Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Machine Learning in GIS and Remote Sensing: 5 Courses in 1

Machine Learning trong GIS và Viễn thám: 5 khóa học trong 1

Machine Learning trong GIS và Viễn thám: 5 khóa học trong 1

Hiểu và áp dụng machine learning và deep learning cho phân tích không gian địa lý (GIS và Viễn thám) trong QGIS, ArcGIS

4.2
(529 đánh giá)
2,533 học viên
Giảng viên
Katie Alison
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
8.5 giờ video
61 bài giảng
1 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững kiến thức nền tảng về Machine Learning và ứng dụng của Machine Learning trong GIS
Học các công cụ GIS và Viễn thám mã nguồn mở phổ biến nhất (QGIS, SCP, bộ công cụ OTB)
Học phần mềm GIS hàng đầu thị trường là ArcGIS (ArcMap) và ArcGIS Pro
Tìm hiểu về học có giám sát và học không giám sát cùng ứng dụng của chúng trong GIS
Áp dụng phân loại ảnh bằng Machine Learning trong QGIS và ArcGIS
Thực hiện phân đoạn và phân tích ảnh theo đối tượng trong QGIS và ArcGIS
Học và áp dụng mô hình hồi quy cho các tác vụ GIS
Hiểu những bước phát triển chính trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, deep learning và machine learning khi áp dụng vào GIS
Hoàn thành hai dự án độc lập về Machine Learning và Deep Learning
Hiểu kiến thức cơ bản về deep learning như một phần của machine learning
Áp dụng các thuật toán deep learning, như mạng nơ-ron tích chập, trong GIS với ArcGIS Pro

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về thao tác dữ liệu không gian (ảnh) sẽ là một lợi thế nhưng không bắt buộc
Khóa học sẽ được trình diễn trên phiên bản QGIS dành cho Windows PC. Người dùng Mac và Linux cần điều chỉnh hướng dẫn cho phù hợp với hệ điều hành của mình.
Cần có ArcGIS (Pro phiên bản 2.5 và ArcMap 10.6 trở lên): có bản dùng thử miễn phí trên trang web của ESRI

Đối tượng phù hợp

Khóa học này lý tưởng cho các chuyên gia như nhà địa lý, lập trình viên, nhà khoa học xã hội, nhà địa chất, và tất cả các chuyên gia khác cần sử dụng bản đồ trong lĩnh vực của mình và muốn tìm hiểu thêm về phân tích địa không gian (GIS & Viễn thám).

Nội dung khóa học

13 phần • 61 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Giới thiệu về Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS)
3 Giới thiệu về Viễn thám
4 Ứng dụng của GIS và Viễn thám
1 Thông tin về phiên bản QGIS
2 Cài đặt QGIS
3 Lưu ý về các phiên bản QGIS và plugin của nó
4 Plugin Phân loại Bán tự động cho QGIS
5 Cài đặt plugin cho QGIS
1 Giới thiệu: Machine Learning
2 Về Machine Learning trong GIS và Viễn thám: nền tảng lý thuyết
3 Học có giám sát và Học không giám sát (phân loại) trong GIS và Viễn thám
4 Thực hành: Thu thập dữ liệu ảnh trong QGIS
5 Các thuật toán phổ biến trong phân loại ảnh
6 Phân loại lớp phủ mặt đất trên nền tảng đám mây sử dụng EO Browser
7 Phân tích hồi quy
8 Dự đoán trong GIS và deep learning cho phân tích Dữ liệu Lớn
1 Tổng quan về Machine Learning cho Phân loại Ảnh trong ArcGIS
2 Phần mềm ArcGIS
3 Phân tích ảnh LULC không giám sát trong ArcGIS
1 Cài đặt plugin OTB cho QGIS
2 Phân tích ảnh không giám sát (K-means) trong QGIS
1 Các giai đoạn của phân loại có giám sát LULC
2 Thực hành: Tạo dữ liệu huấn luyện trong ArcMap 10.6
3 Thực hành: Phân loại ảnh có giám sát với Support Vector Machines trong ArcGIS
1 Thực hành: Học có giám sát dựa trên Thuật toán Hợp lý Tối đa
2 Tạo dữ liệu huấn luyện cho lập bản đồ LULC trong QGIS
3 Thực hành: LULC sử dụng Thuật toán Phân loại Khoảng cách Tối thiểu
4 Đánh giá độ chính xác của bản đồ trong QGIS
5 Thực hành: Tạo dữ liệu kiểm chứng
6 Thực hành: Đánh giá độ chính xác bản đồ LULC trong QGIS
7 Phân loại có giám sát bằng Random Forest cho ảnh Sentinel-2 trong QGIS
8 So sánh kết quả giữa bộ phân loại Random Forest và Decision Trees
1 Nguyên lý phân đoạn ảnh cho phân tích GIS và Viễn thám
2 Thực hành: Tải dữ liệu ảnh cho phân tích phân đoạn
3 Thực hành: Thực hiện phân đoạn ảnh trong ArcGIS
4 Thực hành: Phân đoạn ảnh vệ tinh trong QGIS
1 Phân loại ảnh theo đối tượng (OBIA) so với phân loại ảnh theo điểm ảnh
2 Tạo dữ liệu huấn luyện cho phân loại ảnh theo đối tượng trong ArcGIS
3 Phân loại ảnh theo đối tượng (OBIA) trong ArcGIS
1 Mô hình hồi quy: lý thuyết
2 Mô hình hồi quy OLS trong GIS
3 Mô hình hồi quy OLS trong ArcGIS
1 Deep Learning trong ArcGIS Pro
2 Giới thiệu về mạng nơ-ron
3 Deep learning trong ArcGIS Pro: tổng quan
4 Bắt đầu với deep learning trong ArcGIS Pro
1 Phần mềm sử dụng trong phần này: ArcGIS Pro
2 Tạo dữ liệu huấn luyện cho mạng nơ-ron tích chập (CNN)
3 Thực hành: Chuẩn bị ảnh cho deep learning trong ArcGIS Pro
4 Thực hành: Tạo dữ liệu huấn luyện cho mạng nơ-ron trong ArcGIS PRO 2.5
5 Thực hành: Cài đặt các framework deep learning cho ArcGIS
6 Định nghĩa mô hình Deep Learning (CNN) trong ArcGIS PRO
7 Thực hành: Định nghĩa mô hình Deep Learning (CNN) trong ArcGIS PRO
8 Áp dụng mô hình deep learning để phát hiện đối tượng hoặc phân loại ảnh
9 Thực hành: Phát hiện đối tượng ảnh bằng CNN (mô hình deep learning) trong ArcGIS Pro
10 Tổng kết
1 Dự án 1: Học có giám sát để phân loại dữ liệu Landsat trong QGIS
2 Dự án 2: Deep Learning trong ArcGIS Pro
3 BONUS
4 Dự án bản đồ trong QGIS

