剪和鑲嵌等操作,以實(shí)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(tái)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(tái)的迭代循環(huán)功能對(duì)影像和要素集進(jìn)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(tái)的Reducer功能將多個(gè)影像數(shù)據(jù)整合成一個(gè)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(jì):介紹如何在遙感云平臺(tái)上進(jìn)行鄰域分析和空間統(tǒng)計(jì),以獲取更深入的空間信息。

9、常見錯(cuò)誤與代碼優(yōu)化:介紹遙感云平臺(tái)數(shù)據(jù)分析過程中常見的錯(cuò)誤和如何進(jìn)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(tái)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(shí)踐

11、機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法案例:本案例聯(lián)合Landsat等長時(shí)間序列影像和機(jī)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(jì)、空間分層隨機(jī)抽樣、樣本隨機(jī)切分、時(shí)間序列影像預(yù)處理和合成、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、分類后處理和精度評(píng)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(dá)和Landsat光學(xué)時(shí)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(jìn)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(dòng)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(cè)案例:本案例基于Sentinel-1 C波段雷達(dá)等影像,對(duì)省級(jí)尺度的特大暴雨災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。案例內(nèi)容包括Sentinel-1 C影像處理、多種水體識(shí)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(cè)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(cè)省級(jí)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(jì)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(shí)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(diǎn)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(shí)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(cè)案例:本案例利用20年的MODIS植被指數(shù),對(duì)選定區(qū)域的森林進(jìn)行長期監(jiān)測(cè),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(shì)分析、空間統(tǒng)計(jì)以及可視化等方法。

17、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)案例:該案例使用RSEI遙感生態(tài)指數(shù)和Landsat系列影像,對(duì)選定城市的生態(tài)狀況進(jìn)行快速監(jiān)測(cè)。主要涉及的技術(shù)包括植被指數(shù)的計(jì)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?cái)?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(shí)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(dòng)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(gè)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(gè)人數(shù)據(jù)資產(chǎn),包括創(chuàng)建、刪除、移動(dòng)、重命名等操作,同時(shí)還會(huì)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(jí)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(huì)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(jì)和繪圖:對(duì)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(jìn)行統(tǒng)計(jì),繪制區(qū)域影像統(tǒng)計(jì)圖或像元級(jí)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(dòng)態(tài)下載并整合樣點(diǎn)過去30年縮略圖(thumbnails)和植被指數(shù)時(shí)間序列等。

5. 分類結(jié)果專題圖繪制及時(shí)空動(dòng)態(tài)延時(shí)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(huì)介紹動(dòng)畫文字添加等內(nèi)容。

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

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