会议通知|第六届全国地球空间大数据与云计算前沿会议与集中学习
2022年11月18~20日在线举行GEE & PIE-Engine前沿会议与系统学习：遥感云计算支持多学科交叉发展，文末有会议注册方式，报满即止，诚挚邀请从事地球空间大数据/云计算及相关领域的广大学者、研究与应用人员、教育工作者、企业代表报名参会。
01 会议与集中学习日程
GEE集中学习内容
安排(Tutorial）
主讲专家
李世卫，高级研发工程师，PIE-Engine云平台产品专家，知乎GEE大V“无形的风”，在知乎创办GEE开发专栏，发表笔记60余篇，编著教案700余页，案例近百个
吴秋生，田纳西大学助理教授，GEE资深专家
付东杰，中科院地理所副研究员，遥感大数据空间探测
林政阳，北京大学，GEE资深用户
张承康，武汉大学，GEE资深用户
王正坤，中国地质大学(北京)，GEE资深用户
整体安排
整体介绍--实操教学--现场答疑(11月19-20日)。
大会指定教材《遥感云计算与科学分析》（北京：科学出版社）作为国内首部遥感云计算教材，全面总结了大会主讲嘉宾“无形的风”及几位GEE资深专家多年的积累。
新手入门级学习案例
1、初步了解 GEE：这是什么？
GEE（Google Earth Engine）简介
Google Earth Engine与Google Earth有何不同
数据和案例
2、准备使用GEE：我该做什么？
个人需要准备的内容
包括用户界面在内的一些基本信息
3、GEE工作前的准备：零基础开始？
代码编辑区域
JavaScript 基础表达方式
GEE上的Javascript
4、GEE的主要工作环节：有哪些可用工具？
地学相关的对象
对地学对象的操作
5、困扰初学者的一些问题：我哪里错了？
常见 bug
6、入门常用基础操作：如何掌握基本技能？
数据的选取
时间序列的分析计算
影像/影像集的导出
简单入门监督分类
7、从入门到提高的基础操作：哪些必要的语言基础？
Python版本GEE安装与使用
植被物候信息提取
水体训练样本生成与制图
地表温度卫星数据降尺度
附录1、Earth Engine综述：
几个行星尺度级地理空间数据分析工具介绍
Earth Engine能做什么
部分使用Earth Engine工具的已发表学术论文
Earth Engine应用举例
Earth Engine云端数据目录
Earth Engine数据类型和算法
Earth Engine平台（Explorer和Code Editor）
Earth Engine第三方应用
Earth Engine第三方数据
Earth Engine书籍- Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine
附录2、Earth Engine 初识与入门介绍：
GEE注册、登陆及整体概念
GEE的环境搭建配置
GEE的命令行使用，简化工作量
JavaScript基础语法
GEE基础语法
Reducer、Array、Image、ImageCollection、Feature、FeatureCollection等介绍
海量矢量数据可视化（FeatureView）
Ui介绍，包括基本组件、Chart等
APP制作发布
常见错误（循环、类型错误、最大像素数超出、运算时间超时、内存溢出等）
提高级学习案例
1、总体介绍
总体介绍GEE基本情况和使用方法
内容包括：
学习GEE的各种在线资源
GEE在线编辑器使用、各种数据查询
依托于GEE发布个人版的APP
展示一些个人的小项目，比如：中国变绿的进程、2019年7月北京有多热、干涸的洪泽湖、无人机影像在云平台中的使用等等
2、JavaScript版GEE
全面系统讲解相关知识点，基础内容和提高内容。
内容包括：
JavaScript基础语法
JavaScript版的GEE语法规则
影像处理中的常用操作（比如拼接、裁剪、去云等）
Reducer、Join、Filter等具体使用方式
各种指数计算等等
3、Python版GEE
全面系统讲解相关知识点，通过对比JavaScript版来梳理学习相关内容。
内容包括：
本地和在线两种开发环境配置
Python基础语法
Python版GEE的语法规则
使用Python版GEE处理影像
本地命令行使用等等
实战的项目：
（1）使用Python版的GEE做一个简单的地物分类
（2）展示GEE结合Tensorflow利用深度学习实现遥感影像分类操作（这里存储使用免费的Drive而不是付费的Cloud Storage）
4、异常错误分析
各种常见的异常错误分析解决方案，比如常见语法错误、运行错误及解决方案。
5、实战项目
（1）时间序列图像变化检测
内容包括：
利用遥感影像制作关心区域的动态变化图
具体案例：黄河入海口变化、印度疫情期间CO与NO2时空分析
（2）影像地物分类（新增加面向对象分类介绍）
内容包括：
获取样本
监督分类
非监督分类
面向对象分类
图像分割、深度学习TensorFlow等
土地覆被精度分析与验证（结合GEE以及其他相关验证工具）
面积统计（不同计算方式）
