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ArcGIS 中的机器学习:GIS 中的土地利用/土地覆盖地图
ArcGIS 中的机器学习:GIS 中的土地利用/土地覆盖地图
类别 : 视频教程
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概述

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


- 充分理解ArcGIS中土地利用和土地覆盖(LULC)制图的先进GIS和遥感方法

- 了解如何使用真实世界数据执行诸如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影像分类算法

- 探索 ArcGIS 的遥感影像分析功能

- 您还将获得大量方便的提示,代码旁边将提供提示以防止出现故障

- 您将拥有课程中使用的数据副本和一些详细手册,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!


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,**包括使用各种不同数据和**应用机器学习最先进算法**的基于对象的图像分析**。**除了让您精通 ArcGIS 进行空间数据分析之外,您还将获得一个学习如何使用 ArcGIS 进行高级卫星影像分析的强大机会,以完成遥感中最需要的任务,即土地利用和土地覆盖映射。


在本课程中,您将能够学习如何执行 LULC 制图的所有阶段,从获取卫星数据到评估遥感地图的准确性,并设计一个漂亮的变化地图,可以随时插入到您的文档或报告中。


本课程非常适合地理学家、程序员、社会科学家、地质学家、GIS 和遥感专家等专业人士,以及需要在其领域使用 LULC 地图并希望学习 LULC 基础知识和 GIS 中的变化检测的所有其他专家. 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,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。


目录(3.3h)


- 介绍

- GIS机器学习简介

- 在ArcGIS中将无监督机器学习应用于LULC分类

- 在ArcGIS中将监督机器学习应用于LULC分类

- ArcGIS中影像分类的精度评估

- ArcGIS中影像分割

- 在ArcGIS中使用机器学习算法进行基于对象的影像分类