【体系教程】基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术
- 2026-07-01 08:33:34
【体系教程】基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群 我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。以TensorFlow为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大，TensorFlow平台的掌握也并不容易。使广大学者能够掌握卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，熟练利用TensorFlow为基础的遥感影像地物分类，遥感图像目标检测，以及遥感图像目标分割等应用。 ①CNN-Transformer：PyTorch遥感【含无人机】影像的分类、检测、语义分割及点云分类②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术④PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化 1.原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性；2.技巧方法讲解，提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放；3.与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；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。 
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GIS数据制备，空间分析与高级建模实践技术应用课程 GPT-ArcGIS数据处理、空间分析、可视化及多案例综合应用 ▶ 基于ArcGIS农业面源模拟案例分析专题视频课程 ▶ ArcGIS应用实战专题课程 ▶ 基于ArcGIS污染物浓度及风险的时空分布实践技术应用 ▶ 利用ArcGIS完成基于土地利用量化人类活动的分析及模型构建 ▶ GIS、GPS、RS综合案例实践应用技术精品课程 ▶ ArcGIS空间数据分析与地图制作实践技术课程 ▶ 全流程ArcGISPro空间分析、三维建模、可视化及Python融合应用技术课程 ▶ ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测实践技术课程 ▶ 水文水资源、水生态与水环境领域必修技能 暨AI+ ArcGISPro全流程实践技术学习 ▶ 地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的实践技术应用及案例分析精品课程 ▶ 如何利用ArcGIS探究环境与生态因子对水体、土壤、大气污染物等影响的实践技术
InVEST实践及在生态系统服务供需、固碳、城市热岛、论文写作等实际项目中的具体应用 ▶ INVEST模型：基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作等具体应用 ▶ MAXENT模型：MAXENT模型生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、保护区布局优化评估实践技术应用及论文写作 ▶ MAXENT模型：基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作实践技术▶ Biome-BGC模型：Biome-BGC生态系统模型与Python融合技术实践应用 ▶ CASA模型：CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach） 模型原理及实践 ▶ HMSC联合物种分布模型：HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析应用 ▶ SWAP农业模型：全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用课程▶ AquaCrop模型：AquaCrop模型农业水资源管理及代码解析精品课程 ▶ Noah-MP模型：Python支持下最新Noah-MP陆面模式站点、区域模拟及可视化分析 ▶ CLUE模型：CLUE模型构建方法、模型验证及土地利用变化情景预测实践技术应用 ▶ CLUE模型：土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测技术应用 ▶ SolVES模型：基于当量因子法、InVEST、SolVES模型等多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析▶ PROSAIL模型：PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实践技术课程 ▶ CENTURY模型：生态系统碳循环模型CENTURY建模方法与实例应用课程 ▶RWEQ模型：基于RWEQ模型的土壤风蚀模数估算及其变化归因分析实践技术 ▶ WOFOST模型与PCSE模型：WOFOST模型与PCSE模型实践技术应用 ▶SRP模型：基于“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用 ▶ PLUS模型：AI驱动全流程基于PLUS-InVEST模型的生态系统服务多情景智能模拟与土地利用优化、论文写作▶ BIOMOD2模型：基于R语言BIOMOD2及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析应用
▶ R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用高级实战技术 ▶ 最新DSSAT作物模型建模方法及实践技术应用精品课程 ▶ 基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用技术应用 ▶ 遥感数据与作物生长模型同化及在作物长势监测与估产中的应用精品课程 ▶ 基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践技术高级课程
空间数据采集与管理高级课程 ▶ 十佳精品课程：AI支持下的-ArcGIS数据处理、空间分析、可视化及多案例综合应用 ▶ GIS数据制备，空间分析与高级建模实践技术应用课程 ▶ 【高阶版】R语言空间分析、模拟预测与可视化高级应用课程 ▶ 【高分论文密码】大尺度空间模拟预测与数字制图技术高阶精品课程
