MP4 - Pixel- and Object-based High-Resolution Image Processing

[joomlamz]

Publicado em 2/2023
Criado por Ali Jamali
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz, 2 Canais
Gênero: eLearning | Idioma: Inglês | Duração: 12 Palestras ( 2h 5m ) | Tamanho: 1,7 GB

Classificação de imagem de satélite de alta resolução baseada em pixels e objetos no software ENVI (FAST TRACK)

O que você aprenderá
Classificação de imagens de satélite de alta resolução não supervisionada
Classificação supervisionada de imagens de satélite de alta resolução
Classificação de imagem de satélite de alta resolução baseada em pixels
Classificação de imagens de satélite de alta resolução baseada em objetos
Algoritmos não supervisionados K-means e Isodata
Algoritmos de probabilidade máxima, distância mínima e mapeador de ângulo espectral
Classificação de imagens usando redes neurais artificiais
Avaliação de precisão no ENVI
Extração de recursos baseada em objetos a partir de imagens de satélite de alta resolução
Geração de dados de referência no ENVI

Requisitos
Noções básicas de sensoriamento remoto

Descrição
A classificação de imagens de satélite de alta resolução para mapeamento de uso e cobertura da terra é um aspecto crítico do monitoramento e mapeamento da superfície da Terra. Neste curso, o mapeamento de uso e cobertura da terra usando o conhecido software ENVI é coberto. Você aprenderá como usar algoritmos supervisionados, como Redes Neurais Artificiais (ANN) e classificador de probabilidade máxima (MLC) para classificar imagens de satélite de alta resolução. A classificação de imagem baseada em pixel e baseada em objeto também é discutida. A extração de recursos baseada em objetos usando imagens de alta resolução é apresentada. Você aprenderá como usar algoritmos não supervisionados, como o algoritmo k-means para agrupamento de imagens de satélite. Os métodos discutidos podem ser utilizados para diferentes extração e mapeamento de objetos/características (ou seja, 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. A validação dos modelos também é abordada. 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 monitorar e gerenciar recursos naturais.Destaques:Aprenda a usar algoritmos não supervisionados no software ENVIAprenda a usar algoritmos supervisionados no software ENVIAprenda classificação de imagens de satélite de alta resolução baseada em pixelsAprenda alta resolução baseada em objetos classificação de imagens de satéliteAprenda avaliação de precisão no software ENVI

Para quem é este curso
engenheiros de sensoriamento remoto
engenheiros GIS
Cientistas agrícolas do setor governamental
Alunos de mestrado em GIS e Sensoriamento Remoto
doutorado estudantes de ciência de dados, GIS e sensoriamento remoto

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/pixel-and-object-based-high-resolution-image-processing-f/

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