基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用：介绍多光谱的基本概念和理论，介绍了Landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等多光谱数据说明和下载方法。介绍基于ENVI的上述多光谱数据处理方法，包括数据辐射定标、大气校正等预处理方法，波段组合、光谱指数计算、图像监督、非监督分类等方法。通过矿物识别，农作物长势评估、土壤质量评价等案例，提供可借鉴的多

土地利用、GCAM模型、降尺度迭代模拟、耕地、林地、草地、城乡、工矿、居民用地、未利用地和水体

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本文涵盖ChatGPT、遥感、ArcGIS、无人机、水文模型、大气科学、生态系统模型、地下水土壤、数据语言、生物信息、AI人工智能、碳排放等科研领域教程。

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光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。以高光谱遥感为核心，构建大范围、快速、远程、定量探测技术，已在矿物填图、土壤质量参数评估、植被、农作物生长状态监测等领域取得了突出的成果，而在药品、食物、环境等领域也显示了不可估量的应用潜力。高光谱技术可以在不同空间尺

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R语言在气象、水文中数据处理及结果分析、绘图实践技术应用：本文聚焦 R 在气象水文领域的应 用，将贯穿气象水文分析制图的整个流程，从多个方面来介绍 R 在气象水文领域的使用技巧，用大 量的例子来讲解一些典型的 R 包在气象水文数据分析及图形汇制的具体使用。