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gis背景前沿信息_动感gif背景图片(2024年11月实时热点)

内容来源：德赛环球网所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

gis背景

深度学习在遥感图像处理中的实践指南《Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software》是一本由R㩭i Cresson撰写的专业指南，专注于如何使用免费开源工具处理遥感图像，并结合深度学习技术。这本书是该领域首部全面的实践手册，详细阐述了如何将深度学习技术应用于公开的遥感数据和开源软件中。 𐟓Œ 创新性：这本书首次展示了深度学习在遥感数据（如Spot-7和Sentinel-2图像、OpenStreetMap地理信息）和开源软件（如QGIS、Orfeo ToolBox、TensorFlow）上的应用。 𐟓Œ 实用性：书中介绍的方法适用于实际图像和数据，适合进行大规模处理和GIS应用。 𐟓Œ 深度学习模型：本书讨论了最新的适用于遥感领域的深度学习模型，这些模型主要用于土地利用分类，但也适用于图像复原等其他通用方法。 𐟓Œ 易于上手：书籍适合深度学习新手和有一定GIS背景的读者，无需编程经验即可掌握实用技巧。 𐟓Œ 分步实践：通过一系列分步骤的遥感数据处理实例，包括深度学习技术的应用。书籍内容覆盖了背景知识、基于块的分类、语义分割和图像复原等主题。作者R㩭i Cresson是法国国家环境与农业科技研究院的研究人员，他的研究领域包括遥感图像处理、高性能计算和地理空间数据的互操作性。这本书为遥感图像处理领域的专业人士和学生提供了宝贵的资源，帮助他们结合理论与实践，利用现有的工具和数据应用深度学习技术。

GIS转码必看！5大课程推荐与经验分享经常有朋友问我，GIS背景的他们如何转码，需要准备什么，学习路线如何规划。虽然我不是大佬，但我有一些转码的经验，今天就来分享一些干货吧！我的背景：211 GIS本科，QS前十硕士（别骂我，刚进去的）。我算是根正苗红的GIS人。最终就业方向：前端（三维方向）后端方面我经验不多，建议大多是来自朋友们的经历。如果你对前端感兴趣，可以参考我的路线。整体差别不大。如果你也是NUS的同学，可以参考我的选课建议。先说课程吧（精力有限的可以参考，无限的全学）：认真学习的课程 𐟒ebGIS（也叫Internet GIS，前端必修，其实就是GIS的Web课程）：前端开发的基础。空间数据库（Spatial Database或者一系列类似名字的课程）：掌握九交模型和范式等，对后续编程非常有帮助。数据结构（可能叫Spatial algorithm，或者Data Structure等）：每个人日后面试刷题的基础。空间分析（也叫Spatial Modelling，Spatial Analysis，Spatial Programming）：这个才是真正用到空间算法的课程，不管是Python还是R，学了对日后深造和找工作都有帮助。可以不太卷的课程 𐟘€ 遥感相关课程：我个人是当拓展知识面去学习的。但数据搜集的办法一定要学会，很方便发论文！测绘、地理相关课程：基于兴趣学习，不做对应方面的工作基本上就是未来用来吹水的（别骂我哈哈哈）。 ArcGIS、QGIS相关课程：记住，这些不是GIS，这只是软件。要学会使用它们，但没有必要精通。用什么你都会百度，后续甚至直接用Python写。空间数据科学（我们的叫Spatial Data Science）等一系列名字超大的课程：这些类似给其他专业的学生掌握GIS基础知识，时下研究热点的课程。当成讲座听就好。一切与Big Data相关的课：噱头大于实际用途，对就业其实不是很友好。最为重要的：毕业项目/论文。就业为目标建议选Project，深造为目标的可以选Thesis。做时下坑多人少的项目，机遇大于努力，认知大于努力。推荐的方向：三维、DT、开源数据的质量评价、基于开源数据的时空分析（通常把学到的算法都用一遍并比较）。仅供参考！希望这些建议对你有帮助！如果有更多问题，欢迎联系我，我会帮你问真正的大佬！

