GPT+Python+GEE+ENVI高光谱,多光谱等成像遥感技术应用

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第一遥感科学与AI基础

一:遥感科学的基本原理和历史

从摄影侦察到卫星图像

遥感的基本原理

遥感的典型应用

最新进展和未来趋势

二:ChatGPT

什么是ChatGPT?

发展简史和工作原理

ChatGPT可以做什么?

ChatGPT演示使用

ChatGPT的未来

三:prompt 提示词

什么是prompt,有什么用?

Prompt技巧(大几岁)

最好的原则和策略

优质的学术提问prompt

四:ChatGPT遥感提示词示例

提示词1:遥感科学的基础知识和前沿领域

提示词2:编写一段可以运行的深度学习代码

提示词3:编写可以读取遥感数据的python代码

提示词4:集成chatpgt和GEE的全球卫星影像显示

五:ChatGPT遥感应用

目标层面(文献综述协助、创意生成、研发方案和任务规划起草)

执行层面(数据处理分析、工作流程优化、报告文章编写、可视化)

认知层面(数据挖掘、新算法、传感器改进建议、人工智能与遥感集成新方法)

六:ChatGPT、GEE等注册、python、envi等软件安装

ChatGPT 注册方法,升级方法,版本比较 GEE 注册python、envi等软件安装ChatGPT、GEE学习资源分享

第二:遥感影像数据处理分析软件与chatgpt集成

一:遥感影像处理(ENVI+chatgpt)

遥感数据类型和处理流程

预处理技术

图像特征提取

图像分类

多光谱、高光谱分析

Chatgpt辅助下envi遥感数据处理

二:Python遥感影像处理基础

Python

变量和数据类型

控制结构

功能和模块

文件、包、环境

栅格数据处理

三:Python与chatgpt集成

遥感影像读取和元数据分析

基本影像处理操作,如裁剪、重采样

变量和数据类型

遥感影像的可视化

四:GEE 基础

GEE的介绍和操做界面

Javascripe 基础

GEE两种模式客户端与服务端的区别

GEE遥感影像数据集及操做

GEE遥感数据导入导出

GEE 图像分类

五:chatgpt与GEE集成

Chatgpt与GEE集成使用示例(NDVI)

Chatgpt与GEE下载数据

Chatgpt与GEE遥感数据预处理

Chatgpt与GEE 图像分类

六:高级分析技术(机器学习、深度学习)

机器学习与sciki learn

数据和算法选择

通用学习流程

遥感机器学习模型

第三:多光谱数据分析与实践

一:多光谱遥感基本与数据

多光谱遥感基本概念;

多光谱遥感的主要卫星数据源及下载方法(哨兵、Landsat、Aster、Modis等)

ChatGPT应用:解释波段选择的重要性和多光谱数据的解读。

二:基于chatgpt和python的多光谱数据分析基础

基于chatgpt和python的多光谱数据预处理方法

基于chatgpt和python的多光谱数据分类方法

基于chatgpt和python多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法

三:chatgpt+GEE 多光谱应用案例

干旱指数计算案例

洪水监测案例

城市绿地提取和分析案例

第四:高光谱分析与实践

一:高光谱遥感基本

高光谱遥感、光的波长、光谱分辨率

高光谱遥感的历史和发展

高光谱数据预处理

地物识别与光谱特征

混合像元分解

二:chatgpt+python 高光谱数据处理

数据读取与显示

光谱特征提取

混合像元分解

高光谱图像分类

高光谱参量反演

三:chatgpt+python 高光谱应用案例

矿物填图案例

农作物分类案例

土壤含水量评估案例

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