طبقه‌بندی پوشش زمین در Google Earth Engine

آنچه یاد خواهید گرفت:

• دریافت دانش نظری الگوریتم جنگل تصادفی
• تسلط به Google Earth Engine
• توسعه داده‌ آموزشی
• نقشه‌برداری پوشش زمین
• ارزیابی دقت

پیش نیازهای دوره

• حساب رایگان Google Earth Engine (دستورالعمل ثبت‌نام ارائه می‌شود)
• دسترسی به کامپیوتری با اتصال اینترنت پایدار

توضیحات دوره

به یک دوره جامع و ساختارمند با هدف تجهیز یادگیرندگان به تخصص برای انجام طبقه‌بندی پوشش زمین با استفاده از Random Forest در Google Earth Engine (GEE) خوش آمدید. این دوره برای دانشجویان، متخصصان جغرافیای فضایی، دانشمندان محیط زیست و پژوهشگران که می‌خواهند از تصاویر ماهواره‌ای برای نقشه‌برداری دقیق پوشش زمین بهره‌مند شوند، طراحی شده است. از طریق یک مطالعه موردی جامع در ناحیه Çumra در استان Konya، ترکیه، شرکت‌کنندگان مهارت در طبقه‌بندی زمین به چهار دسته آب، پوشش گیاهی، شهرنشینی و زمین خالی را با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و پلتفرم‌های ابری جغرافیایی به دست خواهند آورد. هیچ تجربه قبلی در برنامه‌نویسی یا سنجش از دور لازم نیست، زیرا این دوره پیشرفت سیستماتیک از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته را ارائه می‌دهد، و برای مبتدیان قابل دسترس و برای یادگیرندگان باتجربه ارزشمند است.

پس از اتمام، یک نقشه پوشش زمین با کیفیت حرفه‌ای از ناحیه Çumra را تولید خواهید کرد که تسلط به الگوریتم جنگل تصادفی و GEE را نشان می‌دهد. شما توانایی پیش‌پردازش تصاویر ماهواره‌ای، توسعه و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین و تفسیر داده‌ جغرافیایی را کسب خواهید کرد، مهارتی که در دانشگاه و صنایع مدیریت محیط زیست، برنامه‌ریزی شهری و نظارت بر کشاورزی بسیار ارزشمند است.

به سفری تحول‌آفرین از یادگیری بپیوندید تا بتوانید طبقه‌بندی پوشش زمین را با الگوریتم جنگل تصادفی در Google Earth Engine به‌ظبطی یاد بگیرید. این دوره فرصت بی‌نظیری برای توسعه مهارت‌های پیشرفته از طریق یک پروژه عملی و واقعی در ناحیه Çumra فراهم می‌کند، که شما را برای مقابله با چالش‌های محیط زیستی جهانی آماده می‌کند. همین حالا در این دوره شرکت کنید تا تخصص در تحلیل جغرافیایی کسب کنید و به توسعه پایدار کمک کنید. سفر خود را امروز آغاز کنید و قدرت تصاویر ماهواره‌ای را برای نقشه‌برداری و درک جهان ما کشف کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان دوره کارشناسی و کارشناسی ارشد در علوم محیط زیست، جغرافیا یا حوزه‌های مرتبط که به دنبال مهارت‌های عملی جغرافیایی هستند.
• متخصصان جغرافیایی که قصد ادغام یادگیری ماشین و GEE را در جریان کار خود دارند.
• پژوهشگران و تحلیل‌گران علاقه‌مند به استفاده از تصاویر ماهواره‌ای برای مطالعات محیط زیست و شهرنشینی