MP4 - Ml Algorithms Development For Land Cover Mapping (0-100)

[joomlamz]

Publicado em 1/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 1,38 GB | Duração: 2h 12m

Mapeamento LULC baseado em algoritmos avançados de aprendizado de máquina usando QGIS, Google Earth Engine e Google Colab

O que você aprenderá
Os conceitos de Sensoriamento Remoto
Como coletar imagens de satélite utilizando o Google Earth Engine (GEE)
Como criar dados de referência/terra no QGIS (formato vetorial)
Como converter dados de referência de dados vetoriais em dados raster no QGIS
Os conceitos de algoritmos de aprendizado de máquina
Leia e importe seus dados do Google Drive para o Google Colab
Desenvolva diferentes algoritmos de aprendizado de máquina no Google Colab
Mapear coberturas de uso da terra em sua região utilizando diferentes algoritmos de aprendizado de máquina
Como validar um algoritmo de aprendizado de máquina
Como modelar a importância do recurso usando algoritmos baseados em árvore
Para criar layouts de mapa no QGIS

Requisitos
Noções básicas de SIG
Noções básicas de sensoriamento remoto

Descrição
O mapeamento da cobertura da terra é um aspecto crítico do monitoramento e mapeamento da superfície da Terra. Neste curso, o mapeamento da cobertura do solo usando software de código aberto (ou seja, QGIS) e plataformas de computação em nuvem do Google Earth Engine (GEE) e Google Colab é coberto. Os métodos discutidos e desenvolvidos podem ser utilizados para diferentes extração e mapeamento de objetos/características (isto é, extração de regiões urbanas a partir de imagens de satélite de alta resolução). O sensoriamento remoto é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para identificar e classificar diferentes tipos de solo, avaliar as condições da vegetação e estimar mudanças ambientais. Neste curso, você aprenderá como coletar seus dados de satélite e exportá-los para seu disco rígido/Google Drive usando a plataforma de computação em nuvem do GEE. Neste curso, é apresentado o mapeamento da cobertura do solo usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina, como Árvores de Decisão, Floresta Aleatória e Máquina de Vetor de Suporte na plataforma de computação em nuvem do Google Colab. Isso ajudará significativamente a diminuir os problemas encontrados por software e plataformas, como o Anaconda. A necessidade de instalação de bibliotecas no Google Colab é muito menor, resultando em uma geração de mapas de classificação mais rápida e confiável. Essa validação dos modelos desenvolvidos também é abordada. A modelagem de importância de atributos baseada em algoritmos baseados em árvores de Árvores de Decisão, Árvores Extras e Floresta Aleatória é discutida e apresentada. Em resumo, as tecnologias de sensoriamento remoto e GIS são amplamente utilizadas para o mapeamento da cobertura do solo. Eles fornecem informações precisas e oportunas que são críticas para o monitoramento e gerenciamento de recursos naturais.Destaques:Conceitos/básicos de Sensoriamento RemotoColeta de imagens de satélite utilizando o Google Earth Engine (GEE)Exportação de imagens de satélite para o seu Google DriveCriação de dados de referência/verdade terrestre no QGIS (vetor formato)Converter dados de referência de dados vetoriais em dados raster no QGISConceitos de algoritmos de aprendizado de máquinaLeitura e importação de seus dados raster e referência de seu Google Drive para o Google ColabDesenvolvimento de diferentes algoritmos avançados de aprendizado de máquina no Google ColabMapeamento de uso da terra usando diferentes algoritmos de aprendizado de máquinaValidação de desenvolvido modelos de aprendizado de máquinaModelagem de importância de recursos usando algoritmos baseados em árvoreExportando mapas de classificação para seu disco rígidoProdução de layout de mapa no QGIS

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Mensagem de boas-vindas
Aula 2 Introdução ao Sensoriamento Remoto
Aula 3 Coleta de dados de satélite no Google Earth Engine (GEE)
Aula 4 Criação de dados de verdade no QGIS
Seção 2: algoritmos de aprendizado de máquina
Aula 5 Rasterizar dados vetoriais
Aula 6 Conceitos de algoritmos de aprendizado de máquina
Aula 7 Desenvolvimento de algoritmo de aprendizado de máquina no Google Colab
Seção 3: Modelagem de importância de recursos e mapeamento de layout de mapa
Aula 8 Modelagem de importância de features no Google Colab
Aula 9 Criação de layout de mapa no software QGIS
Aula 10 Considerações finais
Estudantes e profissionais interessados em escrever e publicar artigos de alta qualidade,Engenheiros de sensoriamento remoto,Engenheiros GIS,Cientistas agrícolas do setor governamental,Estudantes de mestrado em GIS e Sensoriamento remoto,Cientistas de dados interessados em processamento de imagem de Sensoriamento remoto,Ph.D. estudantes de ciência de dados, visão computacional, SIG e sensoriamento remoto

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/land-use-mapping-utilizing-advanced-machine-learning-models/

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