6款热门地图可视化软件推荐大家好！今天我们来聊聊那些常用的地图可视化软件。无论你是数据分析师、地理爱好者，还是需要制作精美地图的普通人，这些工具都能帮你实现目标。让我们一起来看看6款常见的地图可视化设计软件吧！ Tableau 𐟓Š 特点：Tableau 是一款强大的数据可视化工具，支持多种地图类型和高级交互功能，非常适合处理复杂数据。优点：用户界面友好，支持动态过滤、图层叠加和地理层次钻取等功能；内置多种地图背景，还能导入自定义背景。适用场景：商业数据分析、地理数据可视化、BI 报告。 Power BI 𐟓ˆ 特点：Power BI 是微软推出的商业智能工具，集成了地图可视化功能，与其他微软产品（如 Excel、Azure）集成得很好。优点：支持多种地图类型，易于使用，且定制化功能丰富；与 Bing 地图无缝集成，提供良好的在线地图支持。适用场景：商业数据分析，企业级报告。 ArcGIS Online/ArcGIS Pro 𐟌 特点：ArcGIS Online 和 ArcGIS Pro 是由 Esri 开发的 GIS 工具，专注于地理信息系统（GIS）和地图可视化。优点：强大的地理数据分析功能，支持 2D 和 3D 地图渲染，能够处理复杂的空间分析任务；拥有海量的地理数据和插件。适用场景：地理信息系统 (GIS)、城市规划、环境分析。 QGIS 𐟌 特点：QGIS 是一款开源的 GIS 软件，提供广泛的地理数据处理和地图可视化功能。优点：免费，功能灵活强大，支持复杂的空间分析和自定义地图设计，适合专业用户。适用场景：地理信息分析、科学研究、环境监测。 Google Data Studio 𐟓– 特点：Google Data Studio 是谷歌提供的免费数据可视化工具，集成了 Google 地图，适合快速创建简单地图。优点：免费，简单易用，特别适合展示在线数据，适合轻量级数据可视化。适用场景：营销数据分析、Web 分析、轻量级地图可视化。 Kepler.gl 𐟌 特点：Kepler.gl 是 Uber 开发的开源地图可视化工具，专注于大规模地理数据展示和交互。优点：支持大规模地理数据，支持 3D 地图显示和可视化动画效果，免费开源。适用场景：大数据地理分析、城市交通、环境监测。这些软件各有千秋，选择适合自己的工具可以大大提升工作效率和地图可视化效果。希望这篇文章能帮到你，找到最适合你的地图可视化软件！

GIS转码必知必学课程清单𐟓š 经常有朋友问我，GIS背景想转码需要准备什么，该怎么规划学习路线。虽然我不是大佬，但也有一些转码的经验，今天就来分享一些干货吧。本人背景：211 GIS本科，QS前十硕士（别骂，刚毕业的）。纯正的GIS人。最终就业方向：前端（三维方向）后端我本人没有太多经验，建议多是来自身边朋友的经历。如果你对前端感兴趣，可以参考我的路线，整体差别不大。如果你也是NUS的同学，可以参考我的选课建议。先说课程吧（精力有限的可以参考，无限的全学）：认真学习的 𐟒ﺊWebGIS（也叫Internet GIS，前端必修，其实就是GIS的Web课程）。空间数据库（Spatial Database或者一系列类似名字的课程），掌握九交模型和范式等，对后续编程非常有帮助。数据结构（可能叫Spatial algorithm，或者Data Structure等），是每个人日后面试刷题的基础。空间分析（也叫Spatial Modelling，Spatial Analysis，Spatial Programming等），这个才是真正用到空间算法的课程，不管是Python还是R，学了对日后深造和找工作都有帮助。可以不太卷的 𐟘€: 遥感相关的课程，我个人是当拓展知识面去学习的。但是数据搜集的办法，一定要在这里学会，很方便发论文！测绘和地理相关的课程，我个人是基于兴趣学习的。不做对应方面的工作基本上就是未来用来吹水的（别骂，不好意思哈哈哈）。 ArcGIS和QGIS相关课程。记住，这些不是GIS，这只是软件。要学会使用它们，但没有必要精通。用什么你都会百度。后续甚至直接用Python写。空间数据科学（我们的叫Spatial Data Science）等一系列名字超大的课程。这些类似给其他专业的学生掌握GIS基础知识，时下研究热点的课程。当成讲座听就好。一切与Big Data相关的课。噱头大于实际用途，对就业其实不是很友好。最为重要的 𐟓ˆ: 毕业项目/论文。就业为目标建议选Project，深造为目标的可以选Thesis。做时下坑多人少的，机遇大于努力，认知大于努力。推荐的方向: 三维，DT，开源数据的质量评价，基于开源数据的时空分析（通常把学到的算法都用一遍并比较）。仅供参考！！！希望这些建议对你有帮助，如果有更多问题可以联系我，我会帮你问真正的大佬！

