【扔进数据，直接出结果】在科技飞速发展的时代，遥感数据的精准分析已经成为推动各行业智能决策的关键工具。从无人机监测农田到卫星数据支持气候研究，空天地遥感数据正以前所未有的方式为科研和商业带来深刻变革。然而，对于许多专业人士而言，如何高效地处理、分析和应用遥感数据仍是一个充满挑战的课题。本教程应运而生，致力于为您搭建一条从入门到精通的学习之路，通过领先的AI技术与实战案例帮助您掌握遥感数据处理的核心技能。
【打不过AI，那就加入它】在本课程中，通过系统化的模块设计和丰富的实战案例，深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。课程不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助DeepSeek智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。课程层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、特征提取到机器学习建模的每一个关键环节。
【保姆级牵引，包教包会】本课程《DeepSeek、Python和OpenCV支持下的空天地遥感数据识别与计算——从0基础到15个案例实战》将带您系统掌握空天地遥感数据分析的全流程，深度融入机器学习、计算机视觉和智能算法的前沿技术。课程涵盖从基础搭建到实战应用，通过遥感数据的获取、处理、分析到模型搭建的完整学习路径。
培训目标
从基础到高阶的系统化学习路径：循序渐进，从遥感数据基础知识到复杂的实战案例，适合无基础到中高级用户，帮助您打下扎实的技术基础。
15个行业领先的实战案例：涵盖农林牧渔、城市发展、地质灾害监测等关键应用领域，让您亲身体验数据分析如何助力行业革新。
先进技术整合的全流程实践：通过Python和OpenCV的结合，打造从数据采集、处理到模型构建的完整流程，赋予您独立完成遥感分析项目的能力。
抛弃电脑上全部传统软件：结合ChatGPT智能支持，只用Python和OpenCV实现遥感的全部功能，让您轻松突破技术瓶颈，实现快速上手与高效学习。
多源数据综合分析：课程涵盖卫星、无人机和地面各个平台、涵盖多光谱、高光谱、激光多源数据；涵盖线性算法、机器学习、人工智能等层次算法。
课程安排
暖场
神经元、芯片、CPU、GPU、欠拟合、过拟合、道、屎能吃、红楼梦、外星人、我们活在虚拟世界、我们居然是用屁股吃饭、癌症、AI与人类
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第一部分、未来已来——工具与开发环境搭建【理论讲解】
1.1 机器学习基础
（1）监督学习
（2）非监督学习
（3）深度学习
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1.2 DeepSeek应用方法
（1）DeepSeek 简介
（2）DeepSeek 使用方法
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1.3 Python安装与用法
（1）Python简介
（2）Python的特点
（3）Python的应用场景
（4）安装 Python
（5）Jupyter Notebook
（6）Anaconda
（7）创建第一个程序
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1.4 OpenCV安装与用法
（1）OpenCV简介
（2）OpenCV的特点
（3）OpenCV的应用场景
（4）图像的读取、显示与保存
（5）图像的基本属性
（6）图像颜色空间转换
（7）图像缩放与裁剪
（8）图像旋转与翻转
（9）图像的几何变换
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第二部分、千里眼——遥感数据应用全流程【上机实操】
2.1 遥感数据获取
（1）遥感定义与原理
（2）常见遥感数据源
（3）遥感数据获取方法
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特别内容：遥感技术与AI
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2.2 遥感数据处理
（1）图像去噪
（2）几何校正
（3）大气校正
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2.3 遥感数据计算
（1）波段选择
（2）波段计算
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2.4 案例实战：计算家乡的土壤成分含量
（1）计算过程
（2）程序实现
（3）计算结果
（4）结果制图
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第三部分、地面数据——图像分类【上机实操】
3.1 学习数据增广
（1）什么是数据增广
（2）数据增广的代码实现
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3.2 地面化验数据综合处理
（1）地面数据的作用
（2）地面数据采样方案设计和化验方法
（3）数据读取与初步检查
（4）数据清洗与处理
（5）数据的可视化与分布分析
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3.3 程序实现
（1）描述性统计分析
（2）数据分布
（3）相关性分析
（4）数据正态性检验
（5）元素之间的线性回归分析
（6）箱线图和异常值分析
（7）两元素的T检验
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3.4 案例实战：自动对农作物进行分类
（1）导入必要的库并准备数据
（2）特征提取（图像降维）
（3）标签编码
（4）训练支持向量机模型
（5）对测试集图片进行分类预测
（6）评估模型性能
（7）使用网格搜索优化SVM参数