结果展示（包含图例）
结果导出
具体案例：基于GEE的东南亚地区典型地物制图(油棕、水稻、红树林)
（3）长时间序列数据处理分析
内容包括：
常见指数计算
生成长时间序列数据
补充、平滑长时间序列数据
具体案例：中国绿色植被变化时空分析
（4）亚马逊森林火灾分析
内容包括：
过火面积分析
火情变化状况分析
大气污染影响（CO和NO2）
（5）北京地区城市化进程对植被覆盖度的影响
内容包括：
北京地区植被覆盖度计算
分析北京不同区域植被覆盖度
北京建筑群历年变化趋势
具体案例：使用Landsat数据做作物生长状态的长时间序列分析
（6）水体指数提取水体
内容包括：
水体指数计算
图像二值化分割等自动提取水体
具体案例：高原地区湖泊冰期提取分析
（7）水体多年面积变化
内容包括：
提取多年水体并计算水体面积
展示历年水体面积变化
具体案例：利用Sentinel-1实现鄱阳湖洪水动态监测
（8）线性回归以及实践
内容包括：
如何对列表数据或影像数据做线性回归
RMSE等各种常用统计评价指标计算
GEE做线性回归拟合实例分析
具体案例：时间序列影像回归拟合
（9）制作不同遥感数据的时间序列
利用map函数进行迭代
制作Landsat无云影像
生成任意卫星的时间序列数据
创建卫星时间序列数据的动画
（10）全球尺度的土地利用变化分析与应用
全球尺度的土地覆盖数据的对比分析
全球地表水的变化分析
全球森林覆盖的变化分析
Streamlit Web App的开发与部署
（11）基于国产PIE-Engine Studio与PIE-Engine AI 进行深度学习预测开发，主要是关于Studio调用AI平台发布的深度学习模型相关内容等。
使用高分影像数据提取大棚
卫星之下的中国脱贫之路
利用Studio计算遥感生态指数（WBEI）
实时追踪天宫步伐
通过Streamlit结合Studio发布自己的应用
报告嘉宾一年以来发表的顶刊GEE相关代表作
Hou, X., Feng, L., Dai, Y., Hu, C., Gibson, L., Tang, J., ... & Zheng, C. (2022). Global mapping reveals increase in lacustrine algal blooms over the past decade. Nature Geoscience, 15(2), 130-134.
Zhao, G., Li, Y., Zhou, L., & Gao, H. (2022). Evaporative water loss of 1.42 million global lakes. Nature communications, 13(1), 1-10.
Feng, D., Gleason, C. J., Lin, P., Yang, X., Pan, M., & Ishitsuka, Y. (2021). Recent changes to Arctic river discharge. Nature Communications, 12(1), 1-9.
Li, Y., Brando, P. M., Morton, D. C., Lawrence, D. M., Yang, H., & Randerson, J. T. (2022). Deforestation-induced climate change reduces carbon storage in remaining tropical forests. Nature communications, 13(1), 1-13.
Xu, R., Li, Y., Teuling, A. J., Zhao, L., Spracklen, D. V., Garcia-Carreras, L., ... & Fu, B. (2022). Contrasting impacts of forests on cloud cover based on satellite observations. Nature communications, 13(1), 1-12.
Chen, B., Wu, S., Song, Y., Webster, C., Xu, B., & Gong, P. (2022). Contrasting inequality in human exposure to greenspace between cities of Global North and Global South. Nature communications, 13(1), 1-9.
Wu, W. B., Yu, Z. W., Ma, J., & Zhao, B. (2022). Quantifying the influence of 2D and 3D urban morphology on the thermal environment across climatic zones. Landscape and Urban Planning, 226, 104499.
