Мониторинг качества воды с использованием методов дистанционного зондирования с помощью приложени... скачать в хорошем качестве

Мониторинг качества воды с использованием методов дистанционного зондирования с помощью приложени...

Раскройте потенциал дистанционного зондирования для мониторинга и управления качеством воды с помощью нашей комплексной онлайн-программы обучения. Этот частный учебный курс разработан, чтобы дать вам навыки и знания, необходимые для эффективного использования Google Earth Engine для анализа различных параметров качества воды. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по ГИС, исследователем или менеджером по охране окружающей среды, этот курс предоставит вам инструменты и методы для использования спутниковых данных для мониторинга качества воды. Ознакомьтесь со всей информацией: https://www.studyhacksgeospatial.com/... Подробности о предстоящей онлайн-программе обучения смотрите на нашем сайте: https://www.studyhacksgeospatial.com/... 7-дневный онлайн-курс по освоению Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа для начинающих и продвинутых пользователей:    • New batch: Class Start on 19th July - Mast...   Открыта регистрация на новый 7-дневный онлайн-курс по Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа для начинающих и продвинутых пользователей. На этих занятиях вы узнаете все необходимое для начала использования GEE для анализа данных дистанционного зондирования. В основном мы ориентируемся на людей, не знакомых ни с одним языком программирования и функциями Earth Engine. Мы рассматриваем картирование землепользования и растительного покрова, качество воздуха, мониторинг, анализ временных рядов, расчет любых индексов, контролируемую классификацию, методы машинного обучения и многое другое. Начало занятий: 11 апреля 2025 г. Последний 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 (каждый день), время: с 21:00 до 00:00 (GMT +6) Для регистрации свяжитесь по этому номеру WhatsApp: +8801780942798 или по электронной почте: rmijanur10266@gmail.com 1-й день: Введение в GEE Как использовать API GEE для JavaScript и Python Изучение основных принципов синтаксиса JavaScript и Python Клиентские и серверные объекты 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 снимков: Landsat, Sentinel Спутниковый композит Комбинации полос Экспорт спутниковых снимков: Landsat, Sentinel и Modis Импорт, фильтрация, уменьшение масштаба, обрезка и отображение растровых данных в GEE График временных рядов NDVI с использованием готового набора данных GEE Экспорт любого шейп-файла 3-й день: Расчет любых индексов по спутниковым снимкам с использованием Landsat и Sentinel Фильтрация и отображение спутниковых снимков: Sentinel-2 и мониторинг NDWI, NDVI Извлечение водного объекта с помощью пороговой обработки График временных рядов NDVI, NDWI, SAVI и всех индексов с использованием Landsat и Sentinel Экспорт любого шейп-файла из GEE Как добавить легенду градиента и заголовок в GEE NDWI, рассчитанный по данным Modis и Landsat 4-й День: Как удалить облака и дымку со спутниковых снимков — Landsat и Sentinel Визуализация (ЦМР) карты затенения холмов и уклона в GEE с использованием NASA SRTM и Aster Мониторинг температуры поверхности земли (LST) по спутниковым снимкам Landsat и Modis Как рассчитать среднее, максимальное и минимальное значение NDVI для конкретного региона GEE: Как рассчитать ежемесячную эвапотранспирацию 5-й день: Мониторинг качества воздуха: все параметры Как загрузить данные временных рядов параметров качества воздуха в формате CSV с помощью GEE График временных рядов мониторинга качества воздуха Мониторинг качества воздуха: Как рассчитать общий объем выбросов оксидов азота или любых газов в GEE с использованием Sentinel-5 Программное обеспечение ArcMap: Как создать карту для научной работы с помощью GEE и ArcMap 6-й день: Введение в машинное обучение в Google Earth Engine Как создать карту землепользования и растительного покрова (LULC) с помощью машинного обучения: алгоритмы с учителем и без учителя Случайный лес, CART, SVM, классификатор минимального расстояния для создания карты LULC Как проверить точность оценки землепользования и земельного покрова (LULC) с помощью Google Earth Engine. (Kappa, Producers & Consumers точность) Расчет площади классов LULC Как добавить легенду на карту LULC Как экспортировать карту LULC и создать карту LULC для исследовательской работы с помощью ArcMap 7-й день: Обнаружение изменений землепользования и земельного покрова с помощью Google Earth Engine Обнаружение изменений NDVI с помощью Google Earth Engine Обнаружение изменений LULC по классам в одном слое с помощью Google Earth Engine Настройка гиперпараметров для повышения точности вашей модели машинного обучения Преимущества онлайн-обучения: Сертификат об окончании курса (после в...