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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

遙感數(shù)據(jù)處理、監(jiān)測與機器學習培訓課程大綱

第一章

理解柵格基本槪念：什么是柵格數(shù)據(jù)，像元值，分辨率，柵格數(shù)據(jù)的符號化方式，分析環(huán)境的 設(shè)置等；掌握zone和region的槪念以及轉(zhuǎn)換方法〇

柵格基礎(chǔ)知識

柵格常用工具

學習常用的處理柵格的工具，如提高柵格數(shù)據(jù)的顯示效率；改變柵格數(shù)據(jù)的分辨率；柵格數(shù)據(jù) 與矢量數(shù)據(jù)之間的相互轉(zhuǎn)換；提取符號像元值要求的區(qū)域等；計算指定區(qū)域的統(tǒng)計信息。

第四章

數(shù)字高程模型DHM是對地面高程進行空間描述的一種離敎的數(shù)字表迖，通過DH\1數(shù)據(jù)可以對地 形和地貌進行分析。

地形地貌分析

第五章

了解常用的數(shù)據(jù)獲取方式和下載網(wǎng)站；

影像數(shù)據(jù)介紹

掌握常見的傳感器以及其影像數(shù)據(jù)的特征； 查看影像數(shù)據(jù)信息。

第六章

拿到的影像數(shù)據(jù)，不能直接用來進行分析，還需要進行前期的處理，稱之為影像的預(yù)處 理。

影像預(yù)處理方法

第七章 影像分類

人工智能時代，機器學習和深度學習應(yīng)用廣泛，我們也可以在遙感影像提取土地利用的研究中 使用這些學習方法，實現(xiàn)土地利用類型自動提取，高效而快速地找出目標地物。

第八章

混淆矩陣也稱誤差矩陣，是表示精度評價的一種標準格式，具體評價指標有總體精度、生產(chǎn)者 精度、用戶精度、Kappa系數(shù)等，這些精度指標從不同的側(cè)面反映了圖像分類的精度。本章學 習中我們通過混淆矩陣來評價分類結(jié)果的優(yōu)劣。

分類準確性評估

第九章 變化分析

無論變化在一瞬間發(fā)生，還是長期的演變，人工的監(jiān)測是十分困難的，如果使用遙感影像來監(jiān) 測變化，可以節(jié)省人力物力，更能發(fā)生隱藏的規(guī)律。

第十章
定量反演

定量遙感是指從對地觀測電磁波信號中定量提取地表參數(shù)的技術(shù)和方法〇定量遙感在區(qū)域尺度 的應(yīng)用廣泛，人工方法很難在大區(qū)域中使用，遙感的方法卻可以輕松獲取相關(guān)信息〇

生態(tài)敏感性分析

生態(tài)敏感性分析是指在不損失或不降低環(huán)境質(zhì)量的情況下，生態(tài)因子對外界壓力或外界千擾適 應(yīng)能力6生態(tài)功能區(qū)的劃分和生態(tài)紅線的劃定都依據(jù)生態(tài)敏感性的等級評定。