地理信息系统专业就业前景及热门项目推荐 𐟌地理信息系统（GIS）是一门结合地理学、地图学、遥感和计算机科学的交叉学科，涉及地理空间数据的收集、管理和可视化。它广泛应用于智慧城市、新能源汽车、环境监测、供应链等新兴领域。 𐟎“适合跨申的专业背景 GIS适合不同专业背景的学生申请，常见的包括工程、建筑、地理、城市规划、数学、测量、海洋和地球科学、计算机科学、考古学、环境科学和物理等。 𐟓š课程核心内容地理数据收集与处理：使用各种传感器和测量工具收集地理数据，并进行数据处理。空间分析与建模：进行空间分析和建模，探索数据背后的规律。地图制作与可视化：制作地图并进行可视化展示。地理数据库管理：学习关系数据库管理系统（RDBMS）的原理和技术，管理地理数据。 𐟒𜥰𑤸š方向 GIS专业具有工具性，应用广泛。以下是一些可能的就业方向：环境和自然资源管理土地开发采矿和勘探设施管理和建设交通和公用事业城市治理和政策应急和灾害管理数据分析和信息通信技术 𐟌实际就业情况 GIS毕业生在政府部门、城市规划机构、环境咨询公司、能源和电信行业、测绘和空间数据提供商等各种组织中找到了工作。 𐟏릎訍项目英国爱丁堡大学MSc in Geographical Information Science：课程期间，学生通常以小组形式合作开展实地考察的小型GIS项目。荷兰代尔夫特理工大学MSc Geomatics：两年制硕士项目，学生将有实习或设计项目的经历，实现专业知识与学术技能训练的平衡。香港中文大学Master of Geoinformation Science and Smart Cities：课程与智慧城市相关，如智慧城市的人工智能和地理空间大数据等，与当前智慧城市建设理念相吻合。美国加州大学圣巴巴拉分校MS in Spatial Sciences：UCSB地理系是美国NCGIA三校之一，非常权威和专业。 𐟔通过拓宽视野，将GIS应用于各个领域，你会发现更多的职业选择机会。

UCL巴院建筑学生必备6大类软件 𐟌Ÿ 探索UCL巴院建筑学院的学生们在日常学习中使用的软件工具。以下是他们可能用到的几类软件，以及各自的难度评级： 1️⃣ Adobe创意工具 𐟌Ÿ 使用Photoshop制作效果图，Adobe Illustrator制作分析图，InDesign排版制作portfolio。Premiere剪辑视频，After Effects制作视频特效。这些软件通常搭配使用，是毕业设计汇报的重要部分。 2️⃣ 建模软件 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ Rhino作为国外建模的基础软件，虽然本身不难，但因其众多的grasshopper插件，难度给予三颗星。SU（SketchUp）在国内可能更常见，但rhino与最终方案有着密切关系。 3️⃣ 场地分析软件 𐟌Ÿ𐟌Ÿ 主要使用GIS类分析工具，结合grasshopper中的插件进行环境分析。这类软件的难度不大，国内规划类同学可能会觉得较为容易。 4️⃣ 进阶建模与动画特效软件 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这类软件主要用于动画和模拟分析，部分项目组也会用于游戏类建筑。虽然大多数同学没有基础，但如果有3D建模软件的基础，上手还是较为容易的，难度系数较大。 5️⃣ 交互与机器学习软件 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这类软件包含大量编程内容，几乎没有同学有基础。如果有计算机背景，难度会降低。 6️⃣ 渲染模型与动画软件 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这类软件主要用于渲染模型，上手容易，特别是Lumion。但要做到精细，调整参数也很复杂，难度在两星到三星之间。 𐟔 以上就是在UCL巴院建筑学院学习中可能会用到的软件工具。看似种类繁多，但并不需要精通所有软件。实际上，很多软件只需要掌握基本操作即可。对于小组合作来说，每个人只需负责几个软件就行！

如何高效备考注册测绘师？过来人分享经验！大家好，今天我想和大家分享一下我备考注册测绘师的经历，希望能给正在准备的小伙伴们一些参考。个人情况 𐟓š 首先，简单介绍一下我的背景。我是GIS专业的，虽然有一些测绘的基础，但真的没有天赋，完全是靠努力。备考期间，我基本上每天学习3小时，周末则多花点时间，大概5-6小时。备考资料 𐟓– 我主要用了武大测绘出版社的三本教材和历年的真题。没有报班，也没看网课，完全是靠自己啃书。这里提醒一下，自己看书可能会找不到重点。我第一遍看完后总结了一遍知识点，做了一套综合真题，结果只得了50多分。后来发现，最好还是先听一下去年的网课，再自己看书。备考安排 𐟓… 我的备考安排是这样的：7月上旬开始看教材，一字一句地看，并且自己总结知识点。比如法规部分，我总结了工作日、年限、罚款等知识点；综合部分则总结了中误差、较差等容易混淆的内容。看完3-4遍书后，我开始刷真题，从2011年的真题开始做，并总结那些反复考的知识点。8月中下旬开始复习案例，直接看真题，总结答题思路和技巧。9月开始冲刺，由于测绘师有很多内容需要背诵，建议9月主要以背诵和刷真题为主。备考顺序 𐟓‘ 关于备考顺序，我建议先从法规入手，了解大致考的几方面内容，再看综合。等综合复习得差不多后，再开始复习案例。希望这些经验能帮到大家，祝大家都能顺利通过考试！如果有任何问题或心得，欢迎留言讨论哦！

