遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案 例实践及 GPT 模型应用

  近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。

  以Earth Engine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB，同时依托全球上百万台超级服务器，提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。

  前期我们分别以Javascript和Python为编程语言，成功举办了数期关于GEE遥感大数据分析处理的基础培训课程，得到了来多个行业的学员的广泛参与和支持。应广大科研工作者的要求，本次课程将聚焦目前遥感应用最热门领域之一的灾害、水体及湿地领域，重点结合典型应用案例综合展示GEE云平台的使用技巧和强大功能，提升参会人员解决实际问题的能力。本课程将以JavaScript版本GEE为主进行讲解，先介绍GEE基本知识，再结合微型案例对关键知识进行串讲，最后典型案例进行综合讲解。为了提高教学质量，本课程将结合最先进的ChatGPT、文心一言等AI自然语言模型辅助教学，协助学员解答疑惑、提供针对性建议和指导，不仅让学员更深入地掌握课程内容，还为今后自助学习提供高效的个性化的学习体验。

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