【教程】基于"R语言+遥感"水环境综合评价方法实践技术应用

文摘 2024-12-31 13:00 河北

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基于"R语言+遥感"水环境综合评价方法实践技术应用

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主讲专家

张博士，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事机器学习、遥感技术与应用研究，主持多项国家级科研项目，编写著作3部，第一作者发表科研论文20余篇。对国内外遥感技术的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ENVI、R语言、Mathlab和Unscrambler等分析工具，具有丰富的科研及水体叶绿素、悬浮物、泥沙和黄色物质的提取经验。

培训目标

1、掌握R语言基础应用及水环境数据分析方法

2、掌握水环境遥感数据预处理方法

3、掌握水线提取——水体指数与阈值混合法（遥感）

4、掌握水深提取——多元回归分析方法（R语言+遥感）

5、掌握水温提取——支持向量机方法（R语言+遥感）

6、掌握水质提取——神经网络分析方法（R语言+遥感）

7、掌握水环境遥感信息提取结果的可视化制图方法（R语言）

导师随行

1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；

2.课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；

教学特色

1、原理深入浅出的讲解；

2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；

3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用；

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；

证书及学时

培训费用

培训费用：2180元 Ai尚研修会员费用：会员政策参会【最高可享受75折】

课程安排

专题一：R语言概述

1.1 R语言特点（R语言）

1.2 安装R（R语言）

1.3 安装RStudio（R语言）

（1）下载地址

（2）安装步骤

（3）软件配置

1.4 第一个程序Hello world（R语言）

（1）Hello world

（2）R语言基础

（3）R语言数值计算

（4）R语言常用函数

（5）R语言数据输入方法

1.5 案例形式的R语言语法基础学习（R语言）

（1）读取水环境数据源

（2）设置路径

（3）使用read.csv读取数据

（4）根据数据类型进行转化

（5）水环境数据基础分析

（6）水环境数据高级分析

（7）基于决策树预测验证正确数据特点

（8）基于混淆矩阵验证预测结果

专题二：遥感数据预处理
2.1 遥感水环境污染评价理论（遥感）

（1）水环境遥感原理

（2）水环境遥感建模方法

2.2 遥感数据获取方法（遥感）

2.3 遥感数据辐射校正方法（遥感）

（1）加载和显示数据

（2）辐射定标

（3）大气校正

2.4 遥感数据高清融合方法（遥感）

（1）融合的原理

（2）Gram-Schmidt融合的实现

专题三：水线提取——水体指数与阈值混合法（遥感）

3.1 水体指数计算

（1）加载数据

（2）计算水体指数

3.2 阈值法确定水线

（1）感兴趣区的建立

（2）背景像素设置为0

（3）阈值的实现

（4）水线的提取

3.3 裁剪湖泊数据

专题四：水深提取——多元回归分析方法（R语言+遥感）

4.1 应用太阳辐射波段的模型理论

4.2 水深数据的获取方法

4.3 加载影像

4.4 水面实测数据

4.5 假设条件

4.6 数据整理

4.7 将数据导入R语言

4.8 采用R语言进行相关性检验

（1）相关性检验原理

（2）R语言语法

（3）进行相关性分析

（4）绘制相关性图

（5）建立多元线性回归模型

（6）水深的多元线性回归模型

4.9 数字制图

4.10 精度验证

（1）打开结果影像

（2）打开精度评价模板

（3）查询实测水深

（4）分析提取精度

专题五：水温提取——支持向量机方法（R语言+遥感）

5.1 水体表面温度反演的原理

5.2 Landsat8卫星热红外波段

5.3 热辐射传导方程

5.4 地表热信息的提取方法实现

（1）打开数据

（2）图像辐射定标

（3）地表比辐射率计算

（4）黑体辐射亮度与地表温度计算

（5）地表温度计算结果

（6）图像裁剪

（7）颜色制图

（8）温廓线的制作

（9）采集精确地理位置的温度值

5.5 水温预测的R语言实现

（1）技术背景

（2）导入数据

（3）数据的预览与检查

（4）使用支持向量机完成数据分类

（5）基于支持向量机训练模型实现水温预测

5.6 R语言绘制预测值与实测值的对比图

（1）绘制基本散点图

（2）基于颜色和点形对数据进行分组

（3）映射连续型变量

（4）处理散点重叠

（5）添加回归模型拟合线

（6）向散点图添加边际地毯

（7）向散点图添加标签

专题六：水质提取——神经网络分析（R语言+遥感）

6.1 水体成分反演的原理

6.2 加载影像

6.3 建立成分含量指数模型

6.4 生成12个参量的光谱数据集

（1）LayerStacking生成数据集

（2）提取采样点的光谱参量

6.5 水面实测数据与光谱参量的数据集

6.6 R语言预测水质成分含量

（1）技术背景

（2）导入数据

（3）安装nnet包

（4）预测叶绿素、氮、磷、钾含量

（5）绘制叶绿素、氮、磷、钾神经网络图

专题七：水环境遥感信息提取结果的可视化制图（R语言）

7.1 叶绿素、泥沙、悬浮物关系图

（1）单色显示图

（2）渐变色填充显示图

（3）渐变色与不同形状填充显示图

7.2 水深与水温相关系数图

（1）相关热力图

（2）变化情况图

7.3 水温数据的可视化制图

（1）散点分布图

（2）柱状分布图

7.4 水质数据的可视化制图

（1）时间序列峰峦图

（2）量化波形图

（3）日历图

附加课程
1.学员根据科研或生产实际，提供数据，集体讨论遥感技术总体实施方案
2.提供若干附加材料，包括典型论文、其它软件以及学习材料
3.实例回顾、训练、巩固

4.答疑与讨论（大家提前把问题整理好）

报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人
贾颖：177-3266-0520（微电）
QQ咨询：3346995394

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71	教程	无人机支持下的自然灾害风险评估技术应用
72	教程	NC（通用数据格式）文件处理及（CD0,NC0）应用技术
73	教程	从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
74	教程	DNDC模型在土地利用变化、未来气候变化下的建模方法及温室气体时空动态模拟
75	教程	基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作
76	教程	基于最新SolVES 模型与多技术融合实现生态系统服务功能社会价值评估及拓展案例分析
77	教程	基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析
78	教程	基于“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用
79	教程	基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局
80	教程	ArcGIS Pro与R环境支持下生态系统服务权衡与协同动态分析
81	教程	生态系统NPP及碳源、碳汇模拟实践技术应用
82	教程	基于ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析能力与项目科研
83	教程	ArcGIS Pro应用暨基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例应用
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