【体系教程】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
- 2026-06-28 21:44:27
【体系教程】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专题一、长时序遥感产品在全球变化/植被变绿/植被物候等方面的应用 Science/Nature/PNAS等相关文章 长时序遥感数据产品介绍 长时序遥感数据产品分析方法 长时序遥感数据产品质量评价 专题二、MODIS遥感数据产品预处理 基于MODIS TOOL的HDF影像拼接/子区截取/格式转换 基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序 基于Python的遥感产品数值读取 基于Python的产品质量控制(QC)图层读取及含义解读 经QC后的产品最大值/均值/中值等合成 专题三、长时序MODIS遥感数据产品时间序列重构 遥感数据异常值/离群值outliers检测方法 年内时间序列遥感数据重构以去除噪声点(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、基于GIMMS 3g和MODIS NDVI构建更长时序遥感数据 GIMMS 3g和MODIS NDVI产品相关性分析 重叠时间段内GIMMS 3g和MODIS NDVI产品融合 基于GIMMS 3g和MODIS NDVI产品的更长时间序列产品生成 专题五、植被物候提取与分析实践应用 年内时间序列遥感数据重构方法 多种植被物候提取方法实现：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 年际间植被物候变化趋势分析 
专题六、植被变绿趋势分析实践应用 长时序年际间植被变化趋势分析方法 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Manner-Kendall(M-K)的植被变化检验 基于变异系数法(CV)的植被变化稳定性分析 区域结果成图显示与空间格局分析 
专题七、植被变绿与生态系统固碳一致性分析 植被变绿意味着生态系统固碳增强吗？-来自长时序遥感产品的启示 长时序NDVI变化趋势分析 长时序LAI变化趋势分析 长时序GPP变化趋势分析 长时序NDVI/LAI/GPP变化趋势综合研判 
专题八、草地生长关键参数/生物量遥感估算及趋势分析 草地LAI/覆盖度/生物量遥感估算原理 PROSAIL辐射传输模型应用 PROSAIL模型参数敏感性分析 基于PROSAIL模型草地关键参数遥感反演 长时序草地生长变化趋势分析 
高涛：18330239209（微电） 
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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
▶ 十佳精品课程：Meta分析在生态环境领域中的实践技术应用 ▶ R语言在生态环境领域中的实践技术应用 ▶ MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用 ▶ R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用 ▶ 生态环境影响评价技术应用及典型实践案例分析课程 ▶ CLM陆面过程模式实践技术应用及进阶 ▶ 基于Fragstats的土地利用景观格局分析 ▶ 【SWH】陆地生态系统蒸散模拟理论、蒸散估算、站点及区域尺度模拟 ▶ 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 ▶ 全流程基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作与案例实践 ▶ 生态环境影响评价技术应用及典型实践案例分析 ▶ 基于“Python+”多技术融合在蒸散发与植被总初级生产力估算中的实践应用 ▶ 基于STELLA系统动态模拟技术及在农业、生态及环境等科学领域中的应用 ▶ 基于R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟 ▶ 基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践技术应用 ▶ 基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析培训班 ▶ 最新基于R语言森林生态系统结构、功能与稳定性分析与可视化实践高级应用 ▶ 基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析 ▶ Noah-MP陆面过程模型建模方法与站点、区域模拟实践技术应用
▶ 十佳精品课程：最全面SWAT模型教程：SWAT模型系统学习（建模方法、实例应用、高级进阶） ▶ SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析 ▶ SWAT模型高阶应用暨无资料地区建模、不确定分析与气候变化、土地利用对面源污染影响模型改进及案例分析 ▶ 基于SWAT-MODFLOW地表水与地下水耦合实践技术应用 ▶ SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术
▶ 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
▶ Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的应用 ▶ Delft3D水动力－富营养化模型实践技术高级应用精品课程 ▶ Delft3D模型的标量输运、波浪、拉格朗日粒子及溢油模型实践技术应用 ▶ Delft3D水动力与泥沙运动模拟实践技术应用精品课程 ▶ 最新FVCOM 潮流、波浪、泥沙、水质、温盐、染色剂、粒子示踪、嵌套、背景流、自动化全流 ▶ FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及实践技术应用课程 ▶ 基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟技术
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前言
植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外，由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素，中国陆地生态系统发挥了重要的碳汇作用。因此，定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量产品为研究长时间序列全球及区域植被时空变化提供了重要数据源。
目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且已经广泛应用于全球或区域尺度植被变化趋势及格局分析。掌握长时序遥感产品分析与处理方法，采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出地分析长时间序列卫星遥感产品数据应用时需要掌握的经验及编程技巧，以期辅助解决陆地生态系统研究中相关的科学难题，为今后陆地生态系统“碳汇”能力的评估提供科学决策依据，更好地服务2060“碳中和”战略目标需求。
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教学特色
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；
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培训费用
费用：2980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
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
发票及证书
报名方式
详细报名流程，请联系课程负责老师
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