1.现有几个优秀模型结构的演变原理，包括AlexNet，VGG，googleNet，ResNet，DenseNet等模型2.从模型演变中讲解实际训练模型的技巧3.讲解针对数据的优化策略4.讲解针对模型的优化策略5.讲解针对训练过程的优化策略6.讲解针对检测任务的优化策略7.讲解针对分割任务的优化策略8.提供一些常用的检测，分割数据集的标注工具。（1）讲解数据集的准备和处理（2）遥感影像划分成小图像

霜冻是一种短历时的农业气象灾害，它是由于日最低气温下降，使植物茎、叶处温度下降到0℃以下，导致正在生长的植物受到冻伤的现象。霜冻出现的早晚会对农作物产量产生显著影响。

在中国的科技界，两院院士代表着学术成就的巅峰荣誉，享有终身荣耀，并且是科研人员梦寐以求的最高职业荣誉。，包括科技创新领军人才、科技创业领军人才、哲学社会科学领军人才以及教学名师，总计计划支持8000名，同样采取每年分批遴选的方式，每批约800人左右，通常要求候选人的年龄在50岁以下。申报人在自然科学、工程技术、哲学社会科学以及文化艺术的重点领域应已初露锋芒，拥有较高的学术造诣，具有持续创新发展的潜

由浅入深基本辐射度量：辐射通量、辐照度、辐射强度、辐亮度（推导）点云去噪、滤波、归一化、冠层高度模型生产、单木检测与分割（实践）多光谱相机成像类型与核心问题（波段影像套合、滤光片）非朗伯表面的二向性反射之BRDF与BRF详解（推导）二维影像与三维点云的投影与反投影（实践+代码讲解）基本辐射定律之朗伯余弦定律与平方反比定律（推导）正射影像、DEM、DSM的生成（实践+代码讲解）植被指

基于Sentinel-1 雷达等影像，以典型洪涝灾害为例监测受灾区域。案例内容包括多源影像数据处理和不同水体识别算法构建，如OSTU全局自动分割与局部自适应阈值法，以及采用不同方式确定受灾区域，受灾面积统计与可视化输出等

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。

近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。

无人机飞行软件操作（DJI App设置实践视频）

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。

未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中自动学习全局特征（这种特征被称为“学习特征”），是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。本课程采用线上辅导，上机实操教学方式，使广大学者能够掌握卷积神经网络背后的数学模型和计算机算