土地覆盖测绘是地球表面监测和测绘的一个重要方面。在本课程中，将介绍使用开源软件（即 QGIS）以及 Google Earth Engine（GEE）和 Google Colab 的云计算平台进行土地覆盖测绘。所讨论和开发的方法可用于不同的对象/特征提取和绘图（即，从高分辨率卫星图像中提取城市区域）。遥感是一种强大的工具，可用于识别和分类不同的土地类型、评估植被状况以及估计环境变化。在本课程中，您将学习如何使用 GEE 的云计算平台收集卫星数据并将其导出到硬盘/Google Drive。在本课程中，介绍了使用先进的机器学习算法（例如 Google Colab 云计算平台中的决策树、随机森林和额外树）来绘制土地覆盖图。这将显着帮助您减少软件和平台（例如 Anaconda）遇到的问题。Google Colab 中对库安装的需求要低得多，从而可以更快、更可靠地生成分类图。还包括对开发模型的验证。讨论并提出了基于决策树、额外树和随机森林的树算法的特征重要性建模。总之，遥感和GIS技术广泛应用于土地覆盖制图。它们提供对于监测和管理自然资源至关重要的准确和及时的信息。

强调：

• 遥感的概念/基础
• 利用 Google Earth Engine (GEE) 收集卫星图像
• 将卫星图像导出到您的 Google 云端硬盘
• QGIS 中的参考/地面实况数据创建（矢量格式）
• 在QGIS中将参考数据从矢量数据转换为栅格数据
• 机器学习算法的概念
• 从 Google Drive 读取栅格和参考数据并将其导入 Google Colab
• 在 Google Colab 中开发不同的高级机器学习算法
• 利用不同的机器学习算法绘制土地利用土地覆盖图
• 验证开发的机器学习模型
• 使用基于树的算法进行特征重要性建模
• 将分类图导出到硬盘中
• QGIS中的地图布局制作