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高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用 AI智慧高光谱遥感实战精修班暨手撕99个案例项目、全覆盖技术链与应用场景一站式提升方案 “Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用 ▶ Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用精品课程 ▶ 基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用 ▶ 最新AI与Python在地球科学多源数据交叉融合中的前沿技术应用 ▶ GeoAI大模型驱动的地球科学智能计算前沿实践 基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理 ▶ 地球科学常见数据 —— 全球大气再分析数据-ERA5数据 ▶ 地球科学常见数据 —— 雪深数据处理 ▶ 地球科学常见数据 —— IMS积雪覆盖数据的处理 ▶ 地球科学常见数据 —— 海温数据-NOAA OISST 的处理 ▶ 地球科学常见数据 —— 植被指数数据-GIMMS NDVI的处理 ▶ 地球科学常见数据 —— MODIS土地利用数据的处理 ▶ 地球系统模式（CESM）实践技术应用及进阶
▶ 十佳精品课程：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应用 ▶ 十佳精品课程：融合GPT的GEE遥感云大数据林业应用典型案例实践应用课程 ▶ GEE-PIE遥感大数据处理与典型案例实践课程 ▶ 遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用 ▶ “R+遥感”的水环境综合评价方法实践技术应用精品课程 ▶ 激光雷达数据处理与典型案例分析实践技术应用 ▶ 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 ▶ PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化 ▶ 遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践 ▶ 从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类 ▶ GNSS、北斗高精度数据处理暨新版GAMITGLOBK软件实战技术应用 ▶ 植被参数光学遥感反演方法(Python)及遥感与生态模型数据同化算法 ▶ 基于Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用 ▶ 基于MATLAB长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用 ▶ 陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用精品课程 ▶ 基于遥感解译与GIS技术生态环境影响评价图件制作 ▶ 基于R语言长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用 ▶ 遥感影像信息提取与案例分析实践技术应用专题课程 ▶ 地表蒸散发遥感产品信息提取验证与融合实践应用课程 ▶ 基于站点、模式、遥感多源降水数据融合实践技术应用课程 ▶ 遥感、GIS及GPS在土壤空间数据分析、适应性评价、制图及土壤普查中的应用 ▶ 遥感、GIS和GPS技术在水文、气象、灾害、生态、环境及卫生等领域中的应用 ▶ 十佳精品课程：北斗/GNSS高精度数据处理暨GAMIT/GLOBK v10.75软件实践技术应用 ▶ ArcGIS Pro实践技术应用暨基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例应用全流程科研能力提升 ▶ 基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局 ▶ 基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析实践应用 ▶ 多技术融合提升环境、生态、水文、土地、农业、大气等领域科研技术水平 ▶AI辅助Python-ArcGIS分析核心技术：从站点到区域的蒸散发与植被生产力估算实应 ▶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 ▶AquaAI水系统遥感智能监测技术暨60个案例覆盖多源数据处理、水体动态监测、水质AI反演与预警系统开发实践
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▶ 基于ArcGIS水文分析、HEC-RAS模拟技术在洪水危险性及风险评估 ▶ 基于ArcGIS、InVEST与RUSLE水土流失模拟及分析中的实践技术应用 ▶ 基于遥感与GIS在滑坡、泥石流易发性、危险性、风险评价及普查中的应用 ▶ 地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的实践技术应用及案例分析 ▶ 山洪径流过程模拟及洪水危险性评价技术 ▶ 基于多案例系统学习防洪评价报告编制方法与水流数学模型建模实践 ▶ ArcGIS在洪水灾害普查、风险评估及淹没制图中的实践技术应用 ▶ HEC-RAS一维、二维建模方法及实践技术应用 ▶ 全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用
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前言
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主讲专家
陈博士，来自重点国家重点高校，拥有丰富的科研和教学经验，具有资深的技术底蕴和专业背景，且长期从事地理/遥感大数据;机器/深度学习;人工/类脑智能方面的研究工作，诸多成果已发表于所在领域的顶级学术期刊。
培训费用
费用：2680元【最高享受7.5折优惠】【学生按要求可申请会员优惠】发票可开具：培训费、会议费、资料费等，配有盖章文件，用于学员报销使用
课程详情
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