專欄定位與受眾

本專欄聚焦「機器學習 + 遙感應用」的落地實踐，專為遙感相關專業大學生、剛入門的遙感工程師、機器學習愛好者打造。避開純理論堆砌，以「實驗課式實操」為核心，幫你解決 “懂理論但不會用代碼落地”“遙感數據處理與模型結合難” 的痛點，最終能獨立完成從數據到模型再到結果的全流程任務。

專欄核心內容框架

本專欄主要是從機器學習的基礎理論、軟件與編程環境配置、數據獲取與處理、機器學習遙感分類與回歸應用等方面進行一個系統的講述。

• 基礎理論：遙感基本知識、機器學習基礎知識、遙感與機器學習交叉應用等
• 軟件與編程環境配置：Python安裝、gdal、sklearn等安裝、pycharm安裝等
• 數據獲取與處理：遙感數據下載、數據標簽標注、矢量標簽轉柵格、對齊影像與標簽行列數等
• 機器學習遙感分類與回歸應用：數據讀寫、數據結構轉換、模型調參、模型訓練、精度評價、模型預測、結果保存等

講述方式

以基于xgboot算法進行遙感水體為例，來演示機器學習在遙感分類任務中的應用；以基于xgboot算法進行ndwi反演為例，來演示機器學習在遙感回歸任務中的應用。以大學生實驗課的形式給大家講解，一步一步操作，提供實驗所需的數據與代碼。