遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力。本课程重点介绍ChatGPT在遥感中的应用,人工智能在解释复杂数据、提供见解和帮助决策过程方面的多功能性和强大性,这些都对遥感应用领域,比如环境监测、灾害管理、城市规划等至关重要。ChatGPT先进人工智能模型的开发,开辟了该领域的新领域。
前言
第一****章
遥感科学与AI基础
第一课:****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
第二课:****ChatGPT 简介
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
第三课:****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
第四课:****ChatGPT遥感提示词示例
提示词1:了解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
第五课:ChatGPT遥感应用介绍
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)
第六课: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
练习与答疑
课程内容讨论、软件安装、注册等
第二****章
遥感影像数据处理分析软件与chatgpt集成
第一课: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
第二课:Python遥感影像处理基础
Python简介
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
第三课: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
第四课: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
第五课: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
第六课:高级分析技术(机器学习、深度学习)
机器学习与sciki learn 介绍
数据和算法选择
通用学习流程
遥感机器学习模型
练习与答疑
遥感数据处理实践
使用chatgpt+python、GEE进行遥感数据处理的实际操作。
第三章
多光谱数据分析与实践专题
第一课:多光谱遥感基本概念与数据
多光谱遥感基本概念;
多光谱遥感的主要卫星数据源介绍及下载方法(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。
第二课: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
第三课: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
答疑
使用chatgpt + GEE进行多光谱遥感数据处理的实际操作。
第****四章
高光谱分析与实践专题
第一课:高光谱遥感基本概念
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
第二课: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
第三课: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
总结与答疑
课程回顾与总结
交流答疑
最新技术介绍和讨论
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