آموزش گوگل ارث انجین در پایتون

یکی از مسائلی که بسیاری از افرادی که با محیط گوگل ارث انجین کار می‌کنند، با آن مواجه می‌شوند، عدم فراخوانی و استفاده از کتابخانه‌های مختلف برای پردازش تصویر است. این ابزار قدرتمند از تصاویر ماهواره‌ای و نقشه‌های سه بعدی استفاده می‌کند، اما استفاده بهینه از داده‌ها و تصاویر اغلب به تسلط بر کتابخانه‌ها و ابزارهای پایتون نیاز دارد. در دوره رایگان آموزش گوگل ارث انجین با پایتون تمامی این موارد آموزش داده خواهد شد که بتوانید پردازش تصاویر ماهواره ای را در گوگل ارث انجین انجام دهید.

با استفاده از کتابخانه‌های معتبری همچون “ee” (Earth Engine) و “geemap”، این قابلیت فراهم شده که در محیط پایتون، به راحتی از تصاویر ماهواره‌ای مختلف و کتابخانه‌های متنوع استفاده کنید و با تصاویر ماهواره ای تعامل داشته و آن‌ها را تحلیل کنید. این کتابخانه‌ها ابزارهای قدرتمندی را ارائه می‌دهند که به شما امکان می‌دهند تا به راحتی با داده‌های مکانی بزرگ مانند تصاویر ماهواره‌ای که از سرویس گوگل ارث انجین تامین می‌شوند، کار کنید و با کتابخانه های مختلف پردازش تصاویر انجام دهید.

استفاده از این کتابخانه‌ها، به شما این امکان را می‌دهد که به سرعت و با دقت بالا، از تصاویر ماهواره‌ای مختلف استفاده کنید و با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته پایتون، داده‌های مکانی خود را بررسی و تحلیل کنید. این ابزارها به شما امکان می‌دهند تا به طور موثر با داده‌های مکانی خود کار کنید و اطلاعات مفیدی را از آن‌ها استخراج کنید، که این اطلاعات می‌تواند به شما در انجام تحقیقات علمی، پروژه‌های تحقیقاتی و حتی تصمیم‌گیری‌های کسب و کار کمک زیادی کند.

گوگل ارث انجین

گوگل ارث انجین، یک سرویس آنلاین ارائه شده توسط گوگل است که امکان مشاهده نقشه‌های سه‌بعدی زمین، تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های جغرافیایی و اطلاعات مکانی را فراهم می‌کند. این سرویس بسیار مفید برای محققان، مختص به تحلیل داده‌های مکانی، دانشمندان محیط زیست و حتی کاربران عمومی است.
گوگل ارث انجین به کاربران این امکان را می‌دهد که به صورت آنلاین و از هر نقطه‌ای از جهان، به تصاویر ماهواره‌ای دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند. اما یکی از محدودیت‌های این سرویس این است که نمی‌توان به راحتی کتابخانه‌های مختلف را در آن فراخوانی کرد که این یک عیب محسوب می‌شود.
اما اینجا پایتون به کمک می‌آید! ما می‌توانیم از قدرت و امکانات زبان برنامه‌نویسی پایتون بهره ببریم و با استفاده از دو کتابخانه “ee” (Earth Engine) و “geemap”، به راحتی داده‌های مکانی و تصاویر ماهواره‌ای را در پایتون بارگیری و تحلیل کنیم. این دو کتابخانه به ما این امکان را می‌دهند که از قدرت گوگل ارث انجین به صورت کامل در محیط پایتون بهره‌مند شویم و از آنها برای انجام پروژه‌ها و تحلیل داده‌های مکانی خود بهره ببریم.

