【视频教程】基于Python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术
基于Python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术
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前言
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。以TensorFlow为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大，TensorFlow平台的掌握也并不容易。使广大学者能够掌握卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法，熟练利用TensorFlow为基础的遥感影像地物分类，遥感图像目标检测，以及遥感图像目标分割等应用。
教学特色
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
主讲专家
陈博士，来自重点国家重点高校，拥有丰富的科研和教学经验，具有资深的技术底蕴和专业背景，且长期从事地理/遥感大数据;机器/深度学习;人工/类脑智能方面的研究工作，诸多成果已发表于所在领域的顶级学术期刊。
培训费用
本次课程费用：2680元（购买视频课程，最高享受7.5折优惠）
课程详情
报名方式
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录播 | 基于R语言Meta分析方法与进阶实践应用视频课程 |
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录播 | 结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：系统发育数据纳入结构方程模型技术实践专题 |
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录播 | 结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：结构方程模型（SEM）时间重复测量数据分析专题 |
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录播 | 结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：非递归（non-recursive）结构方程模型实践技术专题 |
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录播 | 结构方程模型【SEM】论文撰写、注意事项及常见问题实例解析 |
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录播 | 结构方程模型（SEM)系列讲座：贝叶斯结构方程模型经典案例讲解 |
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录播 | 结构方程模型【SEM】高阶系列课程暨：嵌套分层数据及数据分组分析专题 |
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录播 | 基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的应用 |
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录播 | R语言回归及混合效应（多水平/层次/嵌套）模型应用及贝叶斯视频 |
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录播 | 扎根理论分析软件 nvivo 原理与技术应用精品课程 |
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