地理信息机器学习 – 理论与实践—Machine Learning in GIS Understand the Theory and Practice

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地理信息机器学习 – 理论与实践

Machine Learning in GIS Understand the Theory and Practice

🌐🧠探究GIS中的机器学习，了解理论与实践，让地理信息科学更智能化。 #机器学习 #GIS #智能化

🌍在本课程中，您将能够应用随机森林、支持向量机和决策树（以及其他）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 Earth 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。如果您计划执行一个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，则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，我包含了可下载的实用材料，这些材料将教您：

• 如何在您的计算机上安装开源 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
• 了解如何在 QGIS 中使用不同的机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）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。

🚀 开始您的 GIS 学习之旅，致力于成为一个专业 GIS 数据分析师!

标签: #GIS #机器学习 #QGIS #Google地球引擎