02 会议通知
由北京环宇易研科技举办、《遥感学报》与航天宏图信息技术股份有限公司等协办的第六届“全国地球空间大数据与云计算”前沿会议与集中学习将于2022年11月18-20日举行，会期三天。受疫情影响，本次会议采取线上形式进行。
本次会议以Earth Engine (GEE)和国产PIE-Engine为代表的地球空间大数据/云计算的持续发展和普及为背景。GEE自问世以来，以其集大数据/云计算为一体的特点，迅速成为连接基础研究与行业应用的高效平台，并在自然资源、生态环境、农林牧渔等行业需求上展现出巨大的应用潜力。一年以来，GEE新增了Dynamic World数据集，实现了海量矢量数据的快速可视化，第三方应用也蓬勃发展，例如Open Earth Engine extension (OEEex)功能，解决了GEE批量任务处理问题。类似地，微软AI for Earth团队基于Azure云平台已推出行星计算机；NASA和ESA联合发布的新型开源云计算平台MAAP已经开始投入使用。在国内，航天宏图推出的遥感智能解译全栈开发平台Studio、AI、Server、Earth相关产品都已上线，正在形成PIE生态圈。为及时跟进并系统学习使用GEE和PIE-Engine云平台，了解行业当前的需求、瓶颈、技术困境，探讨如何将其应用于碳中和、气候变化、可持续发展等热点问题，邀请从事遥感算法研究的教授/研究员、卫星数据管理的专家、行业应用领域的公司总裁、以及研究生等各领域代表，探讨相关进展问题，促进“产学研”一体化，并邀请专业人士讲解GEE与PIE-Engine的基础与进阶使用。会议涵盖植被、土地利用、水、夜光等专题，将有力推动学术资源的共享与行业的交流。
第六期活动的主题为：“遥感云计算支持多学科交叉发展”。会议将包含以下三个议题：1.地球空间大数据/云计算及其发展前沿学术报告；2.邀请Earth Engine与PIE-Engine专业人士进行从入门到提高的案例集中学习与答疑；3.遥感云计算一年来的新功能、新服务总结与探讨，择优推荐GEE专刊投稿。
大会组委会诚挚邀请从事地球空间大数据/云计算及相关领域的广大学者、研究与应用人员、教育工作者、企业代表参会。
现将会议具体事项通知如下：
一、 会议时间和地点
1. 会议时间：2022年11月18-20日
2. 会议方式：受疫情影响，线上举行，报名成功者将在活动开始前一周加入专属会议群，并收到在线会议邀请链接。
二、 报名及相关费用
1. 本次会议与集中学习以公益为主，采取线上形式进行，为保证直播互动效果，限制额报名，按正式报名顺序，依次发送会议邀请。
2. 举办方将提供会议材料、文档学习资料、视频学习材料、参会证书等，会议注册费580元/人（注册缴费后可索取“会议注册费”电子发票）。
3. 由会议报告专家编纂的国内首部遥感云计算教材《遥感云计算与科学分析-应用与实践》为大会指定教材，已在《科学出版社》出版，是“无形的风”及几位GEE专家的多年积累，欢迎自行购买。参会者优秀成果将推荐往JRS GEE专刊与Big Earth Data期刊投稿。
4. 报名步骤如下
通过如下三种方式之一支付会议注册费（支持多人合并支付），支付时请务必备注参会人员单位和名称，并保存支付记录截图。
A. 提交用款申请单，由单位财务进行对公汇款到环宇易研交行账户（此方法使用于必须使用公务卡单位）
账户：北京环宇易研科技有限公司
开户行：交通银行股份有限公司北京中关村园区支行
账号：110061241018800044119
B. 个人网银（非信用卡）转账到以上环宇易研交行账号
C. 使用个人支付宝扫描下码转账到环宇易研官方支付宝（推荐）
注册登录“科研圈内人”官网（www.insiderofscience.com）->活动资料->活动报名，或直接通过如下链接进入报名页面https://www.insiderofscience.com/public-information?activeName=activities。点击第六届会议的报名按钮，填写必要的报名信息，并上传缴费记录截图（单位对公转账者上传用款申请单，银行或支付宝转账者上传转账截图），确认无误后点击提交。提交后会务组将在12小时内进行审核，审核通过者将在网站->查看订单->报名活动订单处查看唯一参会编号，凭本编号入群参会。
报名后扫描下方左侧二维码加入微信群（仅限已成功报名者加入），入群后修改群内名字为：“参会人员编号-姓名”的形式。若无法扫码入群，请扫下方右侧码加会务组杨老师微信。发票将在会前一周在群内统计并集中开具！
成功报名群 会务老师微信
注：报名成功者将在活动开始前一周加入专属会议群，并收到在线会议邀请链接。会议期间禁止未经允许的任何形式的录屏、录音及向第三方的外泄行为，最终知识产权归主办方及报告专家所有。
三、 联系方式
秘书联系电话：15611822557 (尽量短信咨询)
联系邮箱：ilovegee@163.com
秘书QQ号：1804232143
会务老师微信（推荐咨询方式）：
举办单位
北京环宇易研科技有限公司
协办单位
《遥感学报》
航天宏图信息技术股份有限公司
北京大学城市软实力研究院（济南）
北京杉树未来科技
中国石油大学（华东）
媒体支持
《Journal of Remote Sensing》GEE专刊
《Big Earth Data》期刊
“科研圈内人”学术平台
《遥感技术与应用》期刊
2022年10月26日
