MP4 - Machine Learning in GIS : Land Use Land Cover Image Analysis

[joomlamz]

Última atualização em 11/2022
Duração: 4h 4m | Vídeo: .MP4, 1280x720 30 fps | Áudio: AAC, 48 kHz, 2 canais | Tamanho: 2,35 GB
Gênero: eLearning | Idioma: Inglês [Auto]

Torne-se especialista em sensoriamento remoto avançado e análise de imagem baseada em pixel e objeto GIS no Google Earth Engine e QGIS

O que você aprenderá
Compreenda totalmente os métodos avançados de mapeamento de uso e cobertura da terra (LULC) no QGIS e no Google Earth Engine
Aprenda a executar métodos avançados como análise de imagem baseada em objeto (OBIA) e classificação baseada em objeto usando dados do mundo real no QGIS
Aprimorou ainda mais suas habilidades nas ferramentas de software de GIS e Sensoriamento Remoto (QGIS) de código aberto mais populares
Aprenda a obter dados de satélite, aplicar pré-processamento de imagens, criar dados de treinamento e validação para OBIA no QGIS e no Google Earth Engine
Aplique algoritmos avançados de classificação de imagem de aprendizado de máquina
Crie e baixe mapas LULC para o seu relatório
Explore o poder do Google Earth Engine para análise de imagens
Você também terá muitas dicas úteis e dicas serão fornecidas junto com o código para evitar falhas
Você terá uma cópia dos manuais passo a passo dos laboratórios usados no curso como referência para usar em sua análise.

Requisitos
Um vívido interesse em trabalhar com dados geoespaciais
Conhecimento básico de manipulação de dados espaciais (imagem) usando o QGIS
Um computador funcionando com conexão à internet
O curso será demonstrado usando uma versão QGIS do Windows PC. Usuários de Mac e Linux terão que adaptar as instruções aos seus sistemas operacionais.

Descrição
[Avançado] Mapeamento de uso/cobertura do solo com aprendizado de máquina
Este curso foi desenvolvido para levar os usuários que usam o QGIS para dados geoespaciais básicos/GIS/análise de Sensoriamento Remoto a realizar tarefas de análise geoespacial mais avançadas, incluindo análise de imagens baseadas em objetos, usando uma variedade de dados diferentes e aplicando o estado da arte do aprendizado de máquina algoritmos. Além de torná-lo proficiente em QGIS para análise de dados espaciais, você será apresentado a outra poderosa caixa de ferramentas de processamento - Orfeo Toolbox e aos incríveis recursos do Google Earth Engine!
Estou muito feliz por você ter encontrado meu curso LULC Advanced. Este curso foi desenvolvido para equipá-lo com o conhecimento prático do mapeamento avançado de Uso e Cobertura da Terra (LULC), que é uma das principais habilidades para qualquer analista de Sistemas de Informação Geográfica (GIS) e Sensoriamento Remoto. Ao final do curso, você se sentirá confiante e entenderá completamente e aplicará a análise geoespacial avançada, incluindo a execução de algoritmos de aprendizado de máquina para mapeamento de uso e cobertura da terra e aprendizado de análise de imagem baseada em objetos e noções básicas de segmentação. Tudo isso você poderá realizar nos dados reais em um dos softwares GIS mais populares que é o QGIS e o Google Earth Engine.
Este curso é diferente de outros recursos de treinamento. Cada palestra busca aprimorar suas habilidades de GIS e Sensoriamento Remoto de uma maneira demonstrável e fácil de seguir e fornecer soluções implementáveis na prática. Você poderá começar a analisar dados espaciais para seus próprios projetos e obter a apreciação de seus futuros empregadores com suas habilidades avançadas de GIS e conhecimento das técnicas LULC de ponta.
No curso, você poderá aprender a realizar todas as etapas do mapeamento LULC, desde a aquisição de dados de satélite até a avaliação da precisão do seu mapa e a criação de um belo mapa de mudanças prontamente disponível para ser inserido em seu documento ou relatório.
O curso é ideal para profissionais como geógrafos, programadores, cientistas sociais, geólogos e todos os outros especialistas que precisam usar mapas LULC em seu campo e gostariam de aprender os fundamentos do LULC e detecção de mudanças em GIS. Se você planeja realizar uma tarefa que requer o uso de algoritmos de classificação de última geração para criar, por exemplo, mapas de cobertura e uso da terra, este curso lhe dará a confiança necessária para entender e resolver esses problemas geoespaciais.
Uma parte importante do curso são os exercícios práticos. Você receberá algumas instruções, códigos e conjuntos de dados precisos para criar mapas LULC e alterar mapas usando o software QGIS e o Google Earth Engine.
Neste curso, incluo materiais práticos para download que ensinarão
- Como instalar software GIS de código aberto (QGIS e caixa de ferramentas Orfeo) em seu computador e configurá-lo corretamente
- Interface do software QGIS incluindo seus principais componentes e plug-ins
- Aprenda a classificar imagens de satélite com diferentes algoritmos de aprendizado de máquina no QGIS
- Aprenda a realizar treinamento, coleta de dados de validação e avaliação de precisão
- Aprenda a realizar análise de imagem baseada em objetos
- Aprenda a realizar mapeamento de tipo de cultura baseado em objeto no QGIS
- Aprenda a executar algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados no Google Earth Engine
INCLUSO NO CURSO: Você terá acesso a todos os dados utilizados no curso, juntamente com os arquivos de código Java. Você também terá acesso a recursos futuros. Inscreva-se no curso hoje e aproveitemateriais especiais!
Para quem é este curso
Geógrafos, programadores, geólogos, biólogos, cientistas sociais ou qualquer outro especialista que lida com mapas GIS em seu campo

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/advanced-land-useland-cover-mapping-with-machine-learning

https://rapidgator.net/file/ca9f69c3cedc72b7ec114a8f2ade747a
https://rapidgator.net/file/d9b54062ec4562fe0a3df2b4caef1a3f
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