（8）使用网格搜索优化SVM参数
（9）使用PCA进行降维
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第四部分、无人机数据——目标检测【上机实操】
4.1 学习制作标签数据
（1）标签数据的重要性
（2）制作和标注机器学习的标签数据
（3）常见的标注格式
（4）LabelImg
（5）标注
（6）标注VOC格式
（7）标注YOLO格式
（9）标注并导出为COCO格式
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4.2 无人机多光谱数据综合处理
（1）无人机机载飞行作业
（2）地面同步数据特点
（3）无人机数据处理
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4.3 程序实现
（1）数据准备与预处理
（2）环境配置
（3）算法流程
（4）实现基于边缘和轮廓的检测
（5）解释代码
（6）检查结果
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4.4 案例实战：自动检测森林火灾范围
（1）林火
（2）环境设置与依赖安装
（3）加载森林图像和对应的标注文件
（4）实现火点检测算法
（5）批量处理森林图像并标记火灾点
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第五部分、卫星数据——变化检测【上机实操】
5.1 学习遥感指数模型
（1）算法与模型库
（2）计算叶绿素含量
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5.2 卫星数据综合处理
（1）计算二价铁含量
（2）计算全球环境监测指数
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5.3 程序实现
（1）导入必要的库
（2）设置数据路径
（3）加载遥感图像
（4）水体识别算法
（5）变化检测算法
（6）保存变化结果
（7）导出变化统计表
（8）结果展示
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5.4 案例实战：自动实现水体动态监测
（1）导入必要的库
（2）加载遥感图像并裁剪到一致大小
（3）计算水体指数 (NDWI)
（4）变化检测
（5）保存变化检测结果
（6）导出变化统计表
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第六部分、多源数据——联合分析【上机实操】
6.1 学习图像自动配准
（1）图像配准
（2）自动配准的步骤
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6.2 空天地数据综合处理
（1）图像配准
（2）导入必要的库
（3）读取无人机和卫星图像
（4）生成地理控制点 (GCP)
（5）应用配准算法
（6）保存配准后的无人机图像
（7）保存配准的坐标对应数据
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6.3 程序实现
（1）导入必要的库
（2）预处理
（3）特征检测和匹配
（4）图像配准
（5）保存
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6.4 案例实战：城市建筑物检测与变化监测
（1）城市建筑物检测与变化监测的原理
（2）图像预处理
（3）建筑物检测
（4）变化检测
（5）输出与可视化
（6）实战
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第七部分、研究热点攻关【案例实战】
7.1 案例实战：农田作物分类与产量估算
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7.2 案例实战：土地利用与土地覆盖分类
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7.3 案例实战：植被健康监测与病害检测
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特别课：把视频中的物体识别出来
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7.4 案例实战：海岸侵蚀监测变化分析
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7.5 案例实战：空气污染物浓度遥感监测
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7.6 案例实战：沙漠化监测与土地退化分析
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7.7 案例实战：城市违章建筑监控
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7.8 案例实战：碳汇估算与生态服务分析
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7.9 案例实战：地表温度与热岛效应分析
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7.10案例实战：地质灾害预测与监测
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附赠技能包
（1）激光点云数据处理
（2）高光谱数据处理
（3）PyCharm程序移植
（4）神秘专题报
开放式结局
马车VS火车，我们怎么选
课程连续剧
第1集《从石器到AI》
第2集《遥感，地球自拍》
第3集《不要随地大小便！》
第4集《遥感估产》
第5集《AI，人类偷下的上帝火种》
第6集《只用浏览器完成遥感数据全流程处理，你也可以！》
第7集《老天根本不在乎你美不美》
持续更新中。。。