【体系教程】GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例实践

随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。

为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台如谷歌Earth Engine（GEE）、航天宏图的PIE Engine和阿里的AI Earth等。其中，Earth Engine最为强大，能够存取和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星图像和NCEP等气象再分析数据集，同时依托全球上百万台超级服务器，提供足够的运算能力对这些数据进行处理。目前，Earth Engine上包含超过900个公共数据集，每月新增约2 PB数据，总容量超过80PB。与传统的处理影像工具（例如ENVI）相比，Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势。一方面，它提供了丰富的计算资源；另一方面，其巨大的云存储能力节省了科研人员大量的数据下载和预处理时间。可以说，Earth Engine在遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。

如今，Earth Engine凭借其强大的功能正受到越来越多国内外科技工作者的关注，应用范围也在不断扩大。本课程致力于帮助科研工作者掌握Earth Engine的实际应用能力，以Python编程语言为基础，结合实例讲解平台搭建、影像数据分析、经典应用案例、本地与云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面的进阶技能。为了提高教学质量，本课程将融合最先进的ChatGPT、文心一言等AI自然语言模型辅助教学，协助学员解答疑惑、提供针对性建议和指导，不仅让学员更深入地掌握课程内容，还为今后自助学习提供高效的个性化的学习体验。

网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）

1、原理深入浅出的讲解；   

1、Earth Engine平台及应用、主要数据资源介绍

2、Earth Engine遥感云重要概念、数据类型与对象等

3、JavaScript与Python遥感云编程比较与选择

4、Python基础（语法、数据类型与程序控制结构、函数及类与对象等）

5、常用Python软件包（（pandas、numpy、os等）介绍及基本功能演示（Excel/csv数据文件读取与数据处理、目录操作等）

6、JavaScript和Python遥感云API差异，学习方法及资源推荐

7、ChatGPT、文心一言等AI自然语言模型介绍及其遥感领域中的应用

第二章、开发环境搭建

1、本地端与云端Python遥感云开发环境介绍

2、本地端开发环境搭建

1）Anaconda安装，pip/conda软件包安装方法和虚拟环境创建等；

2）earthengine-api、geemap等必备软件包安装；

3）遥感云本地端授权管理；

4）Jupyter Notebook/Visual Studio Code安装及运行调试。 

3、云端Colab开发环境搭建

4、geemap介绍及常用功能演示

5、ChatGPT、文心一言帐号申请与主要功能演示，如遥感知识解答、数据分析处理代码生成、方案框架咨询等。

4、波段运算、条件运算、植被指数计算、裁剪和镶嵌等：介绍如何在遥感云平台上进行波段运算、条件运算、植被指数计算、裁剪和镶嵌等操作，以实现更深入的数据分析。

10、Python遥感云数据分析专属包构建：介绍如何使用Python在遥感云平台上构建数据分析专属包，以方便多次使用和分享分析代码。

14、干旱遥感监测案例：本案例使用40年历史的卫星遥感降雨数据产品如CHIRPS来监测省级尺度的特大干旱情况。案例内容包括气象数据基本处理、年和月尺度数据整合、长期平均值LPA/偏差计算，以及数据结果可视化等方面。

18、高分遥感影像分割案例：该案例使用Segment Anything Model （SMA）对指定区域的高分辨率遥感影像进行分割，数据可视化和分割矢量结果保存等。主要涉及GPU虚拟环境搭建，软件包安装，程序调试及影像分割技巧等。

4.个人数据资产管理：介绍如何使用Python和earthengine命令行来管理个人数据资产，包括创建、删除、移动、重命名等操作，同时还会讲解如何批量取消上传/下载任务。

4.样本光谱特征与物候特征等分析绘图：快速绘制不同类型样地的光谱和物候特征，动态下载并整合样点过去30年缩略图（thumbnails）和植被指数时间序列等。

6.分类结果面积统计与绘图：基于云端的分类结果和矢量边界文件，统计不同区域不同地类面积，提取统计结果，以不同图形展示统计面积；制作土地利用变化统计绘图等。