【融合ChatGPT等AI模型】Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化及多领域案例实践应用
与传统的处理影像工具（例如ENVI）相比，Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有显著优势，提供了丰富的计算资源和巨大的云存储能力，节省大量数据下载和预处理时间。在课程最后，还将结合多年AI使用经验，深入分享AI大模型在科研辅助方面的多项实用技巧，包括文献查找、分析总结、论文撰写、图表解读
如何处理并下载Sentinel-5数据
SENTINEL-5的主要任务是监测大气成分，特别是臭氧、氮二氧化物、二氧化硫、甲烷和其他气体的分布。二氧化硫浓度： 二氧化硫是火山喷发、工业排放和一些自然过程的产物，测量其浓度对了解空气质量和环境影响至关重要。臭氧浓度： SENTINEL-5能够测量大气中臭氧的分布，有助于监测臭氧层的变化。甲烷浓
遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例及GPT模型
遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例及GPT模型
遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用
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。专题涉及光学和雷达数据处理、机器学习算
