GIS中的机器学习：理解理论与实践
理解和应用机器学习在地理信息系统中以及在 QGIS 和谷歌地球引擎中的遥感
讲师：Kate Alison
口袋资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！
用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。
你将会学到的
- 完全了解机器学习的基础知识
- 了解地理信息系统 (GIS)、地理数据类型和 GIS 应用程序
- 充分了解遥感基础知识
- 学习开源 GIS 和遥感软件工具（QGIS、Google Earth Engine 等）
- 全面了解机器学习的主要类型及其在 GIS 中的应用
- 了解监督和非监督学习及其在 GIS 中的应用
- 了解如何在 QGIS 和 Google Earth Engine 中应用有监督和无监督机器学习算法
- 了解什么是 GIS 中的分割、基于对象的图像分析 (OBIA) 和预测建模
- 了解如何使用 Orfeo Toolbox 执行图像分割
- 了解应用于 GIS 的人工智能、深度学习和机器学习领域的主要发展
要求
- 一台工作的电脑
说明
本课程旨在为您提供应用于地理空间分析的机器学习的理论和实践知识，即地理信息系统 (GIS) 和遥感。在课程结束时，您将有信心并完全了解机器学习在 GIS 技术中的应用，以及如何将机器学习算法用于各种地理空间任务，例如土地利用和土地覆盖制图（分类）和基于对象的图像分析（分割）。本课程还将为您使用 GIS 与开源和免费软件工具做好准备。
在本课程中，您将能够应用随机森林、支持向量机和决策树（及其他）等机器学习算法对卫星图像进行分类。最重要的是，您将通过使用 Google Erath 引擎在世界任何地理区域探索机器学习、云计算和大数据分析的力量，完成整个 GIS 项目来练习 GIS。
该课程非常适合地理学家、程序员、社会科学家、地质学家和所有其他需要在其领域中使用地图并希望了解更多关于 GIS 中的机器学习的专家。如果您计划执行一项需要使用最先进的机器学习算法来创建例如土地覆盖和土地利用地图的任务，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和数据集，以使用 QGIS 软件和 Google 地球引擎基于机器学习算法创建地图。
在本课程中，我包含可下载的实用材料，这些材料将教您：
– 如何在电脑上安装开源GIS（QGIS、OTB工具箱）软件并正确配置
– QGIS软件界面，包括其主要组件和插件
– 学习如何在 QGIS 中使用不同的机器学习算法（随机森林、支持向量机、决策树等）对卫星图像进行分类
– 了解如何在 QGIS 中执行图像分割
– 了解如何使用云计算 Google 地球引擎平台准备您的第一张土地覆盖图。
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其领域处理 GIS 地图的专家
