Mapeamento de uso e cobertura da terra com aprendizado de máquina no ArcGIS

A digitalização manual tradicional é lenta, mas a combinação de aprendizado de máquina com dados espaciais permite automatizar a classificação da cobertura do solo com alta precisão. Você fará a transição da compreensão dos conceitos básicos de sensoriamento remoto para a execução confiante de modelos de classificação em imagens de satélite do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de sensoriamento remoto, bandas de espectro eletromagnético e pré-processamento de dados espaciais. - Aplique algoritmos de classificação baseados em pixels, incluindo Random Forest e Support Vector Machines. - Execute análise de imagem baseada em objetos usando técnicas de segmentação para agrupar pixels semelhantes. - Configure amostras de treinamento e gerencie arquivos de assinatura para modelos de aprendizado de máquina supervisionados. - Avalie a precisão da classificação usando matrizes de confusão e métricas de validação modernas. - Mapeie as mudanças no uso da terra e na cobertura da terra usando fluxos de trabalho GIS estruturados e passo a passo. O curso começa com definições essenciais de sensoriamento remoto e bandas de imagem antes de guiá-lo através da seleção do local de treinamento, configuração do algoritmo e limpeza pós-classificação.Você estudará passo a passo detalhados e análises conceituais projetadas para desenvolver habilidades práticas de análise espacial. Este curso foi projetado para analistas de GIS iniciantes, pesquisadores ambientais e estudantes que desejam introduzir o aprendizado de máquina em seus fluxos de trabalho espaciais.Não é necessária experiência prévia em aprendizado da máquina, embora uma familiaridade básica com os conceitos de GIS seja útil. Comece a ler hoje para desbloquear o poder do mapeamento automatizado de cobertura do solo em seus projetos espaciais.