AI智慧高光谱遥感实战精修班——暨手撕99个案例项目、全覆盖技术链与应用场景一站式提升方案

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AI智慧高光谱遥感实战精修班暨手撕99个案例项目、全覆盖技术链与应用场景一站式提升方案直播时间：10月17日-18日、24日-25日【提供全部资料及回放】
前言

在遥感技术飞速发展的今天，高光谱数据以其独特的光谱分辨率成为环境监测、精准农业、地质勘探等领域的核心数据源。然而，海量的波段数据、复杂的预处理流程、以及传统方法在特征提取和分类精度上的局限，让许多从业者望而却步。本课程《高光谱AI实战99例》首次系统性地将高光谱数据处理全流程拆解为99个可落地的Python程序，覆盖从原始数据读取到智能决策的完整技术链。课程以DeepSeek平台为核心，深度融合Python生态中的科学计算库（如GDAL、scikit-learn、TensorFlow），不仅教授传统的高光谱辐射校正、几何精校正、大气校正等预处理技术，更重点突破深度学习在高光谱领域的应用瓶颈。例如，在特征工程部分，将亲手实现Savitzky-Golay滤波、包络线去除、空谱联合的3D CNN特征提取；在建模环节，课程涵盖从SVM参数优化到Vision Transformer的注意力机制改进，再到混合像元分解的端元可变性建模。每个技术点均配有工业级代码（如程序42“XGBoost超参数调优”、程序58“蚀变矿物填图”），确保学员能直接复用到实际项目中。更重要的是，课程突破了传统遥感培训“重理论轻实践”的局限，通过50GB真实数据集（含欧比特卫星、高分5B、HySpex、双利合谱、地面传感器数据等）和99个完整程序案例，让学员在实战中掌握技术细节。例如，程序27“辐射一致性检验”将演示如何利用相对辐射归一化解决多时相数据差异；程序65“救援路径规划”则结合高光谱与GIS技术，实现灾害应急的智能决策。无论是遥感专业的研究生，还是希望转型AI的地信工程师，都能通过本课程构建完整的高光谱技术体系。课程不需要安装任何专业软件，全部在网页上操作，实现技术与应用的无缝对接，开启智能遥感的广阔新视野。现通知如下：
会议福利

1.提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。2.超级福利：赠送1个月ChatGPT会员账号【可同时使用DeepSeek、Claude、Grok等模型，无需科学上网】
培训目标

掌握高光谱全流程技术栈从数据采集、预处理（辐射/几何/大气校正）、特征工程（光谱变换/降维/深度学习特征提取）到建模（传统机器学习与深度学习），系统掌握高光谱数据处理全链条核心技术。精通Python+DeepSeek实战开发熟练运用Python生态（GDAL、scikit-learn、PyTorch等）与DeepSeek平台，完成99个工业级程序开发，涵盖遥感、AI、云计算等跨领域技能。解决行业核心问题在农业（作物监测/精准施肥）、环保（水质/污染溯源）、地质（矿物勘探/岩性识别）、城市（违建检测/热岛分析）、应急（灾害评估/救援规划）等领域落地高光谱AI解决方案。具备工程化部署能力掌握模型压缩（量化/蒸馏）、边缘计算（Jetson部署）、云原生（Kubernetes）、WebGIS集成等技能，实现从算法到产品的转化。完成高质量毕业设计与创新实践通过智慧农业系统、城市体检平台、矿产勘探AI等综合项目，以及IEEE竞赛方案、专利实现等创新实践，培养从技术研发到成果输出的完整能力。构建学术与产业影响力掌握技术方案优化、数据可视化设计、自动化报告生成等科研核心技能，具备发表高水平论文和行业技术报告的能力。
导师随行

1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；

2.课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；

教学特色

1、原理深入浅出的讲解；  

2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；

3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；

证书及学时

    参加培训的学员可以获得《遥感数据识别与计算技术应用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com
注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。
发票开具

培训费、会议费、资料费、技术咨询费，配有盖章文件，用于参会人员报销使用；



培训费用

非会员费用：3980元
Ai尚研修会员费用：会员政策参会

【优惠活动】：

1：学生凭学生证有效证件参会可享受85折优惠。

2：分享朋友圈设置公开集赞20枚立减100元。



培训费用

高光谱基本知识高光谱遥感技术与AI


第一部分、基础准备与环境搭建（12个程序）1.1 高光谱数据基础程序01：ENVI格式数据读取与头文件解析程序02：HDF5数据分层提取与转换程序03：光谱曲线动态可视化（Matplotlib交互式）       


