GEE遥感训练营自2021年创立以来，已经持续4年多深耕 Google Earth Engine（GEE） 知识分享与科研实践。截至目前，我们累计发布800余篇高质量内容，系统涵盖 GEE使用技巧、经典代码案例、科研论文解析与前沿资讯解读等多个维度，陪伴了一大批科研工作者从“入门”走向“实战”。在内容分享之外，我们还组织开展了多轮GEE专题培训与实战训练营，累计培训学员上千人，覆盖硕博研究生、高校教师及一线科研人员。不少学员在系统学习后，迅速将 GEE 应用于自身研究工作，并陆续发表了 SCI 论文 —— 这些成果，在我们看来，正是长期系统训练后的“水到渠成”。我们深知：GEE(Google Earth Engine)已经成为当前遥感云计算领域最重要的平台。它涵盖了100+PB级别的遥感数据与地理空间数据，内置海量高性能 API 科学算子，极大的提高了科研的效率。极大降低了数据获取与计算门槛，显著提升科研效率。如今，GEE 已广泛服务于遥感科学、地理学、农业资源、生态环境、国土规划、水文气象等多个学科方向，成为不可或缺的科研基础设施。与此同时，Python作为当下最主流、最具生命力的科研编程语言，在数据处理与分析、多维可视化、机器学习与深度学习、科研精美制图 等方面展现出强大能力。 可以说，熟练掌握 Python，就是为科研插上了一双翅膀 —— 不仅提升效率，也极大拓展了研究的深度与广度！
但现实也同样清醒：当前市面上关于 GEE 与 Python的学习资料良莠不齐。许多朋友投入了大量时间，却依然难以系统入门，更遑论将其真正用于科研产出。而对于已经具备一定基础的研究者来说，如何将 GEE 与 Python 深度融合，筛选可靠数据源，在海量数据与上千算法函数中构建“可发表、可复现、有创新”的研究框架，仍然是一道绕不开的难题。 同时，国内科研考核正呈现出 “加指标、加难度、加任务” 的趋势，论文标准水涨船高。若缺乏宏观视角与全球尺度分析能力，想要在 Nature 子刊乃至正刊取得突破，难度正变得越来越大。正因如此，系统掌握GEE遥感+Python，利用云计算挖掘宏观时空规律，已经成为实现高水平科研论文突破的优选路径。基于以上考虑，GEE遥感训练营推出《2026寒假特训 | GEE(Python版本)深度学习与全球制图分析实战特训教学》。
课程专门为：（1）希望快速掌握GEE和Python，利用GEE和Python进行实战应用的学员量身定制；（2）希望快速发表论文，希望利用GEE+Python提高科研效率；（3）希望掌握最前沿的GEE遥感地学与Python建模方面的知识。课程内容贴合遥感科学、地理学、农业资源、生态环境、国土规划、水文气象等需求，能保证学有所用。
课程老师的专业性：课程老师是相关专业出身，具有良好的学科背景，在GEE编程领域，Python建模应用有深厚的底蕴。
系统全面讲解了GEE(Python)版本的相关操作界面、注意事项、使用细节、函数分析、案例讲解。
系统全面讲解了GEE(Python)的热点问题，深化应用，解决常见错误。
系统全面讲解联合GEE和Python建模进行遥感地学应用，高效助力科研！
课程设置多名答疑老师以及答疑群，能够方便了解学员学习情况，学员可以随时提问解答，快速上手，达到学习的目的。
课程中引入了多个实际案例，包括本次培训，我们将聚焦于如何利用GEE(Python版本)从入门到实战应用，从本地部署开始，涵盖科研数据获取、多源数据筛选、综合数据分析、多源影像去云、多源数据优化、时空统计分析、机器学习与深度学习、多维精美科研制图等等。课程内容绝对物超所值！课程内容设置如下：
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| GEE(Python)环境搭建、基本原理、平台功能介绍 | GEE(Python)在SCI论文中的科学前沿应用； GEE(Python)本地化部署与环境搭建； GEE(Python)海量账号注册与登录技巧 GEE(Python)快捷键使用技巧综合介绍； GEE(Python)快速使用代码模块技巧介绍；
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GEE(Python)矢量数据类型详解（Geometry,FeaTure,FeatureCollection,List）； GEE(Python)矢量数据函数功能（全国省/市/县数据筛选、合并、缓冲、删除）； GEE(Python)矢量数据属性分析、统计与转换； GEE(Python)矢量研究区分块处理； GEE(Python)矢量全球遥感影像图幅生成；
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| GEE(Python)栅格数据筛选；
GEE(Python)栅格数据镶嵌与裁剪； GEE(Python)栅格数据的优化； GEE(Python)多源遥感数据可用性分析； GEE(Python)多源栅格产品数据的使用与优化。
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| Sentinel-2遥感影像去云方法（3种）； Landsat遥感影像去云方法（2种）； 单幅遥感影像数据的下载方法与技巧； 影像数据集合批量下载的方法与技巧；
基于深度学习需求的高精度数据下载方法与技巧；
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| GEE(Python)多维特征植被指数计算方法； GEE(Python)自动与经验阈值分割计算方法； GEE(Python)遥感数据统计分析； GEE(Python)土地利用分类统计分析； GEE(Python)基于长时序的统计变化分析。
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| 基于开源数据的多维度样本获取； 基于RF随机森林方法的土地利用监督分类； 基于SVM支持向量机方法的土地利用监督分类； - 基于K-Means均值聚类的非监督分类；
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GEE(Python)全球深度学习样本构建； GEE(Python)沟通GEE深度学习的本地化部署； GEE(Python)深度学习的本地化训练与优化； 利用本地化部署GEE深度学习估算地上生物量； 深度学习精度评估方法与模型对比。
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| GEE(Python)多源数据/多图幅叠加表达方式详解； GEE(Python)多源数据参数设置（位置/阴影/水文/纹理/颜色等）；
GEE(Python)多源数据综合制图规划与标准化设置； GEE(Python)全球尺度任意精美的研究区位置图； GEE(Python)全球尺度任意多维度时刻分析制图。
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- 本次课程涉及到的所有矢量数据（全国、省、市、县级别的行政界限）、栅格数据（土地利用分类数据、人口数据、气象数据等），代码、学习视频、学习交流群都会与报名学员分享，减少学员数据和代码忧虑！！！
- 本次课程可以提供培训通知以及发票，方便大家报销！！！
- 通过本次培训的学员，可以得到公司盖章培训证书（64个学时）！！
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前50名报名，送GEE+ChatGPT双重账号！！！
需要了解和报名的，可以加小编的微信，开课前我会把你拉入群里，方便你的学习，欢迎转发告知，微信下图可见：
