Как контролировать водный стресс у сельскохозяйственных культур с помощью Google Earth Engine и с...

Подробную информацию о предстоящей онлайн-программе обучения смотрите на нашем сайте: https://www.studyhacksgeospatial.com/...

7 дней онлайн-обучения по программе Master Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа для начинающих и продвинутых:    • New batch: Class Start on 19th July - Mast...  

Открыта регистрация на новый 7-дневный онлайн-курс Complete Google Earth Engine для дистанционного зондирования и ГИС-анализа для начинающих и продвинутых уровней.

На этих курсах вы научитесь всему необходимому для начала использования GEE для анализа данных дистанционного зондирования. Мы в основном ориентированы на тех, кто не знаком ни с одним языком программирования и функциями Earth Engine. Мы охватываем картографирование LULC, качество воздуха, мониторинг, анализ временных рядов, расчет индексов, контролируемую классификацию, методы машинного обучения и многое другое.

Начало занятий: 10 октября 2025 г.
Дата окончания приема: 8 октября 2025 г. (первые 10 зарегистрировавшихся получают скидку 50%)
Всего занятий: 7 дней (пятница и суббота в неделю)
Продолжительность занятий: 4 часа (каждый день), время: с 21:00 до 00:00 (GMT +6)

Для регистрации свяжитесь с WhatsApp по номеру: +8801780942798 или по электронной почте: [email protected]

1-й день:
Введение в GEE
Как использовать JavaScript и Python API в GEE
Изучите основные принципы синтаксиса JavaScript и Python
Клиент-серверные объекты в GEE
Как заставить сервер выполнить ваш код? Импорт растровых и векторных данных: локальное хранилище и набор данных GEE
Фильтрация таблицы атрибутов

2-й день:
Фильтрация и отображение спутниковых изображений: Landsat, Sentinel
Композитные спутниковые изображения
Комбинации каналов
Экспорт спутниковых изображений: Landsat, Sentinel и Modis
Импорт, фильтрация, сокращение, обрезка и отображение растровых данных в GEE
Диаграмма временных рядов NDVI с использованием готового набора данных GEE
Экспорт любого шейп-файла

3-й день:
Расчет любых индексов по спутниковым изображениям с использованием Landsat и Sentinel
Фильтрация и отображение спутниковых изображений: Sentinel-2 и мониторинг NDWI, NDVI
Извлечение водоема с использованием порогового значения
Диаграмма временных рядов NDVI, NDWI, SAVI и всех индексов с использованием Landsat и Sentinel
Экспорт любого шейп-файла из GEE
Как добавить легенду и заголовок градиента в GEE
NDWI, рассчитанный по данным Modis и Landsat

4-й День:
Как удалить облачность и дымку со спутниковых снимков Landsat и Sentinel
Визуализация (ЦМР) карты теней и уклонов холмов в GEE с помощью NASA SRTM и Aster
Мониторинг температуры поверхности земли (LST) по спутниковым снимкам Landsat и Modis
Как рассчитать средний, максимальный и минимальный индекс NDVI для конкретного региона
GEE: Как построить ежемесячный показатель эвапотранспирации

5-й день:
Мониторинг качества воздуха: все параметры
Как загрузить временные ряды данных параметров качества воздуха в формате CSV с помощью GEE
Диаграмма временных рядов мониторинга качества воздуха
Мониторинг качества воздуха: Как рассчитать общие выбросы оксида азота или других газов в GEE с помощью Sentinel-5
Программа ArcMap: Как создать карту исследовательской работы с помощью программ GEE и ArcMap

6-й день:
Введение в машинное обучение в Google Earth Engine
Как создать карту LULC с помощью машинного обучения: контролируемый и неконтролируемый алгоритм
Случайный лес, CART, SVM, классификатор минимального расстояния для построения LULC
Как проверить оценку точности LULC с помощью Google Earth Engine. (Каппа, производители и потребители)
Точность
Расчет площади классов LULC
Как добавить легенду на карту LULC
Как экспортировать LULC и создать карту LULC для исследовательской работы с помощью ArcMap

7-й день:
Обнаружение изменений землепользования и почвенно-растительного покрова с помощью Google Earth Engine
Обнаружение изменений NDVI с помощью Google Earth Engine
Обнаружение изменений LULC по классам в ОДНОМ слое с помощью Google Earth Engine
Настройка гиперпараметров для повышения точности вашей модели машинного обучения

Преимущества онлайн-обучения:
Сертификат курса (после сдачи всех заданий)
Материалы (слайды, PDF)
Код для практики (все коды предоставляются)
Запись занятия (все видеозаписи занятий предоставляются)
Пожизненная поддержка преподавателей

Присоединяйтесь к нашему сообществу:

Присоединяйтесь к группе в Telegram: https://t.me/gisandremotesenginglearn...

Как рассчитать эрозию и аккрецию реки за разные периоды времени с использованием ArcGIS — часть 1: https://www.youtube.com/live/JeG7xutu...

Полный список воспроизведения ML:    • Machine Learning  

🛑 Полный плейлист «Как загрузить спутниковые снимки и использовать их для LULC с помощью машинного обучения на Python»:    • LULC Python Machine learning  

Google Earth Engine: 15-дневная программа углубленного онлайн-обучения:...