1.2 Python科学计算环境程序04：Anaconda多环境配置（CPU/GPU版本）程序05：Jupyter Lab插件开发（自定义高光谱工具）程序06：Docker容器化部署（环境一键打包）


1.3 DeepSeek深度集成程序07：高光谱数据云端批量预处理流水线程序08：空-谱联合特征分布式计算框架程序09：高光谱智能解译云服务API程序10：高光谱处理流程自动化测试


1.4 数据质量检查程序11：辐射定标验证（辐射标准板校正）程序12：几何精度验证（GCP残差分析）

第二部分、预处理全流程（15个程序）2.1 辐射校正进阶程序13：非均匀性校正（平场域法）程序14：条纹噪声去除（傅里叶变换）程序15：微笑效应校正（波长重采样）       


2.2 几何精校正程序16：无人机POS数据融合校正程序17：三维点云辅助校正（LiDAR数据）程序18：超分辨率重建（SRCNN应用）       


2.3 大气校正专家级程序19：MODTRAN参数优化（大气模式选择）程序20：气溶胶反演（暗像元法）程序21：水汽含量反演（波段比值法）


2.4 数据增强程序22：光谱混合增强（线性插值）程序23：空间-光谱联合增强（3D滤波）程序24：对抗生成增强（CycleGAN）       


2.5 质量评估体系程序25：MTF调制传递函数计算程序26：波段配准误差分析程序27：辐射一致性检验（相对辐射归一化）


第三部分、特征工程大师课（12个程序）3.1 光谱特征挖掘程序28：包络线去除（凸包算法）程序29：吸收特征参数化（高斯拟合）程序30：光谱相似性度量（SID算法）       


3.2 空谱特征融合程序31：超像素分割（SLIC算法）程序32：形态学特征提取（开闭运算）程序33：纹理特征计算（GLCM矩阵）       


3.3 深度学习特征程序34：自编码器特征降维程序35：注意力机制特征加权程序36：对比学习特征增强       


3.4 时序特征分析程序37：NDVI时间序列滤波（SG滤波）程序38：物候特征提取（双逻辑斯蒂拟合）程序39：变化检测（CVA算法）       


第四部分、模型构建实战（12个程序）4.1 传统模型优化程序40：SVM多核学习（线性+RBF组合）程序41：随机森林OOB误差分析程序42：XGBoost超参数调优       


4.2 深度学习突破程序43：Transformer位置编码改进程序44：知识蒸馏模型压缩程序45：元学习小样本分类


4.3 混合像元分解程序46：非线性混合模型（双线性）程序47：端元可变性建模程序48：时空约束分解


4.4 模型解释性程序49：SHAP值特征重要性程序50：梯度加权类激活图程序51：对抗样本鲁棒性测试


第五部分、行业解决方案（15个程序）5.1 智慧农业程序52：作物胁迫早期预警程序53：精准施肥量计算程序54：无人机巡田系统       


5.2 环境监测程序55：水质污染溯源程序56：大气污染扩散模拟程序57：固废堆放监测


5.3 地质勘探程序58：蚀变矿物填图程序59：油气微渗漏预测程序60：岩性三维建模


5.4 智慧城市程序61：建筑能耗评估程序62：交通流量反演程序63：违建自动识别


5.5 应急管理程序64：灾害损失评估程序65：救援路径规划程序66：灾后重建监测


第六部分、工程化落地（12个程序）6.1 云原生部署程序67：Kubernetes集群部署程序68：微服务架构设计程序69：自动扩缩容策略       


6.2 边缘计算程序70：Jetson设备部署程序71：模型量化压缩程序72：联邦学习框架


6.3 智能终端程序73：移动端AR可视化程序74：微信小程序集成程序75：无人机端计算


6.4 商业闭环程序76：数据产品定价模型程序77：SaaS服务搭建程序78：区块链存证系统       


第七部分、前沿拓展（9个程序）7.1 新型传感器程序79：量子点光谱仪数据处理程序80：光谱视频分析程序81：偏振高光谱解析       


7.2 交叉创新程序82：高光谱+LiDAR融合程序83：高光谱+InSAR协同程序84：多物理场耦合分

7.3 未来趋势程序85：数字孪生构建程序86：元宇宙场景应用程序87：空间计算集成


第八部分、毕业设计（9个程序）8.1 综合项目程序88：智慧农业全栈系统程序89：城市体检评估平台程序90：矿产勘探AI助手


8.2 创新竞赛程序91：IEEE GRSS数据挑战赛方案程序92：创新创业大赛作品程序93：专利技术实现


8.3 论文撰写程序94：技术方案优化程序95：数据实现设计程序96：技术报告自动撰写


第九部分、彩蛋专题（3个程序）程序97：高光谱艺术创作程序98：光谱音乐生成程序99：AI科幻写作


注：请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人贾莲：193-3122-6341（微电）QQ咨询：1632314244




科研技术服务













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