Разведка полезных ископаемых с помощью спутникового дистанционного зондирования || Как определить... скачать в хорошем качестве

Разведка полезных ископаемых с помощью спутникового дистанционного зондирования || Как определить...

Подробности предстоящей онлайн-программы обучения смотрите на нашем сайте: https://www.studyhacksgeospatial.com/... 7-дневный онлайн-курс «Освоение Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа: от начального до продвинутого уровня»:    • New batch: Class Start on 19th July - Mast...   Открыта регистрация на 7-дневный онлайн-курс «Полное освоение Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа: от начального до продвинутого уровня». На этих занятиях вы узнаете все необходимое для начала использования GEE для анализа данных дистанционного зондирования. Мы ориентируемся в основном на тех, кто не знаком ни с одним языком программирования и функциями Earth Engine. Мы рассмотрим картирование землепользования и растительного покрова, качество воздуха, наблюдения, анализ временных рядов, расчет любых индексов, контролируемую классификацию, методы машинного обучения и многое другое. Начало занятий: 11 апреля 2025 г. Крайний срок регистрации: 10 апреля 2025 г. (Первые 10 зарегистрировавшихся получат скидку 50%) Всего занятий: 7 дней (пятница и суббота в неделю) Продолжительность занятий: 4 часа (ежедневно), время: с 21:00 до 00:00 (GMT +6) Для регистрации свяжитесь по этому номеру WhatsApp: +8801780942798 или по электронной почте: rmijanur10266@gmail.com День 1: Введение в GEE Как использовать API GEE для JavaScript и Python Изучение синтаксиса JavaScript и основ Python Объекты клиента и сервера в GEE Как помочь серверу выполнить ваш код? Импорт растровых и векторных данных: локальное хранилище и наборы данных GEE Фильтрация таблиц атрибутов День 2: Фильтрация и отображение спутниковых снимков: Landsat, Sentinel Спутниковые композиты Комбинации полос Экспорт спутниковых снимков: Landsat, Sentinel и MODIS Импорт, фильтрация, уменьшение масштаба, обрезка и отображение растровых данных в GEE Диаграмма временных рядов NDVI с использованием готовых наборов данных GEE Экспорт любого шейп-файла День 3: Расчет любого индекса по спутниковым снимкам с использованием Landsat и Sentinel Фильтрация и отображение спутниковых снимков: Sentinel-2 и наблюдения NDWI, NDVI Извлечение водных объектов с помощью пороговой обработки Диаграмма временных рядов NDVI, NDWI, SAVI и всех индексов с использованием Landsat и Sentinel Любой из GEE Экспорт шейп-файла Как добавить легенду градиента и заголовок в GEE Расчет NDWI по MODIS и данные Landsat День 4: Как удалить облака и дымку со спутниковых снимков — Landsat и Sentinel Визуализация карты теней и уклонов холмов (DEM) в GEE с использованием NASA SRTM и Aster Наблюдения температуры поверхности земли (LST) со спутниковых снимков Landsat и MODIS Как рассчитать среднее, максимальное и минимальное значение NDVI для любой конкретной области GEE: Как рассчитать ежемесячное испарение День 5: Мониторинг качества воздуха: все параметры Как загрузить параметры качества воздуха в формате CSV с помощью GEE Диаграмма временных рядов мониторинга качества воздуха Мониторинг качества воздуха: Как рассчитать общие выбросы оксидов азота или любого газа в GEE с использованием Sentinel-5 Программное обеспечение ArcMap: Как создавать карты для научных работ с помощью GEE и ArcMap День 6: Введение в машинное обучение в Google Earth Engine Как создавать карты землепользования и растительного покрова с помощью машинного обучения Обучение: алгоритмы с учителем и без учителя Случайный лес, CART, SVM, классификатор минимального расстояния для генерации LULC Как проверить точность оценки LULC с помощью Google Earth Engine. (Каппа, Производитель и Потребитель) Точность Расчет площади классов землепользования и растительного покрова Как добавить легенду к карте землепользования и растительного покрова Как экспортировать карту землепользования и растительного покрова с помощью ArcMap и создать научную работу День 7: Выявление изменений землепользования и растительного покрова с помощью Google Earth Engine Выявление изменений NDVI с помощью Google Earth Engine Выявление изменений землепользования и растительного покрова на основе классов на одном слое с помощью Google Earth Engine Настройка гиперпараметров для повышения точности вашей модели машинного обучения Преимущества онлайн-обучения: Сертификат об окончании курса (после выполнения всех заданий) Материалы (слайды, PDF) Практический код (весь код предоставляется) Записанные занятия (все видеозаписи занятий предоставляются) Поддержка обучения на протяжении всей жизни Присоединяйтесь к нашему сообществу: Присоединяйтесь к группе в Telegram: https://t.me/gisandremotesenginglearn... Эрозия рек и пополнение запасов подземных вод за разные периоды времени с использованием ArcGIS: Как производить расчеты — Часть 1: https://www.youtube.com/live/JeG7xutu... Полный плейлист по машинному обучению:    • Machine Learning   🛑 Полный плейлист по загрузке и использованию спутниковых снимков для анализа землепользова...