Геопространственные данные науки с Земли двигателя и Foursquare в Python

Крупномасштабный геопространственный анализ когда-то требовал огромных локальных вычислительных мощностей и дорогостоящего настольного программного обеспечения. Сегодня облачные платформы и мощные API позволяют анализировать спутниковые изображения и разведывательные данные о местоположении в масштабе планеты непосредственно из вашей среды Python. В этом текстовом курсе вы узнаете, как подключиться к Google Earth Engine и Foursquare API для извлечения, обработки и анализа пространственных данных, сочетая изображения дистанционного зондирования с реальными данными о местоположении для решения сложных пространственно-пространственные проблемы. Что вы узнаете: - Понять основные концепции ГИС, дистанционного зондирования и координатных референцных систем. - Настройте среды Python и напишите чистые, типовые скрипты для запроса геопространственных API. - Извлечение и фильтрация многоспектральных спутниковых изображений с использованием Google Earth Engine. - Получение и анализ данных о местоположении интересных точек (POI) с помощью API Foursquare. - Применять современные библиотеки Python, такие как geopandas, для очистки и структурирования пространственных наборов данных. - Внедрение основных рабочих процессов машинного обучения и классификации данных дистанционного зондирования. Курс начинается с основных геопространственных определений и основ аутентификации API, а затем переходит к практическому поиску данных. Вы пройдете от простых запросов до сложных рабочих процессов пространственного анализа и классификации изображений с использованием структурированных, поэтапных письменных объяснений и фрагментов кода. Этот курс предназначен для начинающих геопространственного анализа, энтузиастов науки данных и разработчиков, желающих расширить свои навыки в пространственных данных. Не требуется предыдущий опыт работы с программным обеспечением ГИС или дистанционного зондирования, хотя базовое понимание Python будет полезным. Начните свое путешествие в науку геопространственных данных и раскройте мощь облачного пространственного анализа сегодня.