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GeoAI mit Python

Ein praxisorientierter Leitfaden für Open-Source-Geodaten-KI

by Qiusheng Wu · creator profile

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Original English editionGeoAI with Python
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Satelliten erfassen täglich enorme Mengen an Bilddaten, doch um aus Pixeln Erkenntnisse zu gewinnen, ist KI erforderlich. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Deep-Learning-Modelle für reale Satellitenbilder mit Python und Open-Source-Tools entwickeln, trainieren und anwenden können. Es enthält 23 Kapitel mit ausführbarem Code, den Sie sofort nutzen können.

Table of contents

  • Teil I: Grundlagen

    1. Einführung in GeoAI
    2. Einrichtung der Umgebung
    3. Grundlagen geospatialer Daten

  • Teil II: Datenerfassung und -vorbereitung

    1. Herunterladen von Fernerkundungsdaten
    2. Interaktive Kartierung und Visualisierung
    3. Vorbereitung von Trainingsdaten

  • Teil III: Zentrale KI-Aufgaben

    1. Bilderkennung
    2. Objekterkennung
    3. Semantische Segmentierung
    4. Instanzsegmentierung
    5. Bildübersetzung
    6. Veränderungserkennung
    7. Regression auf Pixelebene

  • Teil IV: Foundation-Modelle und Satelliten-Embeddings

    1. SAM für geospatiale Anwendungen
    2. Vision-Language-Modelle
    3. Satelliten-Embeddings

  • Teil V: QGIS-Plugins

    1. Einrichtung des GeoAI-QGIS-Plugins
    2. Baumsegmentierung in QGIS
    3. Wassersegmentierung in QGIS
    4. Vision-Language-Modelle in QGIS
    5. Segment Anything in QGIS
    6. Semantische Segmentierung in QGIS
    7. Instanzsegmentierung in QGIS
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