会议通知| 第八届地球空间大数据与云计算前沿大会与集中学习(2号通知)

整体安排

1、总体介绍

· 学习GEE的各种在线资源

· GEE在线编辑器使用、各种数据查询

· 依托于GEE发布个人版的APP

· 展示一些个人的小项目，比如：中国变绿的进程、2019年7月北京有多热、干涸的洪泽湖、无人机影像在云平台中的使用 等等

2、JavaScript版GEE

· JavaScript基础语法

· JavaScript版的GEE语法规则

· 影像处理中的常用操作（比如拼接、裁剪、去云等）

· Reducer、Join、Filter等具体使用方式

· 各种指数计算 等等

3、Python版GEE

· 本地和在线两种开发环境配置

· Python基础语法

· Python版GEE的语法规则

· 使用Python版GEE处理影像

· 本地命令行使用 等等

实战的项目：

（1）使用Python版的GEE做一个简单的地物分类；

（2）展示GEE结合Tensorflow利用深度学习实现遥感影像分类操作（这里存储使用免费的Drive而不是付费的Cloud Storage）

4、异常错误分析

各种常见的异常错误分析解决方案，比如常见语法错误、运行错误及解决方案 。

5、实战项目

（1）时间序列图像变化检测

· 利用遥感影像制作关心区域的动态变化图

· 具体案例：黄河入海口变化、印度疫情期间CO与NO2时空分析

（2）影像地物分类（新增加面向对象分类介绍）

· 获取样本

· 监督分类

· 非监督分类

· 面向对象分类

· 图像分割、深度学习TensorFlow等

· 土地覆被精度分析与验证（结合GEE以及其他相关验证工具）

· 面积统计（不同计算方式）

· 结果展示（包含图例）

· 结果导出

· 具体案例：基于GEE的东南亚地区典型地物制图(油棕、水稻、红树林)

（3）长时间序列数据处理分析

· 常见指数计算

· 生成长时间序列数据

· 补充、平滑长时间序列数据

· 具体案例：中国绿色植被变化时空分析

（4）亚马逊森林火灾分析

· 过火面积分析

· 火情变化状况分析

· 大气污染影响（CO和NO2）

（5）北京地区城市化进程对植被覆盖度的影响

· 北京地区植被覆盖度计算

· 分析北京不同区域植被覆盖度

· 北京建筑群历年变化趋势

· 具体案例：使用Landsat数据做作物生长状态的长时间序列分析

（6）水体指数提取水体

· 水体指数计算

· 图像二值化分割等自动提取水体

· 具体案例：高原地区湖泊冰期提取分析

（7）水体多年面积变化

· 提取多年水体并计算水体面积

· 展示历年水体面积变化

· 具体案例：利用Sentinel-1实现鄱阳湖洪水动态监测

（8）线性回归以及实践

· 如何对列表数据或影像数据做线性回归

· RMSE等各种常用统计评价指标计算

· GEE做线性回归拟合实例分析

· 具体案例：时间序列影像回归拟合

（9）GEE快速数据转换的实例操作

· Colab环境配置与GEE自动授权

· GEE矢量数据的导入与导出

· GEE栅格数据的批量导出

· 创建卫星时间序列数据的动画

（10）基于SAMGeo的遥感影像自动分割

· 下载高分辨率航空影像

· 影像全自动分割

· 基于点和矩形边框的影像自动分割

· 基于文本提示的影像自动分割

（11）如何在GEE上写出自定义的循环算法

· GIS数据批量编辑与时间维度上的数据聚合（map）

· 时间序列累积曲线与汇流算法（iterate）

· 批量输出和添加地图图层（for）

（12）基于国产PIE-Engine Studio和可视化分析平台进行多种模式的开发与分析

· 可视化分析平台—探索实验室操作实战

· 城市热岛效应算法、大津算法等介绍演示

· 碳排放分析之二氧化氮平台介绍

· 基于PIE的湿地算法介绍以及研究成果展示

· Python版本SDK新功能展示，包括SAM等