课程主页: https://www.udemy.com/course/python-for-spatial-data-analysis-with-earth-engine-and-qgis/
如果你对遥感数据的分析感兴趣，或者想要学习如何使用QGIS和Google Earth Engine来处理卫星图像，那么我强烈推荐你参加这个名为《QGIS和Google Earth Engine Python API空间分析》的课程。这个课程为你提供了从基础到进阶的全面培训，帮助你掌握如何通过Python API访问卫星传感器。
本课程的讲师将带你逐步安装QGIS和Earth Engine插件，并且提供实际的数据示例和脚本，让你可以亲自操作，理解如何从卫星数据中提取信息。在课程中，你将学习到以下内容：
– Earth Engine Python API的介绍
– QGIS Earth Engine插件的安装
– 如何加载Landsat卫星数据
– 云掩模算法的使用
– NDVI的计算
– 访问Sentinel、Landsat、MODIS、CHIRPS和VIIRS数据
– 导出图像和视频
– 处理图像集合
– CART分类法
– 聚类分析
– 线性回归
– 全球土地覆盖产品（NLCD和MODIS土地覆盖）
这个课程的最大亮点是，所有使用的工具都是开源的，完全免费。相比于市场上其他高昂的软件，使用Google Earth Engine和QGIS可以大大降低学习成本。此外，课程中提供的所有示例数据和脚本也将为你的学习旅程提供极大的帮助。
总的来说，如果你想深入了解空间分析，特别是在遥感和数据可视化方面，这个课程绝对值得一试。现在就点击报名按钮，加入我们吧！
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-for-spatial-data-analysis-with-earth-engine-and-qgis/