BioClim: пакет R для биоклиматической классификации и картирования в R Studio скачать в хорошем качестве

BioClim: пакет R для биоклиматической классификации и картирования в R Studio

📢 Открыта регистрация на 35-й набор 7-дневного комплексного онлайн-обучения по Google Earth Engine (GEE) для дистанционного зондирования и ГИС-анализа с использованием API JavaScript и Python, рассчитанного как на начинающих, так и на продвинутых участников. Этот курс, разработанный специально для непрограммистов, даст вам продвинутые навыки работы с геопространственными данными — предварительные знания программирования не требуются! 📡🛰️ Эти курсы научат вас всему необходимому для начала использования GEE для анализа данных дистанционного зондирования. Мы в первую очередь ориентированы на тех, кто не знаком с языками программирования и функциями Earth Engine. Мы охватываем картографирование LULC, анализ обнаружения изменений, мониторинг качества воздуха, анализ временных рядов, расчет любых индексов, контролируемую и неконтролируемую классификацию, методы машинного обучения, обнаружение изменений NDVI и многое другое. 📅 Начало занятий: 14 ноября 2025 г. ⏳ Крайний срок подачи заявок: 13 ноября 2025 г. 🎉 Специальное предложение: первым 10 зарегистрировавшимся предоставляется скидка 50% — забронируйте место прямо сейчас! Расписание занятий: Продолжительность: 7 дней (по пятницам и субботам) Время: 21:00–01:00 (GMT +6) Язык: английский Преимущества онлайн-обучения Ø * Сертификат о прохождении курса (после сдачи всех заданий) Ø * Материалы (слайды, PDF) Ø * Код для практики (все коды предоставляются) Ø * Запись занятия (все занятия предоставляются в виде видео) Ø * Пожизненная поддержка преподавателей Для получения дополнительной информации о регистрации посетите наш сайт: https://www.studyhacksgeospatial.com/... Для регистрации обращайтесь по адресу электронной почты: rmijanur10266@gmail.com Или WhatsApp 24/7: +8801780942798 или https://wa.me/8801780942798 Содержание курса: 1-й день:  Введение в GEE  Как использовать GEE JavaScript и Python API  Изучите основные принципы синтаксиса JavaScript и Python  Объекты клиент и сервер в GEE  Как заставить сервер выполнить ваш код?  Импорт растровых и векторных данных: локальное хранилище и набор данных GEE  Фильтрация таблицы атрибутов 2-й день:  Фильтрация и отображение спутниковых изображений: Landsat, Sentinel  Композитные спутниковые изображения  Комбинации каналов  Экспорт спутниковых изображений: Landsat, Sentinel и Modis  Импорт, фильтрация, сокращение, обрезка и отображение растровых данных в GEE  Диаграмма временных рядов NDVI с использованием готового набора данных GEE  Экспорт любого шейп-файла 3-й день  Расчет любых индексов по спутниковым изображениям с использованием Landsat и Sentinel  Фильтрация и отображение спутниковых изображений: Sentinel-2 и мониторинг NDWI, NDVI  Извлечение данных о водоеме с использованием порогового значения  Диаграмма временных рядов NDVI, NDWI, SAVI и всех индексов с использованием Landsat и Sentinel  Экспорт любого шейп-файла от GEE  Как добавить легенду и заголовок градиента в GEE  NDWI, рассчитанный по данным Modis и Landsat 4-й день:  Как удалить облачность и дымку со спутниковых снимков Landsat и Sentinel  Визуализация (ЦМР) карты теней и уклонов холмов в GEE с помощью NASA SRTM и Aster  Мониторинг температуры поверхности земли (LST) по спутниковым снимкам Landsat и Modis  Как рассчитать средний, максимальный и минимальный NDVI для конкретного региона  GEE: Как рассчитать ежемесячную эвапотранспирацию 5-й день:  Мониторинг качества воздуха: все параметры  Как загрузить временные ряды параметров качества воздуха в формате CSV с помощью GEE  Диаграмма временных рядов мониторинга качества воздуха  Мониторинг качества воздуха: Как рассчитать общие выбросы оксида азота или других газов в GEE с помощью sentinel-5p  Программа ArcMap: Как рассчитать Карта исследовательской работы, составленная с использованием GEE и программного обеспечения ArcMap 6-й день:  Введение в машинное обучение в GEE  Как создать карту LULC с помощью машинного обучения: контролируемый и неконтролируемый алгоритм  Случайный лес, CART, SVM, классификатор минимального расстояния для создания LULC  Как проверить оценку точности LULC с помощью GEE. (Каппа, точность производителей и потребителей)  Расчет площади классов LULC  Как добавить легенду на карту LULC  Как экспортировать LULC и создать карту LULC для исследовательской работы с помощью ArcMap День 7:  Обнаружение изменений землепользования и почвенно-растительного покрова с помощью GEE  Обнаружение изменений NDVI с помощью GEE  Обнаружение изменений LULC по классам в ОДНОМ слое с помощью GEE  Настройка гиперпараметров для повышения точности модели машинного обучения 🔗 Оставайтесь на связи 🔹 Группа в Telegram: https://t.me/gisandremotesenginglearn... 🔹 Канал на YouTube:    / @gisrsinstitute   🔹 Instagram:   / geospatial_analysis_learning   🔹 Twitter: https://x.com/GISRSStudyHacks 🔹 Страница в Facebook:   / gisrsinstitute