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高阶课程已录制视频，购买后即可观看学习
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在地球科学与精准农业的交叉前沿，面对海量的多光谱遥感数据，你是否正为繁琐的预处理、复杂的分类算法以及难以落地的定量评估而发愁？掌握Python与机器学习的深度融合，正是你打通“数据清洗-模型构建-空间制图”全链路、实现科研提效的核心利器。
本课程为你精心打造了从底层理论到前沿案例的硬核体系。我们将从多光谱遥感的基础概念讲起，带你快速搭建Python虚拟环境，并熟练运用Geopandas与Rasterio处理矢量与栅格数据。
课程紧扣多光谱应用痛点，带你全面掌握Scikit-learn与PyTorch等主流算法库。你将学会利用掩膜与光谱指数（如NDVI、NDWI）进行数据清洗，运用随机森林、U-Net等机器学习与深度学习模型实现高精度的语义分割与地物识别。更重要的是，我们将结合矿物填图、土壤盐分评估及农作物长势预测等真实案例，手把手带你完成多源数据协同与定量反演。
第一章、基础理论和数据下载、处理
多光谱遥感基本概念； 介绍光谱、多光谱、RGB真彩色、彩色图像、反射率、DN值、辐射亮度等基本理论和概念。多光谱遥感的主要卫星数据源介绍及下载方法（哨兵、Landsat、Aster、Modis等）。典型地物光谱特征，矿物、土壤、植被光谱诊断特征及理论基础。 多光谱遥感的数据处理方法，数据辐射校正、正射校正、地形校正、数据合成、数据镶嵌，基于SNAP软件的哨兵数据预处理方法；基于ENVI软件的多光谱数据预处理、波段组合、光谱指数计算、图像分类等方法。第二章、多光谱遥感数据处理Python环境搭建和开发基础Python开发语言介绍；Pycharm、Anaconda软件下载、安装和常用功能介绍；Python 基础语法和开发实践。Python多光谱图像处理虚拟环境的构建与第三方包安装。使用geopandas 读取矢量数据 shapefile文件 ，在Python中查看矢量数据元数据和坐标系统，在Python中访问和查看矢量数据属性，矢量数据处理。学习在Python中对栅格数据集进行重新分类。使用 shapefile 文件在Python中裁剪栅格数据集，使用rasterio处理栅格数据。3、Python多光谱图像数据显示、读取和预处理方法多光谱数据读取和显示；数据预处理（辐射校正、大气校正）模块介绍及解析。数据处理常见程序及解析。Python机器学习库scikit-learn；包括：安装scikit-learn、数据集生成、数据切分、数据标准化和归一化；从回归、分类、聚类、降维4个方面学习scikit-learn的使用，包括随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等机器学习方法。 深度学习基本概念，介绍Python机器学习库PyTorch，涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存经过训练的模型，介绍在 PyTorch 中实现的完整 ML 工作流程。第四章、基于python的多光谱遥感数据清理与信息提取技术描述云层覆盖对遥感数据分析的影响。使用掩膜去除被云/阴影覆盖的光谱数据集（图像）的部分。基于python计算NDVI：归一化差异植被指数，NDYI：归一化差异黄度指数，NBUI：新建筑指数。NBLI：归一化差异裸地指数，NDWI：归一化差异水指数等。多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法。使用深度学习框架实现遥感影像地物识别分类；采用随机森林等机器学习方法实现多光谱遥感图像分类；PyTorch训练U-Net模型实现多光谱卫星影像语义分割等。多时间序列的多光谱数据处理方法，地物分类和分析，卫星、无人机、地面多传感器协同方法介绍。基于Aster数据的矿物填图试验案例，讲解Aster数据预处理、波段比值分析，矿物光谱匹配方法。基于Landsat数据的蚀变矿物识别案例，学习Landsat 数据处理方法，波段组合方法、波段比值方法，PCA变换、MNF变换等方法。Landsat和Aster、高光谱数据综合使用矿物识别案例，采用Landsat数据、Aster数据、资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化等。基于哨兵、Landsat数据对土壤质量参数进行评估，涉及多光谱与土壤调查方案设计、多光谱数据土壤质量参数建模，结果精度评价及可视化等。
基于Landsat-8数据植被光谱指数的计算和植被分类；基于时间序列的哨兵数据农作物分类案例；农作物产量评估和长势预测算法案例。
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