في الوقت الحاضر ، يشكل توفر الاستشعار عن بعد والبيانات الجغرافية المكانية كبيانات ضخمة تحديًا فيما يتعلق بكيفية معالجة هذه البيانات ولأي غرض.

 

لمعرفة المزيد حول كيفية التعامل بشكل ملائم وفعال مع البيانات الضخمة في مجال الاستشعار عن بعد ، ستعلمك هذه الدورة التدريبية عبر الإنترنت بعض الخطوات اللازمة لبدء مشروعك الخاص المدعوم بصور الاستشعار عن بعد لبحثك واهتماماتك - بدءًا من من الأساسيات إلى المفاهيم المتقدمة إلى حد ما.

 

باتباع هذه الدورات ، يمكنك تحسين مهارات تحليل بيانات الاستشعار عن بعد واكتساب كفاءة قيمة يمكن نقلها بسهولة إلى أي مجال ذي صلة بعلوم الأرض البيئية.

 

بالنسبة لهذه الدورات التدريبية ، سنستخدم Google Earth Engine ، وهي أداة حوسبة وتحليل تستند إلى السحابة للبيانات المكانية ، مدعومة من Google Cloud Platform. نظرًا لأن الأداة تعتمد على الويب ، فلا داعي لتثبيت أي برنامج على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ويمكنك أن تأخذ عملك أينما كان لديك اتصال بالإنترنت.

ستوفر هذه الدورة محاضرات مفيدة لبدء استخدام Google Earth Engine وتنقسم إلى 3 موضوعات رئيسية.

 

١. مقدمة إلى Google Earth Engine

     ١.١ البيانات الضخمة لرصد الأرض وتوثيق البرامج الأساسية

          - البيانات المتوفرة في Google Cloud Platform

          - بيئة برمجة قائمة على الويب

          - تكامل برنامج GEE مع البرامج RStudio وQGIS و Python

     ٢.١ بدء استخدام Google Earth Engine

          - GEE والبنية التحتية للمعالجة 

          - JavaScript برنامج أساسي في GEE

          - البرمجة على الفيكتور والراستر في التطبيق والفلترة على الصور.

          - تصور وتمثيل البيانات

          - البرمجة على الفيكتور والراستر في تقليل الحجم والاقتطاع للصور

          - تصور وتمثيل البيانات

          - الرسوم والمخططات البيانية في GEE

          - إدارة الملفات

          - الملخص وأفضل التطبيقات العملية

     ٣.١التقييمالذاتي

 

 

 

٢. مراقبة مؤشر الغطاء النباتي للاختلاف الطبيعي ونسبة الحرق الطبيعي (Landsat 8, Sentinel 2 and MODIS)

     ١.٢ المنهجية الأساسية و الادبية

         - المؤشرات الطيفية

          - فهرس الغطاء النباتي الفروق الطبيعي (NDVI)

          - نسبة الحرق الطبيعية

     ٢.٢حساب المؤشرات الطيفية في Google Earth Engine

          - NDVI - سنتنيل ٢

          - NDVI - لاندسات ٨

          - NDVI -  موديس

          - NBR - سنتنيل ٢

          - NBR - لاندسات ٨

          - NBR – موديس

     ٣.٢مراقبة NDVI و NBR في GEE

          - NDVI - إعداد البيانات الأساسية

          - NDVI - صورة الاختلاف

          - NDVI - الرسوم البيانية

          - NDVI - التصنيف وحساب المنطقة

          - NBR - إعداد البيانات الأساسية

          - NBR - صورة الاختلاف

          - NBR - الرسوم البيانية

          - NBR - التصنيف وحساب المنطقة

     ٤.٢ مقارنة وتحليل النتائج

     ٥.٢ التقييم الذاتي

 

 

  

٣.التصنيف والانحدار الخطي في GEE

     ستتناول الفصول التالية طرق التصنيف والتردي المختلفة بالإضافة إلى تطبيقها في Google Earth Engine.

     ١.٣ الخلفية المنهجية

          - تصنيف استخدامات الأراضي / الغطاء الأرضي (LULC)

          - التصنيف وتردي الأشجار (CART) - المصنف

          - مصنف الغابة العشوائي

          - تحليل اتجاه السلسلة الزمنية للتردي

     ٢.٣ التصنيف في Google Earth Engine

          - تجهيز البيانات

          - تكوين نماذج تدريبية

          - التصنيف والتحقق من الصحة

          - التفسير والأفكار للتحسين

          - تحسين التصنيف

     ٣.٣ الانحدار الخطي في Google Earth Engine

     ٤.٣ التقييم الذاتي

    

  

ملاحظة مهمة: لاستخدام Google Earth Engine ، ستحتاج إلى تسجيل حساب في Google والتحقق منه لـ Google Earth Engine. في هذه العملية ، سيتم سؤالك عما ستستخدمه من أجله ، وما إذا كنت تعمل في أي نوع من المؤسسات وإذا كنت تخطط لاستخدامه في الأمور التجارية. يمكن أن تستغرق عملية التحقق ما يصل إلى أسابيع ، لذلك من الأفضل لك ضبط حسابك قبل أن تقترب من المواعيد النهائية المهمة. ستتلقى رسالة بريد إلكتروني للتحقق بمجرد الموافقة على حسابك لاستخدام GEE