当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT丨成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT应用指南

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

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

图片

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

图片

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

图片

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

图片

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)

图片

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

图片

练习与答疑

课程内容讨论、软件安装、注册等

第二

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

图片

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

图片

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

图片

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

图片

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

图片

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

图片

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。

图片

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

图片

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

图片

答疑

使用chatgpt + GEE进行多光谱遥感数据处理的实际操作。

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

图片

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

图片

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

图片

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

相关文章:

  • Excel练习:双层图表
  • Linux | Ubuntu通过USB访问Redmi K40存储出现xxx was not providedby any .service files错误
  • 机器学习面试:逻辑回归与朴素贝叶斯区别
  • Oracle普通用户启停JOB报错ORA 27486权限不足
  • 【大数据】Flink 之部署篇
  • JVM知识——安全点
  • 【鸿蒙 HarmonyOS 4.0】网络请求
  • ElasticSearch聚合操作
  • SHERlocked93 的 2017 年终总结
  • Linux常见的指令
  • 用HTML5 Canvas创造视觉盛宴——动态彩色线条效果
  • OpenAI超级视频模型Sora技术报告解读,虚拟世界涌现了
  • QT中调用python
  • 跨界计算与控制,强化显控和UI, 君正MPU再添新旗舰--Ingenic MPU X2600隆重发布
  • Bricks WordPress 网站生成器中存在 RCE 漏洞,黑客正在积极利用
  • [js高手之路]搞清楚面向对象,必须要理解对象在创建过程中的内存表示
  • css的样式优先级
  • E-HPC支持多队列管理和自动伸缩
  • go append函数以及写入
  • JavaScript中的对象个人分享
  • JavaSE小实践1:Java爬取斗图网站的所有表情包
  • java小心机(3)| 浅析finalize()
  • MySQL的数据类型
  • Nacos系列:Nacos的Java SDK使用
  • QQ浏览器x5内核的兼容性问题
  • Sass 快速入门教程
  • sublime配置文件
  • Tornado学习笔记(1)
  • ubuntu 下nginx安装 并支持https协议
  • v-if和v-for连用出现的问题
  • 百度地图API标注+时间轴组件
  • 番外篇1:在Windows环境下安装JDK
  • 翻译 | 老司机带你秒懂内存管理 - 第一部(共三部)
  • 基于axios的vue插件,让http请求更简单
  • 前嗅ForeSpider中数据浏览界面介绍
  • 一份游戏开发学习路线
  • 最简单的无缝轮播
  • 通过调用文摘列表API获取文摘
  • ​软考-高级-信息系统项目管理师教程 第四版【第19章-配置与变更管理-思维导图】​
  • ​一文看懂数据清洗:缺失值、异常值和重复值的处理
  • # Swust 12th acm 邀请赛# [ A ] A+B problem [题解]
  • # 学号 2017-2018-20172309 《程序设计与数据结构》实验三报告
  • (MIT博士)林达华老师-概率模型与计算机视觉”
  • (超详细)语音信号处理之特征提取
  • (附源码)node.js知识分享网站 毕业设计 202038
  • (六)Hibernate的二级缓存
  • (三)elasticsearch 源码之启动流程分析
  • (转载)Google Chrome调试JS
  • (转载)PyTorch代码规范最佳实践和样式指南
  • .naturalWidth 和naturalHeight属性,
  • .NET CORE 第一节 创建基本的 asp.net core
  • .NET Core 中插件式开发实现
  • .net on S60 ---- Net60 1.1发布 支持VS2008以及新的特性
  • .net反编译工具
  • .NET教程 - 字符串 编码 正则表达式(String Encoding Regular Express)