英国布里斯托大学遥感深度学习博士招生布里斯托大学地理科学学院欢迎对遥感深度学习感兴趣的学生加入我们的研究团队。我们正在寻找具有优秀学术背景和科研潜力的博士研究生，特别是那些对基于深度学习的土地利用遥感分类、遥感大数据分析、景观动态模拟及生态环境变化监测感兴趣的学生。 𐟑颀𐟎“ 申请要求：硕士学位：申请者需在遥感、计算机、数学、GIS建模、地理学与环境等相关领域拥有硕士学位。成绩要求：申请者需来自985/211院校，且本科成绩需在专业前15%。发表论文：申请者需以第一作者在SCI期刊或计算机领域顶级会议上发表过相关论文。编程与英语能力：申请者需具备优秀的编程基础，优异的英语口语和书面表达能力，对科研工作具有浓厚的兴趣。英语语言成绩：申请者的英语语言成绩需满足布里斯托大学入学要求Profile D（雅思总分不低于6.5，写作阅读不低于7，其他不低于6）。 𐟓š 感兴趣的同学欢迎联系Ce Zhang博士进行申请。我们期待你的加入，共同探索遥感深度学习的未来。

考古学考研接受跨考吗今年申请季，很多同学都在问如何跨专业申请考古文博专业。其实，关键在于明确自己的目标，然后精准定位学校和专业方向。以下是一些实用的建议：明确你的目标学校 𐟎“ 如果你有人文社科背景，可以选择传统考古、图像考古、博物馆学或文化遗产方向。如果你不是人文社科背景，比如是生物、化学、地球物理和地质科学等专业，可以考虑科技考古方向，比如GIS考古。如果你有商科背景，可以选择商业与遗产管理、文化遗产管理等方向。阅读相关文献 𐟓š 跨专业的同学需要先了解一下考古学的本质、目标、理论和方法。可以阅读一些中文考古通识著作，或者参考一些顶尖考古期刊。比如，北大、川大、UCL、牛剑等推出的reading list就很有参考价值。在线学习平台 𐟒𛊊如果你所在的学校没有考古系，无法接触到相关资源，可以利用edX、Coursera、Udemy等网课平台及MOOC系统，学习一些考古相关的课程，获取额外的技能和证书。这些都可以写在你的CV和PS中，展示你的学科基础。暑期课程和工作坊 𐟏ž️ 跨学科申请的同学可以参加一些官方认证的实地发掘项目，比如夏令营性质的项目。这些项目通常会有讲课环节，甚至可能会有专业产出，能更好地提升你的背景。比如北大、川大、西北大学等会有一些考古、文化遗产工作坊，国外也有一些网站，如Institution for Field Research和balkan heritage field school等，会有相应的fieldwork招募。考古文博公主号 𐟓𑊊关注一些考古文博公主号，利用课余时间参加一些考古发掘项目招募或者博物馆讲解员招募。这不仅能提升你的背景，还能让你参与到一线工作，更好地了解考古文博专业在现实中的作用。比如公众考古、博物馆解说、遗产活化等领域，能够学以致用，展现社会责任感。如果你也对考古文博的留学申请和背景提升感兴趣，欢迎继续了解更多信息！

Python地理数据分析秘籍 Bonny P McClain是一位经验丰富的地理信息系统（GIS）专家，拥有多年的实践经验和学术背景。他在地理信息系统和空间数据分析领域发表了多篇论文，并在各种项目中担任要职，致力于将地理空间数据应用于解决实际问题。《Python for Geospatial Data Analysis》是他撰写的一本重要著作，深入探讨了Python在地理空间数据分析中的应用。作者结合自己丰富的实践经验，系统地介绍了如何使用Python编程语言进行地理信息系统的开发和空间数据分析。读者将从中学习到如何使用Python处理和分析地理空间数据，包括地图制作、地理定位、地理数据可视化等方面的技术。书中内容涵盖了Python在地理数据处理、空间统计分析、地图绘制和空间数据可视化等方面的应用，以及如何使用常见的Python库（如GeoPandas、Folium、Shapely等）进行地理空间数据处理和分析。无论是初学者还是有一定经验的数据科学家和地理信息系统专业人员，都能从这本书中获得丰富的知识和实用的技能，进而更好地应用Python进行地理空间数据分析。

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