Télédétection pour la cartographie de l’occupation du sol dans Google Earth Engine

Vous souhaitez mettre en place une couverture du sol algorithme de classification sur le nuage ?

Vous souhaitez maîtriser rapidement traitement et classification d’images numériques?

Vous souhaitez devenir data scientist spatial ?

Inscrivez-vous à cette télédétection pour la cartographie de la couverture terrestre dans Google Earth Engine cours et master land use land cover classification sur le cloud.

Dans ce cours, nous aborderons les sujets suivants :

  • Classification non supervisée (Clustering)
  • Données de référence
  • Classification supervisée avec Landsat
  • La classification supervisée avec Sentinel
  • Classification supervisée avec MODIS
  • Analyse de détection des changements (Analyse des changements dans l’eau et la forêt)
  • Produits Global Land Cover (NLCD, Globe Cover et MODIS Land Cover)

Qu’est-ce qui me rend qualifié pour vous enseigner?

Je suis le Dr Alemayehu Midekisa, j’ai plus de 10 ans d’expérience dans le traitement et l’analyse de véritables grandes données d’observation de la Terre provenant de diverses sources, notamment Landsat, MODIS, Sentinel-2, SRTM et d’autres produits de télédétection.

Je suis également récipiendaire de l’une des prestigieuses bourses de la NASA en sciences de la Terre et de l’espace. J’enseigne à plus de 10 000 étudiants sur Udemy.

Je vous fournirai une formation pratique avec des exemples de données, des exemples de scripts et des applications du monde réel.

En suivant ce cours, vous prendrez votre données spatiales compétences scientifiques au niveau supérieur en acquérant la maîtrise de traitement des données satellitaires, appliquer des algorithmes de classification,s et évaluer l’exactitude de la classification à l’aide d’une matrice de confusion. Nous appliquerons la classification à l’aide de divers satellites, y compris Landsat, MODIS et Sentinelle.

Entrez dès maintenant pour vous inscrire. Pour commencer, cliquez sur le bouton d’inscription.

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