商洛网站建设,建域名做网站,做网站简单需要什么,微信网站建设费记什么科目近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展#xff0c;航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加#xff0c;数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高#xff0c;数据量猛增#xff0c;遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇#xf…近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高数据量猛增遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。 以Earth EngineGEE为代表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应用越来越广泛。该平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过60PB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。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势一方面提供了丰富的计算资源另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间是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。GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例第一部分GEE实践篇一、初识GEE及开发平台GEE平台及典型应用案例介绍GEE JavaScript开发环境及常用数据资源介绍JavaScript基础包括变量运算符数组判断及循环语句等GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程。初识GEE JavaScript对象和平台上手影像与影像集几何体、要素与要素集日期、字符、数字数组、列表、字典影像/影像集、要素/要素集数据查询、时空过滤、可视化、属性查看等主要对象最常用API介绍程序调试与误区提醒二、 影像大数据 处理基础1. 关键知识点讲解影像数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取等影像掩码裁剪和镶嵌集合对象的循环迭代map/iterate集合对象联合Join再谈数组及数组影像影像面向对象分析2. 主要功能串讲与演练Landsat/Sentinel-2影像批量去云Landsat/Sentinel-2传感器归一化、植被指数计算与Tasseled cap变换等时间序列光学影像的平滑与空间插值三 、数据整合Reduce1、关键知识点讲解影像与影像集整合如指定时窗的年度影像合成影像区域统计与领域统计分类后处理要素集属性列统计栅格与矢量的相互转换分组整合与区域统计影像集、影像和要素集的线性回归分析2、主要功能串讲与演练研究区可用Landsat影像的数量和无云观测数量的统计分析中国区域年度NDVI植被数合成及年度最绿的DOY时间查找国家尺度30年尺度的降雨量时空变化趋势分析四 、云端数据可视化1、关键知识点讲解要素与要素集属性制图条形图、直方图、堆积柱形图、散点图等影像制图区域统计、分类图、直方图、散点图、线型图饼图等影像集制图样点时间序列图、区域统计时间序列图等数组与链表制图散点图、样线图等图形风格和属性设置2、主要功能串讲与演练基于MODIS时间序列影像的不同地表植被物候分析与制图基于Hansen产品的年度森林时空变化分析与专题图绘制五、数据导入导出 及资产管理1、关键知识点讲解不同矢量数据上传个人资产影像数据上传个人资产、属性设置等影像批量导出Asset和Driver矢量数据导出Asset和Driver统计分析结果导出2、主要功能串讲与演练中国通量站点数据上传与显示站点基本气象和地形等数据导出年度影像合成批量导出或下载到个人Asset或Driver平台六、机器学习算法1、关键知识点讲解样本抽样随机抽样、分层随机抽样监督分类算法随机森林、CART、贝叶斯、SVM、决策树等非监督分类算法wekaKMeans、wekaLVQ等TensorFlor模型分类精度评估2、主要功能串讲与演练联合光学与雷达时间序列影像的森林动态监测水体自动提取与洪涝监测研究七、专题练习与回顾1、以一个完整的土地利用分类案例来回顾GEE的主要功能。包含不同地面样本准备、多源遥感影像预处理、算法开发、分类后处理、精度评估和空间统计分析与制图等环节学员征集案例讲解与答疑2、GEE代码优化、常见错误与调试总结第二部分GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例一 、初识GEE及 开发平台GEE平台及典型应用案例介绍GEE开发环境及常用数据资源介绍JavaScript基础简介Python-GEE环境搭建GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程GEE基本对象介绍、矢量和栅格对象可视化、属性查看API查询、基本调试等平台上手。二 、GEE基础知识影像基本运算与操作数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取影像掩码、裁剪和镶嵌等要素基本运算与操作几何缓冲区交、并、差运算等集合对象操作循环迭代map/iterate、合并Merge、联合Join数据整合Reduce包括影像与影像集整合影像合成、影像区域统计与域统计分组整合与区邻域统计影像集线性回归分析等机器学习算法包括监督随机森林、CART、SVM、决策树等与非监督wekaKMeans、wekaLVQ等分类算法分类精度评估等数据资产管理包括本地端矢量和栅格数据上传、云端矢量和栅格数据下载、统计结果数据导出等绘图可视化包括条形图、直方图、散点图、时间序列等图形绘制。三 、重要知识点微型案例串讲Landsat、Sentinel-2影像批量自动去云和阴影联合Landsat和Sentinel-2批量计算植被指效和年度合成研究区可用影像数量和无云观测数量统计分析中国区域年度NDVI植被数合成及年度最绿DOY时间查找时间序列光学影像数据的移动窗口平滑分层随机抽样及样本导出、样本本地评估与数据上传云端中国近40年降雨量变化趋势分析某区域年度森林损失统计分析基于Hansen森林产品案例一联合多源遥感数据的森林识别详细介绍联合Landsat时间序列光学影像和PALSAR-2雷达数据以及决策树算法实现森林等典型地类遥感分类的完整流程。专题涉及影像数据时空过滤、光学影像批量云掩膜与植被指数计算分层随机抽样及样本导出、本地端质量控制与云端上传、样本随机切分、可分离性分析、分类算法构建及应用、分类后处理和精度评估专题图绘制等。案例二长时间尺度的森林 状态监测利用长时间序列的MODIS或Landsat影像数据对森林状态进行长期监测分析森林植被绿化或褐变情况。专题涉及时间序列影像预处理、影像集连接、影像合成、变化趋势非参数检测、显著性检验和变化趋势量化与分级、空间统计和结果可视化和专题图绘制等。案例三森林砍伐与退化监测联合Landsat系列影像光谱分离模型和NDFI归一化差值分数指数实现森林的砍伐和退化监测。专题涉及影像预处理、混合像元分解、NDFI指数计算、函数封装、变化检测和强度分级结果可视化、专题图绘制等。案例四森林火灾监测详细介绍利用Landsat和Sentinel-2时间序列光学遥感影像监测森林火灾损失情况实现火灾强度分级。专题涉及影像过滤、Landsat和Sentinel-2光学影像除云等预处理、植被指数计算、影像合成、火灾区域识别和灾害强度分级结果统计分析与可视化等。案例五长时间尺度的森林扰动监测联合30年的Landsat等光学影像和经典LandTrendr算法实现森林扰动的监测。专题涉及长时间序列遥感影像预处理、植被指数批量计算、年度影像合成、数组影像概念和使用方法、LandTrendr算法原理及参数设置、森林扰动结果解译与空间统计分析、可视化及专题图绘制等。案例六森林关键生理参数 树高、生物量/碳储量反演联合GEDI激光雷达、Landsat/Sentinel-2多光谱光学影像、Sentinel-1 /PALSAR-2雷达影像等和机器学习算法反演森林的关键物理参数如树高、生物量/碳储量。专题涉及GEDI激光雷达数据介绍、常见光学和雷达数据处理、机器学习算法应用、反演精度评估和变量重要性分析、结果可视化等内容。点击查看原文
