Landnutzung und Landbedeckung mit Machine Learning in ArcGIS

Die genaue Kartierung geografischer Merkmale ist für die Umweltüberwachung, die Stadtplanung und das Ressourcenmanagement unerlässlich.Herkömmliche manuelle Digitalisierung ist langsam, aber durch die Kombination von maschinellem Lernen mit räumlichen Daten können Sie die Landbedeckungsklassifizierung mit hoher Präzision automatisieren. Dieser textbasierte Kurs bietet einen klaren, schrittweisen Weg zur Beherrschung von maschinellen Lernworkflows in ArcGIS.Sie werden vom Verständnis grundlegender Fernerkundungskonzepte zur souveränen Ausführung von Klassifizierungsmodellen auf realen Satellitenbildern übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Fernerkundungskonzepte, elektromagnetische Spektrumbänder und die Vorverarbeitung räumlicher Daten. - Wenden Sie pixelbasierte Klassifizierungsalgorithmen an, einschließlich Random Forest und Support Vector Machines. - Führen Sie eine objektbasierte Bildanalyse mit Segmentierungstechniken durch, um ähnliche Pixel zu gruppieren. - Konfigurieren Sie Trainingsbeispiele und verwalten Sie Signaturdateien für überwachte Machine-Learning-Modelle. - Bewerten Sie die Klassifizierungsgenauigkeit mit Verwirrungsmatrizen und modernen Validierungsmetriken. - Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung mithilfe strukturierter, schrittweiser GIS-Workflows zu kartieren. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Fernerkundung und Bildbändern, bevor Sie durch die Auswahl des Trainingsstandorts, die Algorithmuskonfiguration und die Aufräumarbeiten nach der Klassifizierung geführt werden.Sie werden detaillierte schriftliche Durchläufe und konzeptionelle Aufschlüsselungen studieren, die darauf ausgerichtet sind, praktische räumliche Analysefähigkeiten aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an GIS-Analysten, Umweltforscher und Studenten, die maschinelles Lernen in ihre räumlichen Arbeitsabläufe einführen möchten.Es ist keine vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit GIS-Konzepten hilfreich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um die Leistungsfähigkeit der automatisierten Landbedeckungskartierung in Ihren räumlichen Projekten zu erschließen.