第一：遥感科学
从摄影侦察到卫星图像
遥感的基本原理
遥感的典型应用
第二：ChatGPT
ChatGPT可以做什么？
ChatGPT演示使用
ChatGPT的未来
第三：prompt 提示词
Prompt技巧（大几岁）
最好的原则和策略
优质的学术提问prompt
第四：ChatGPT遥感提示词示例
提示词1：遥感科学的基础知识和前沿领域
提示词2：编写一段可以运行的深度学习代码
提示词3：编写可以读取遥感数据的python代码
提示词4：集成chatpgt和GEE的全球卫星影像显示
第五：ChatGPT遥感应用
目标层面（文献综述协助、创意生成、研发方案和任务规划起草）
执行层面（数据处理分析、工作流程优化、报告文章编写、可视化）
认知层面（数据挖掘、新算法、传感器改进建议、人工智能与遥感集成新方法）
第六：ChatGPT、GEE等注册、python、envi等软件安
第七：遥感影像处理（ENVI+chatgpt）
遥感数据类型和处理流程
预处理技术
图像特征提取
图像分类
多光谱、高光谱分析
Chatgpt辅助下envi遥感数据处理
第八：Python遥感影像处理基础
Python
变量和数据类型
控制结构
功能和模块
文件、包、环境
栅格数据处理
第九：Python与chatgpt集成
遥感影像读取和元数据分析
基本影像处理操作，如裁剪、重采样
变量和数据类型
遥感影像的可视化
第十：GEE
Javascripe 基础
GEE两种模式客户端与服务端的区别
GEE遥感影像数据集及操做
GEE遥感数据导入导出
GEE 图像分类
第十一：chatgpt与GEE集成
Chatgpt与GEE集成使用示例（NDVI）
Chatgpt与GEE下载数据
Chatgpt与GEE遥感数据预处理
Chatgpt与GEE 图像分类
第十二：高级分析技术（机器学习、深度学习）
机器学习与sciki learn
数据和算法选择
通用学习流程
遥感机器学习模
第十三：多光谱遥感数据
多光谱遥感；
多光谱遥感的主要卫星数据源及下载方法（哨兵、Landsat、Aster、Modis等）
ChatGPT应用：波段选择的重要性和多光谱数据的解读。
第十四：基于chatgpt和python的多光谱数据分析基础
基于chatgpt和python的多光谱数据预处理方法
基于chatgpt和python的多光谱数据分类方法
基于chatgpt和python多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法
第十五：chatgpt+GEE 多光谱应用案例
干旱指数计算案例
洪水监测案例
城市绿地提取和分析案例
第十六：高光谱遥感
高光谱遥感、光的波长、光谱分辨率
高光谱数据预处理
地物识别与光谱特征
混合像元分解
第十七：chatgpt+python 高光谱数据处理
数据读取与显示
光谱特征提取
混合像元分解
高光谱图像分类
高光谱参量反演
第十八：chatgpt+python 高光谱应用案例
矿物填图案例
农作物分类案例
土壤含水量评估案例