دوره های آموزش زیر از دست ندید:

دوره اول: آموزش گوگل ارث انجین | رایگان

دوره دوم: آموزش گوگل ارث انجین پروژه محور

ویژگی دوره آموزش گوگل ارث انجین در پایتون

عنوان کلی: آموزش پردازش تصاویر با زبان پایتون
محصول: رایگان
نرم‌افزار: Google Colab و Jupyter
مدرس: آرمان صمدی
دسترسی به دوره: رایگان و مشاهده آنلاین
کد آماده : دارد

موارد آموزش داده شده در دوره آموزش گوگل ارث انجین در پایتون

مقدمه بر پردازش تصاویر در پایتون
آموزش کار و ثبت نام در Google Colab
آموزش نصب و کار با Jupyter
آموزش ساخت پروژه در google cloud
آموزش نصب و کار با کتابخانه geeMap
آموزش نصب و کار با کتابخانه ee
آموزش فراخوانی تصاویر ماهواره ای مختلف
آموزش اعمال فیلتر مکانی و زمانی
آموزش اعمال فیلتر ابر
آموزش نمایش تصاویر در بستر geeMap
آموزش خروجی گرفتن از تصاویر
آموزش کار با لایه های ارتفاعی در Google Colab
آموزش استخراج شیپ در Google Colab
آموزش کار با پروداکت های مختلف آماده در Google Colab
و کلی مباحث دیگر
این بخش کامل می شود…..

پردازش تصاویر ماهواره ای با پایتون

پایتون، یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، ساده، و قابل فهم است که توسط گیدو وان روسوم در اوایل دهه ۱۹۹۰ توسعه یافت. این زبان با سینتکس خوانا و قدرتمند، از طریق تعریف متغیرها، انجام عملیات محاسباتی، و تعریف توابع، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا برنامه‌های گوناگون را بنویسند. پایتون به دلیل سادگی و خوانایی کد، توانایی اجرای کد در سیستم‌های مختلف، و اکوسیستم گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارهای متن‌باز، یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دنیای فناوری است.

پایتون به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی، ابزاری قدرتمند برای کار با داده‌های مکانی است. در دامه دلایلی برای اهمیت این زبان برنامه نویسی ارائه خواهد شد و شما عزیزان لازم است که در کارهای خود نیز از زبان برنامه نویسی کمک بگیرید. برای مثال ساده شما میتوانید از مباحث ماشین لرنینگ در پردازش تصاویر استفاده کنید که کار را بسیار راحت کرده است.

سادگی و قدرت

پایتون به دلیل سینتکس ساده و خوانایی بالا، برای مبتدیان نیز آسان است ولی همچنین قدرتمند است که حرفه‌ای‌ها هم از آن استفاده می‌کنند. این زبان امکانات فراوانی برای برنامه‌نویسان فراهم کرده است که از آنجا که جامعیت زیادی دارد، در تقریباً هر حوزه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد.

جامعیت و اکوسیستم قوی

پایتون دارای اکوسیستم بسیار گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارهای مختلف است که امکانات مختلفی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. این کتابخانه‌ها از جمله کتابخانه‌های پردازش تصویر مانند OpenCV و TensorFlow است که در پردازش تصاویر ماهواره‌ای بسیار مفید هستند.

پراکندگی و متن‌باز بودن

پایتون به عنوان یک زبان متن‌باز، از انتشار کد آزاد و استفاده از جوامع برنامه‌نویسی پراکنده پشتیبانی می‌کند. این امر باعث می‌شود تا ابزارهای مختلفی برای پردازش تصاویر ماهواره‌ای در پایتون ایجاد و توسعه داده شود، و این امکان به توسعه‌دهندگان می‌دهد تا به راحتی به تجارب و مطالعات دیگران دسترسی داشته باشند و بر اساس آنها کار کنند.

پایتون، به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی بسیار مفید و قدرتمند، در پردازش تصاویر ماهواره‌ای کاربردهای فراوانی دارد. برخی از کاربردهای اصلی آن عبارتند از:

تحلیل تصاویر

پایتون امکانات گسترده‌ای برای پردازش و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای ارائه می‌دهد. با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند OpenCV، scikit-image و Pillow، می‌توانید عملیاتی مانند پردازش تصاویر، تشخیص الگوها، استخراج ویژگی‌ها و تجزیه و تحلیل تصاویر را انجام دهید.

تصحیح و افزایش کانتراست تصاویر(پیش پردازش ها)

با استفاده از ابزارهای پیشرفته پایتون، می‌توانید تصاویر ماهواره‌ای را بهبود دهید و تصاویری با کیفیت بالاتر ایجاد کنید. این اقدامات شامل تصحیح رنگ، کاهش نویز، افزایش وضوح و اصلاح خطاهای هندسی می‌شود.

