本遥感影像系列训练营源自和鲸社区的 地球科学 × 数据科学应用能力培养计划 ⚡。
该计划旨在帮助国内高校与科研机构教师、研究人员、学生、数据工程师与业务人员切实提高领域内数据科学水平，以便更好地应对科研与业务中的数据挑战。活动全程免费，并由和鲸旗下数据科学在线协同平台 ModelWhale 保驾护航。
超友好！遥感影像分析训练营 RSIA1：熟悉数据
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· 学习背景 ·
本训练营是针对遥感数据处理和分析方面的初学者开设的，主要将介绍遥感数据的可视化和图像增强。
学习本训练营后能掌握常用的遥感图像彩色合成方法，在环境监测、资源管理、灾害监测等方面具有广泛的应用场景，能够为解决实际问题提供技术支持和数据支持。
· 目标人群 ·
各行业初学者、遥感数据分析师、GIS 从业人员和研究人员等感兴趣的群体。
鲸币不够也不必氪金，刷刷 社区任务 就够了。
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<fig.1 教案截图>
· 特邀导师 ·
🤹♂️ Damon，中科院博士，研究方向为 GIS 与 Climate，发表论文 4 篇，SCI 3 篇，申请发明专利 5 项，已授权 3 项。 · 闯关任务 ·
批量读取提供的多波段影像，并且去除影像的异常值，将多个波段的数据合称为单张影像，计算各个波段的均值裁剪出研究区内的数据，并且将全色波段和红光波段进行融合，返回融合后左上角第一个像元的像元值从影像的波段中任选一个波段，进行 2% 的线性拉伸，并且进行可视化，返回拉伸后的影像均值从影像中筛选出红绿蓝三个波段，分别进行 2% 的拉伸，然后用拉伸后的结果组成彩色图像并可视化，返回右下角像元的 RGB 值1. 从影像中任选三个波段组成彩色图像，进行 2%的拉伸并可视化，返回影像三个波段的均值
2. 从影像中筛选出近红外、红和绿色三个波段，分别作为红、绿和蓝色波段组成彩色图像并可视化，返回影像三个波段的均值
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