دوره HOTA: نقشه برداری سه‌بعدی سیل با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق و داده‌های ماهواره‌ای سنتینل-2 همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره HOTA: نقشه برداری سه‌بعدی سیل با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق و داده‌های ماهواره‌ای سنتینل-2

موضوع کلی: سنجش از دور در مدیریت بحران و بلایای طبیعی

موضوع میانی: کاربرد یادگیری عمیق در تهیه نقشه سیل با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر سنجش از دور و مدیریت بحران
• 2. مقدمه ای بر بلایای طبیعی و چالش های آن
• 3. نقش سنجش از دور در مراحل مختلف مدیریت بحران
• 4. تاریخچه سنجش از دور برای نقشه برداری سیل
• 5. چالش های نقشه برداری سیل در مناطق وسیع
• 6. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در سنجش از دور
• 7. مروری بر شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 8. معماری های پایه CNN برای پردازش تصویر
• 9. شبکه های یادگیری عمیق برای بخش بندی تصویر (Segmentation)
• 10. مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 11. کاربرد یادگیری عمیق در پیش بینی سیل
• 12. کاربرد یادگیری عمیق در پایش سیل
• 13. کاربرد یادگیری عمیق در ارزیابی خسارات سیل
• 14. ماهیت داده های ماهواره ای و انواع آن
• 15. معرفی ماهواره سنتینل-2 و مشخصات آن
• 16. باندهای طیفی ماهواره سنتینل-2 و کاربردها
• 17. داده های بصری و فروسرخ نزدیک (NIR) در سنتینل-2
• 18. کیفیت و دقت داده های سنتینل-2
• 19. مراحل پیش پردازش داده های ماهواره ای
• 20. تصحیحات هندسی و رادیومتریک
• 21. حذف ابرها و سایه ابرها
• 22. روش های ترکیب و ادغام تصاویر
• 23. مقدمه ای بر مدل سازی سه‌بعدی
• 24. مفهوم مدل ارتفاعی رقومی (DEM)
• 25. منابع مختلف DEM
• 26. استفاده از DEM در تحلیل سیل
• 27. مفهوم نقشه برداری سه‌بعدی سیل
• 28. چالش های نقشه برداری سه‌بعدی سیل
• 29. مقاله HOTA: مروری کلی
• 30. اهداف اصلی مقاله HOTA
• 31. مراحل اصلی در روش HOTA
• 32. مفهوم Aggregation در HOTA
• 33. مفهوم Tiling در HOTA
• 34. مفهوم Hierarchical در HOTA
• 35. استخراج ویژگی با استفاده از CNN
• 36. معماری شبکه عصبی پیشنهادی در HOTA
• 37. توابع ضرر (Loss Functions) در HOTA
• 38. استراتژی های آموزشی (Training Strategies) در HOTA
• 39. نحوه تولید نقشه های سیل سه‌بعدی
• 40. پردازش تصاویر در مقیاس بزرگ
• 41. مدیریت حافظه و محاسبات در مقیاس بزرگ
• 42. تکنیک های Parallel Computing
• 43. استفاده از Distributed Computing
• 44. نحوه ادغام کاشی ها (Tiles)
• 45. روش های Overlap در HOTA
• 46. مزایای استفاده از Overlap
• 47. چالش های Overlap
• 48. نقشه برداری سه بعدی با استفاده از HOTA
• 49. ارزیابی نتهایج HOTA
• 50. معیارهای ارزیابی نقشه برداری سیل
• 51. مقایسه HOTA با روش های موجود
• 52. اعتبار سنجی نتایج HOTA
• 53. مطالعات موردی (Case Studies) در مقاله HOTA
• 54. کاربرد HOTA در سناریوهای مختلف سیل
• 55. محدودیت های روش HOTA
• 56. راهکارهای بهبود روش HOTA
• 57. کاربرد HOTA برای انواع بلایای دیگر
• 58. توسعه HOTA برای داده های ماهواره ای دیگر
• 59. مفاهیم پایه یادگیری عمیق برای نقشه برداری سیل
• 60. آشنایی با PyTorch یا TensorFlow
• 61. پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق
• 62. آماده سازی مجموعه داده برای آموزش
• 63. برچسب گذاری (Labeling) داده ها
• 64. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 65. آموزش مدل HOTA
• 66. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 67. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 68. روش های Data Augmentation
• 69. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 70. Fine-tuning مدل ها
• 71. ارزیابی مدل آموزش دیده
• 72. تفسیر نتایج نقشه برداری سه‌بعدی سیل
• 73. تصویرسازی نتایج
• 74. ایجاد گزارش و خروجی نهایی
• 75. کاربرد نرم افزارهای GIS برای تحلیل نتایج
• 76. مقدمه ای بر نقشه برداری زمین شناختی سیل
• 77. تحلیل عمق سیل با استفاده از HOTA
• 78. تحلیل گستره سیل با استفاده از HOTA
• 79. شناسایی مناطق تحت تاثیر سیل
• 80. شناسایی تغییرات زمین در اثر سیل
• 81. ملاحظات زیست محیطی در نقشه برداری سیل
• 82. نقش HOTA در ارزیابی تاثیرات زیست محیطی سیل
• 83. اقتصاد و نقش HOTA در تخمین خسارات اقتصادی
• 84. مدیریت اطلاعات مکانی (Spatial Information Management)
• 85. کاربرد HOTA در سیستم های هشدار سیل
• 86. توسعه ابزارهای نرم افزاری مبتنی بر HOTA
• 87. روند آینده نقشه برداری سه‌بعدی سیل
• 88. چالش های آینده در سنجش از دور و مدیریت بحران
• 89. نقش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در آینده
• 90. جمع بندی و نتیجه گیری دوره