استفاده از مدل‌های گوگل ارث انجین

با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند “ee” (Earth Engine)، می‌توانید به طور مستقیم با داده‌های گوگل ارث انجین در پایتون کار کنید و تحلیل‌های پیچیده را انجام دهید. این امکان به شما این اجازه را می‌دهد که به سادگی داده‌های مکانی را بارگیری، ترکیب، و تحلیل کنید.

تولید نقشه‌های تحلیلی

پایتون به شما امکان می‌دهد تا با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند “geemap”، نقشه‌های تحلیلی و تصاویر ماهواره‌ای تولید کنید. این امکان به شما اجازه می‌دهد که داده‌های مکانی را به شکلی قابل فهم و زیبا برای مخاطبان خود نمایش دهید.

با استفاده از این کاربردها، پایتون به عنوان یک ابزار قدرتمند در پردازش تصاویر ماهواره‌ای، امکانات بیشتری را برای تحلیل و بهره‌برداری از داده‌های مکانی فراهم می‌کند.

معروفترین کتابخانه ها در زمینه پردازش تصاویر ماهواره ای

کتابخانه‌ها در زبان برنامه‌نویسی پایتون مجموعه‌ای از کد‌ها و توابع هستند که به منظور انجام وظایف خاص و تسهیل کار با زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌شوند. این کتابخانه‌ها شامل توابع، کلاس‌ها، و ابزارهای مختلفی هستند که توسط توسعه‌دهندگان به منظور حل مسائل مختلف ایجاد شده‌اند. معمولاً کتابخانه‌ها برای یک زمینه خاص مانند علوم داده، پردازش تصویر، وب، یادگیری ماشین، و… طراحی و توسعه می‌یابند و کاربرد خود را در آن زمینه دارند.

به طور کلی، کتابخانه‌ها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند که:

از کد‌های موجود استفاده کنند و نیازی به ایجاد کد از ابتدا نداشته باشند.
کدهای مشترک و مفید را با دیگران به اشتراک بگذارند.
کارهای خاص را با استفاده از توابع و ابزارهای موجود انجام دهند و زمان بیشتری برای مسائل اصلی خود صرف کنند. در ادامه معروف ترین کتابخانه های معروف در زمینه پردازش تصویر ارائه خواهند شد. البته در نظر داشته باشید که کتابخانه های بسیار بیشتری در دنیا وجود دارد و فقط پر کاربرد ترین آنها ارائه شده است.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

یکی از قدیمی‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌ها در زمینه پردازش تصاویر و دید کامپیوتری است.
ابزارهای قدرتمندی برای تشخیص الگوها، تشخیص چهره، تشخیص حرکت، و پردازش تصاویر ماهواره‌ای ارائه می‌دهد.

Scikit-image

یک کتابخانه متن‌باز برای پردازش تصاویر در پایتون است.شامل ابزارهایی برای تبدیل، تحلیل، و فیلتر کردن تصاویر است.

GDAL (Geospatial Data Abstraction Library)

یک کتابخانه برنامه‌نویسی برای خواندن و نوشتن داده‌های مکانی و تصاویر ماهواره‌ای است. قابلیت پشتیبانی از فرمت‌های مختلف تصاویر و داده‌های مکانی از جمله GeoTIFF و شکل فایل‌ها را دارد.

Earth Engine Python API

یک API مخصوص برای دسترسی و پردازش داده‌های مکانی و تصاویر ماهواره‌ای از طریق Google Earth Engine است. این API امکانات قدرتمندی را برای تحلیل داده‌های مکانی ارائه می‌دهد.

Geemap

یک کتابخانه پایتونی است که به شما امکان می‌دهد تا از داده‌های Google Earth Engine استفاده کنید و نقشه‌های تحلیلی و تصاویر ماهواره‌ای را به سادگی تولید کنید.

Rasterio

کتابخانه Rasterio یکی از ابزارهای محبوب در زمینه پردازش تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های مکانی در زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این کتابخانه به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا با فایل‌های تصویری مانند تصاویر ماهواره‌ای، نقشه‌های جغرافیایی و داده‌های مکانی کار 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