2020 年秋季学期我在中国农业大学开设了研究生选修课《人工智能与地学应用》，该课程以人工智能理论为基础，重点介绍机器学习、深度学习等方法模型在遥感、GIS 等地学领域内的应用。其中在人工智能理论部分，讲述朴素贝叶斯、决策树与随机森林、支持向量机、boosting 与 bagging等经典机器学习算法，以及卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习模型，使学生打下人工智能理论基础。在应用部分，讲述人工智能理论在遥感影像信息提取、地理信息建模、时序信号处理、多源数据融合等领域的应用，以提高学生理论联系实际的能力，并加强编程能力的培养。具体课程安排如下：
第一章：绪论
1、了解本课程的研究对象和目的，内容和方法等；
第二章：机器学习
1、掌握朴素贝叶斯算法基本原理；
2、掌握决策树和随机森林基本原理；
3、掌握支持向量机基本原理；
4、掌握 boosting 和 bagging 系列算法；
第三章：深度学习
1、掌握卷积神经网络的基本原理；
2、掌握循环神经网络的基本原理；
3、掌握生成对抗网络的基本原理；
4、掌握图神经网络的基本原理；
第四章：学习策略
1、掌握半监督学习的基本原理；
2、掌握弱监督学习的基本原理；
3、掌握主动学习的基本原理；
4、掌握迁移学习的基本原理；
5、掌握对抗学习的基本原理；
第五章：人工智能与遥感信息提取
3、掌握基于 Faster R-CNN 和 YOLO 的遥感目标检测方法；
第六章：人工智能与地理信息建模
1、掌握街景综合分析方法；
2、掌握 POI 数据建模方法；
3、掌握社交媒体数据挖掘方法；
4、掌握用户行为数据建模方法；
第七章：人工智能与序列信号处理
1、掌握基于深度学习的高光谱数据处理模型；
2、掌握基于深度学习的时间序列数据处理模型；
第八章：人工智能与多源数据融合
2、掌握 Remote Sensing + Social Sensing 的融合方法；
第九章：讨论
1、讨论人工智能在遥感与 GIS 应用中的优缺点；
2、讨论新的遥感与 GIS 应用问题和方向；
在该课程的准备期间，受到了北京大学、清华大学、武汉大学、中国地质大学、西南交通大学、山东建筑大学等老师的启发和帮助，这里一并表示感谢。由于第一次开课，课程内容难免会存在这样那样的问题，尤其是课程题目，叫地学还是太大了，其实本课程主要集中在遥感和 GIS 领域。但是我还是想把课件共享出来，供各位老师同学批评指正，共同促进人工智能在遥感和 GIS 领域的应用。
课程下载链接如下：
链接: https://pan.baidu.com/s/1yqugT_bkh1_pQMdNlmkZIA 密码: fxpu
