本课程旨在为您提供应用于地理空间分析的机器学习的理论和实践知识，即地理信息系统 (GIS) 和遥感。在课程结束时，您将有信心并完全了解机器学习在 GIS 技术中的应用，以及如何将机器学习算法用于各种地理空间任务，例如土地利用和土地覆盖制图（分类）和基于对象的图像分析（分割）。本课程还将为您使用 GIS 与开源和免费软件工具做好准备。

课程英文名：Machine Learning in GIS Understand the Theory and Practice

此视频教程共6.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

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课程编号：166
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课程内容

在本课程中，您将能够应用随机森林、支持向量机和决策树（及其他）等机器学习算法对卫星图像进行分类。最重要的是，您将通过使用 Google Erath 引擎在世界任何地理区域探索机器学习、云计算和大数据分析的力量，完成整个 GIS 项目来练习 GIS。

该课程非常适合地理学家、程序员、社会科学家、地质学家和所有其他需要在其领域中使用地图并希望了解更多关于 GIS 中的机器学习的专家。如果您计划执行一项需要使用最先进的机器学习算法来创建例如土地覆盖和土地利用地图的任务，本课程将为您提供理解和解决此类地理空间问题所需的信心.

课程的一个重要部分是实践练习。您将获得一些精确的说明和数据集，以使用 QGIS 软件和 Google 地球引擎基于机器学习算法创建地图。

在本课程中，我包含可下载的实用材料，这些材料将教您：

– 如何在您的计算机上安装开源 GIS（QGIS、OTB 工具箱）软件并正确配置

– QGIS软件界面，包括其主要组件和插件

– 了解如何在 QGIS 中使用不同的机器学习算法（随机森林、支持向量机、决策树等）对卫星图像进行分类

– 了解如何在 QGIS 中执行图像分割

– 了解如何使用云计算 Google 地球引擎平台准备您的第一张土地覆盖图。