【学习教程】AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估
- 2026-02-28 01:13:43
【学习教程】AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估免费数据资源 | 免费教程 ▏会员免费 ▏周年特惠▎农业生态 ▎双碳系列▎大气科学▎水文水利▎地信遥感 ▎人工智能 ▎地质与地下水 ▎论文撰写 最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估实战高级培训班 在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理，到MODIS植被产品的AI辅助质量控制，以ChatGPT 、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域，展现出传统方法难以企及的技术优势。当AI大模型深度介入数据清洗、模型构建到归因评估全流程，长时序植被遥感正从“数据堆积”走向“智慧洞察”，为生态环境研究提供前所未有的技术赋能。 针对遥感科学、生态环境、GIS及农林、气候监测等领域专业人员的实际需求，Ai尚研修特开设“2025 AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候精准提取、时空变异归因及RSEI生态评估实战高级培训班”，聚焦“AI技术+Python编程”双驱动，系统拆解从多源遥感数据预处理全流程技术逻辑。课程详情如下： 视频课程+导师群辅助 参加培训的学员可以获得《长时序植被遥感分析技术》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com 注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员 
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专题一、Python遥感数据处理基础及AI大模型应用技巧 1、常用地理空间数据处理python库的介绍及应用示例 GDAL库的介绍、安装与应用示例（多种栅格数据格式、数据裁剪、重投影以及统计分析等） Rasterio库的介绍与应用示例（主要用于数据读取、写入与数据类型变换） ArcPy库的介绍、安装及应用示例（结合ArcGIS工具的地理空间数据处理） Numpy库的介绍、安装与应用示例（主要用于数组形式存储数据的处理） 2、AI大模型应用技巧 AI大模型的提问框架（提示词、指令） 优化提示词工具的介绍与应用 专业级GPT store（定制版ChatGPT）应用 专题二、常用共享数据资源介绍 1、常见卫星遥感反射率数据 Landsat系列反射率数据 Sentinel系列卫星数据 MODIS卫星反射率数据 GF/HJ/ZY…系列卫星数据 2、常见植被参数遥感产品 植被指数遥感产品 植被叶面积指数遥感产品 植被总初级生产力遥感产品 植被净初级生产力遥感产品 植被光合有效辐射吸收比遥感产品 3、常用气象水文数据集 ERA5及其ERA5_Land数据集（包括气温、降水、风速和土壤湿度等变量） CHIPRS、TRMM以及GPM降水数据集 GLDAS数据集（包括土壤湿度、气温和降水等变量） WorldClim数据集（包括气温、降水和风速等变量） 4、其他常用辅助遥感产品数据 数字高程模型数据 土地覆盖/土地利用数据 专题三、AI辅助下地球科学数据处理方法及python实现 1、结合AI的python遥感数据预处理 AI辅助下的遥感数据格式转换与拼接 常用卫星遥感数据的去云处理 MODIS遥感产品质量控制图层读取及含义解读 AI辅助下的遥感数据产品质量控制 数据裁剪、重采样以及时间序列数据筛选与合成等 2、结合AI的常见植被指数及生态参数计算 植被指数NDVI、EVI、NIRv以及kNDVI等的计算 基于已有遥感产品的植被-生态参数的计算 3、结合AI的python遥感数据时间序列重构 年内时间序列遥感数据重构以去除噪声点(SG滤波、多项式拟合、…) 长时序逐年份遥感产品年均/最大值、月均/最大值、季节均/最大值批处理运算 距平anomaly及变异系数coefficient of variation计算 不良天气(如云)对长时序遥感数据分析的影响 专题四、AI辅助下植被参数遥感反演基本原理及python实现 遥感反演植被参数类型 PROSAIL模型介绍 模型参数敏感性分析方法及python实现 结合AI的植被参数遥感反演算法及python实现 专题五、AI辅助下地球科学数据分析方法及python实现 1、长时间序列趋势分析 长时序趋势分析方法基本原理 结合AI的一元线性回归趋势分析方法的python实现 结合AI的Mann-Kendall (M-K)趋势分析方法的python实现 2、数据主要特征提取方法—主成分分析 主成分分析方法基本原理及应用 结合AI的python遥感数据主成分分析 专题六、AI辅助下植被物候提取与分析实践应用 1、植被物候及其提取原理与方法 植被物候及其提取原理 植被物候常用提取方法 2、AI辅助下的python植被物候提取 年内时间序列数据重构 多种植被物候提取方法的python实现（threshold/logistic/derivative/…） 生长季开始/长度/结束日期提取 区域植被SOS/LOS/EOS制图 专题七、AI辅助下植被时空动态分析及python实践应用 AI辅助下的python长时序植被动态变化趋势分析 植被变绿/变黄趋势判断准则 基于一元线性回归的植被变化趋势判断 基于M-K趋势分析的植被变化检测 基于变异系数法(CV)的植被变化稳定性分析 结果成图显示与分析 专题八、AI辅助下植被动态变化归因分析及python实践应用 AI辅助下的python植被变化归因分析 植被动态归因分析方法介绍 基于相关/偏相关系数的植被动态归因分析 基于多元线性回归方法的植被动态归因分析 基于机器学习方法的植被动态归因分析 结果成图展示与分析 专题九、AI辅助下生态环境质量遥感评估及python实践应用 1、遥感生态指数（RSEI）原理与计算方法 遥感生态指数（RSEI）原理 遥感生态指数（RSEI）构建方法 2、AI辅助下基于遥感数据的遥感生态指数( RSEI)计算 卫星遥感数据预处理 湿度（WET）、绿度（NDVI）、热度（LST）和干度（NDBSI）等生态指标计算 主成分分析（PCA），计算RSEI值 RSEI归一化处理 详细报名流程，请联系课程负责人 李莎：15833332534（微电） QQ咨询：422573623 
【免费】多元统计分析、混合效应模型、结构方程模型、极值统计学、贝叶斯网络、copula 人工智能统计学：GPT4、混合效应模型、贝叶斯、Copula、SEM、极值统计学、文献计量学、分位数回归、网络爬虫、近红外光谱 【双碳系列】碳排放、碳源碳汇、碳储量、碳收支、碳循环、固碳分析、土壤碳 【水文、水利、地下水】内涝、水土保持、SWAT、HMS、RAS、HYPE、Delft3D、GMS、MODFLOW、Tough Ai尚研修特聘专家 【郁磊老师】【胡恩柱老师】【白杨老师】【张东辉老师】【金溪老师】 【李渊老师】【汪靓老师】
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前言
培训方式
导师随行
1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
教学特色
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；
证书及学时
发票开具
发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用
培训费用
【优惠活动】：
1、学生凭学生证有效证件参会可享受85折优惠。
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3、团报2人，参会可享受8折优惠。
课程安排
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式
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