专栏定位与受众

本专栏聚焦「机器学习 + 遥感应用」的落地实践，专为遥感相关专业大学生、刚入门的遥感工程师、机器学习爱好者打造。避开纯理论堆砌，以「实验课式实操」为核心，帮你解决 “懂理论但不会用代码落地”“遥感数据处理与模型结合难” 的痛点，最终能独立完成从数据到模型再到结果的全流程任务。

专栏核心内容框架

本专栏主要是从机器学习的基础理论、软件与编程环境配置、数据获取与处理、机器学习遥感分类与回归应用等方面进行一个系统的讲述。

• 基础理论：遥感基本知识、机器学习基础知识、遥感与机器学习交叉应用等
• 软件与编程环境配置：Python安装、gdal、sklearn等安装、pycharm安装等
• 数据获取与处理：遥感数据下载、数据标签标注、矢量标签转栅格、对齐影像与标签行列数等
• 机器学习遥感分类与回归应用：数据读写、数据结构转换、模型调参、模型训练、精度评价、模型预测、结果保存等

讲述方式

以基于xgboot算法进行遥感水体为例，来演示机器学习在遥感分类任务中的应用；以基于xgboot算法进行ndwi反演为例，来演示机器学习在遥感回归任务中的应用。以大学生实验课的形式给大家讲解，一步一步操作，提供实验所需的数据与代码。