ArcGIS 中的机器学习：在 GIS 中绘制土地利用土地覆盖图
学习 ArcGIS 中的遥感和 GIS 机器学习、基于像素和对象的图像分析、分割等
讲师：Kate Alison
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你将会学到的
- 全面了解 ArcGIS 中土地利用和土地覆盖 (LULC) 制图的高级 GIS 和遥感方法
- 了解如何使用真实数据执行基于对象的图像分析 (OBIA) 和基于对象的分类等高级 GIS 方法
- 在市场领先的 GIS 软件（即 ArcGIS）中进一步提高您的 GIS 和遥感技能
- 了解如何获取卫星数据和无人机图像，为 OBIA 和基于像素的遥感数据分类创建训练和验证数据
- 了解机器学习和机器学习类型/算法
- 在 ArcGIS 中应用监督机器学习的所有阶段
- 在 ArcGIS 中应用高级机器学习图像分类算法
- 探索 ArcGIS for Remote Sensing 影像分析的强大功能
- 您还将获得大量方便的提示，并在代码旁边提供提示以防止出现故障
- 您将获得课程中使用的数据和一些详细手册的副本，供您在 GIS 分析中参考使用
- 学习未来/当前地理空间工作所需的应用遥感和 GIS 技能！
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要求
- 操作空间（图像）数据的基本知识将是一个优势
- 该课程使用 ArcMap (v 10.7) 进行演示。您可以从 ESRI 网站获取试用许可证-。
说明
使用 ArcGIS 中的机器学习和遥感数据进行土地利用/土地覆盖制图
本课程旨在让使用 ArcGIS 进行基本地理空间数据/GIS/遥感分析的用户执行更高级的地理空间分析任务，包括使用各种不同的数据进行基于对象的图像分析，并应用机器学习最先进的算法。除了使您精通 ArcGIS 进行空间数据分析之外，您还将获得一个强大的机会来学习如何使用 ArcGIS 进行高级基于卫星的图像分析，以完成遥感中最需要的任务，即土地利用和土地覆盖映射。
我很高兴你找到了我的 LULC 高级课程。本课程旨在为您提供高级土地利用和土地覆盖 (LULC) 制图的实用知识，这是任何地理信息系统 (GIS) 和遥感分析师的核心技能之一。在课程结束时，您将充满信心并完全理解和应用高级地理空间分析，包括执行土地利用和土地覆盖制图的机器学习算法以及学习基于对象的图像分析和分割基础知识。所有这些您都可以在最流行的 GIS 软件之一（即ArcGIS ）中对真实数据进行处理。
本课程不同于其他培训资源。每堂课都力求以可演示且易于理解的方式提高您的 GIS 和遥感技能，并为您提供切实可行的解决方案。您将能够开始为您自己的项目分析空间数据，并通过您先进的 GIS 技能和前沿 LULC 技术的知识获得未来雇主的赞赏。
在课程中，您将能够学习如何执行 LULC 映射的所有阶段，从获取卫星数据到评估您的遥感地图的准确性，并设计一个易于插入到您的文档或报告中的漂亮的变化图。
该课程非常适合专业人士，例如地理学家、程序员、社会科学家、地质学家、GIS 和遥感专家以及所有其他需要在其领域中使用 LULC 地图并希望了解 LULC 基础知识和 GIS 变化检测的专家. 如果您计划执行一项需要使用最先进的分类算法来创建例如土地覆盖和土地利用地图的任务，那么本课程将为您提供理解和解决此类地理空间问题所需的信心。
课程的一个重要部分是实践练习。您将获得一些精确的说明、代码和数据集，以使用 ArcGIS 软件创建 LULC 地图和更改地图。
在本课程中，我包含可下载的实用材料，这些材料将教您：
– 提高您在 ArcGIS 中的技能
– 了解机器学习的概念和 GIS 中机器学习的主要类型，包括监督和非监督机器学习算法
– 了解如何在 ArcGIS 中使用不同的机器学习算法对卫星和无人机图像进行分类
– 了解如何执行训练、验证数据收集和准确性评估
– 了解如何执行基于对象的图像分析
– 在 ArcGIS 中执行图像分割
包含在课程中：您将可以访问课程中使用的数据以及 Java 代码文件。您还可以访问未来的资源。立即注册课程并利用这些特殊材料！
此课程面向哪些人：
- 地理学家、程序员、地质学家、生物学家、社会科学家或其他在各自领域处理 GIS 地图的专家