Giới thiệu khóa học

Machine Learning and Deep Learning for Geospatial Analysis in QGIS and ArcGIS

This comprehensive course provides a complete introduction to machine learning and deep learning for Geographic Information Systems (GIS) and Remote Sensing. Designed as a 5-in-1 MEGA training, it gives you both the theoretical foundations and practical skills needed to apply advanced algorithms to environmental, land use, and object-based geospatial tasks.

Whether you want to perform land use and land cover (LULC) mapping, run object-based image analysis, or build powerful machine learning models for spatial prediction, this course will guide you step by step using QGIS, ArcGIS, and open-source geospatial tools.

Course Highlights

• In-depth coverage of machine learning and deep learning for GIS and Remote Sensing
• Confidence to apply algorithms such as Random Forest, Support Vector Machines, Decision Trees, and Convolutional Neural Networks
• Hands-on workflows for land use and land cover mapping, object detection, segmentation, and spatial modeling
• Practical experience with QGIS for advanced spatial analysis
• Introduction to Orfeo Toolbox, ArcMap, and ArcGIS Pro
• Completion of two independent GIS projects to showcase your geospatial skills
• Downloadable datasets, exercises, and instructions

Course Focus

This course is designed for learners who already understand basic GIS operations in QGIS or ArcGIS and want to progress to advanced geospatial techniques. You will learn how to integrate machine learning and deep learning with GIS workflows, perform object-based image analysis, and work efficiently with geospatial datasets for real-world applications.

Why Choose This Course

Every lecture is focused on practical application. You will learn how to implement machine learning and deep learning methods directly within GIS environments and how to use these tools to solve real geospatial problems. This course combines theory, hands-on coding, and software-based demonstrations to ensure you gain true applied competency.

What You Will Learn

• Machine learning and deep learning concepts for geospatial analysis
• LULC mapping using supervised learning algorithms
• Regression modeling in ArcGIS
• Object-based image analysis, segmentation, and object detection
• Applying algorithms such as Random Forest, SVM, Decision Trees, and CNNs
• Using Orfeo Toolbox, ArcMap, and ArcGIS Pro for machine learning workflows
• Running complete geospatial projects from data preparation to final maps
• Building two independent GIS projects to demonstrate your skills

Who This Course Is For

This course is ideal for geographers, GIS analysts, Remote Sensing professionals, environmental scientists, programmers, social scientists, geologists, researchers, and anyone who wants to apply machine learning and deep learning to geospatial datasets using QGIS and ArcGIS.

Included in the Course

You will receive access to all datasets, project files, and step-by-step instructions for running machine learning and deep learning algorithms in QGIS and ArcGIS. Future course resources are also included.

Enroll Today

Start mastering advanced geospatial techniques with machine learning and deep learning. Enroll now and begin applying powerful analytical methods to GIS and Remote Sensing tasks using QGIS and ArcGIS.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Arcgis
Hiển thị tất cả khoá học Geographic Information Systems
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Remote Sensing
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