شناسایی آتش‌سوزی با استفاده از یادگیری ماشین در گوگل ارث انجین

آتش سوزی یکی از بالایای طبیعی بوده که هر ساله در بخش های مختلف دنیا بسته به دو عامل انسانی و طبیعی رخ خواهد داد. آتش سوزی از تعدیدات محیط زیستی است که بر کیفیت هوا، از بین رفتن زیست بوم ها، اکوسیتم و تمام بخش های یک حوزه آبریز از نظر سلامت تاثیر گذار است. شناسایی سریع و دقیق مناطق آتش‌سوزی نقش کلیدی در مدیریت بحران و کاهش خسارات دارد. یکی از روش های بسیار با صحت بالا و دقت بهتر استفاده از یادگیری ماشین است. در محصول آموزشی شناسایی آتش‌سوزی با استفاده از یادگیری ماشین در گوگل ارث انجین به شما خواهیم آموزش با چهار روش مختلف آتش سوزی را شناسایی کنید.
سنجش از دور و تصاویر ماهواره ای از ابزارها قدرتمند برای پایش و شناسایی آتش‌سوزی در مقیاس‌های گسترده و محلی بسته به پیکسل سایز است. تصاویر ماهواره‌ای با ثبت داده‌های حرارتی، ارائه شاخص طیفی مختلف به خصوص پوشش گیاهی، امکان تشخیص تغییرات ناشی از آتش‌سوزی را فراهم می‌کنند. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کنار سنجش از دور، دقت و سرعت تحلیل داده‌ها را افزایش داده و امکان شناسایی الگوهای پیچیده آتش‌سوزی را فراهم می‌آورد. هدف از این آموزش ارائه تکنیک های نوین برای شناسایی آتش سوزی می باشد.

آموزش پیشنهادی: شناسایی مناطق آتش سوزی با تصاویر سنتینل 2 در گوگل ارث انجین

الگوریتم های یادگیری ماشین به کار رفته در این دوره:
Random Forest (RF)
Support Vector Machine (SVM)
Classification and Regression Trees (CART)
K-Nearest Neighbors (KNN)

ویژگی دوره شناسایی آتش‌سوزی با استفاده از یادگیری ماشین در گوگل ارث انجین

عنوان کلی: شناسایی آتش سوزی بر پایه یادگیری ماشین
نرم‌افزار: گوگل ارث انجین
مدرس: آرمان صمدی
تصاویر لندست
کد آماده : دارد

موارد آموزش داده شده در دوره شناسایی آتش‌سوزی با استفاده از یادگیری ماشین در گوگل ارث انجین

آموزش شناسایی مناطق آتش سوزی
آموزش جداسازی پارامترهای موثر بر آتش سوزی
آموزش نمونه برداری رندم برای تعلیم مدل
آموزش تعلیم مدل
آموزش پیاده سازی مدل در مناطق مختلف
آموزش اعتبار سنجی مدل ها
آموزش پیاده سازی چهار الگوریتم RF، KNN، CARTو SVM

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یعنی آموزش دادن به کامپیوتر تا بدون برنامه‌نویسی مستقیم، الگوها را از داده‌ها یاد بگیرد و پیش‌بینی یا شناسایی کند. این روش در سنجش از دور کاربردهای زیادی دارد، مثل پیش‌بینی میزان بارش. مثلا با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های دمایی، رطوبت و فشار هوا، یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند الگوهای بارش را شناسایی کند و میزان بارندگی را در مناطق مختلف پیش‌بینی کند. البته از یادگیری ماشین هم میتوان برای شناسایی آتش سوزی و خیلی دیگه از موارد استفاده کرد.

یادگیری ماشین به ما کمک میکند که با استفاد از تعلیم درست مدل در مقیاس محلی یک عامل را به ساده ترین شکل ممکن در مقیاس های بزرگ شناسایی کرد. میزان کارایی مدل کاملا وابسته به تعلیم درست مدل است. برای یادگیری مدل هم متغییر وابسته بسیار مهم است و هم متغییرهای مستقل . بسیار مهم است که افراد بر اساس دانش کافی این متغییر ها را شناسایی کرده و در داخل کارهای خود استفاده کنند.

مدرس دوره آموزشی:

آرمان صمدی
دانش‌آموخته رشته سنجش‌ازدور و جی‌ای اس دانشگاه تهران
کارشناس سنجش‌ازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی
مدیر و بنیان‌گذار وب‌سایت مدرسه سنجش ‌از دور
مدرس بیش از 300 محصول آموزشی