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专题一长时间序列遥感数据讲解与经验分享    

专题二遥感数据预处理    

专题三长时间序列遥感数据构建    

专题五基于季节自回归滑动平均（SARIMA）的时间序列影像分析    

专题六基于动态谐波回归（DHR）的时间序列遥感影像分析    

专题七常见问题总结、答疑   

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从遥感数据预处理，长时间序列遥感数据构建分析进行训练、巩固，及注意事项及技巧：.同期数据替换的时候，一般怎么操作。空间滤波有时候会扩大之前数据异常值的的范围，特别是均值滤波，需要注意什么？.拿到数据的时候，要检查检查投影和缺失值异常值等，都是经验及技巧累积，达到学员熟练应用的效果。具体内容如下！

IDL是一种数据分析和图像化应用程序及编程语言，使用者可以迅速且方便地运用此软件将数据转换为图像，促进分析和理解。通过软件转化的图像既可以是简单色彩，也可以是全色三维图像和模型。计算可视化语言，集开放性、高维分析能力、科学计算能力、实用性和可视化分析为一体。IDL语言内置的数学库函数可以大大地减少图象处理算法开发的工作量，用IDL语言写的程序可以不加修改地在其他可以运行IDL的平台上运行，这样开发出来的系统自然地具有可移植性。由于IDL语言是解释性语言,其运行速度受到影响，对于速度要求较高的功能可以直接用标准C语言编写,利用IDL与C的接口在IDL语言中调用C模块实现高速度。IDL 语言的许多函数可以支持不同的数据类型， 例如ROT 旋转函数可以旋转字节型、整型及浮点型的矩阵数据。

谭博士，来自重点高校及科研院所科研人员，长期从事遥感技术与应用，多源多时相遥感技术与研究， 发表科研论文多篇。对遥感影像分析、数据处理，以及涉及的核心技术具有很深的理解。

专题一长时间序列遥感数据讲解与经验分享    

1.时间序列遥感数据的概念
2.遥感数据介绍（MODIS、LANDSAT、Sentinel-2、HJ、GF….）
3.时间序列遥感数据的应用
4.时间序列遥感数据应用心得
5.时间序列遥感数据分析的现状和发展趋势

专题二遥感数据预处理    

1.IDL简介和安装
2.数据的批量下载(MODIS)
3.数据的批量读取和格式转换（HDF转tif, hdr）
4.数据的批量转投影（SIN转Geographical、UTM）
5.时间序列数据拼接、裁剪批处理代码

专题三长时间序列遥感数据构建    

1.归一化植被指数等遥感指数计算
2.构建长时间序列数据集
3.感兴趣区域和站点时间序列数据提取（按行列号、矢量边界提取）
专题四时间序列滤波模型    
1.SG滤波原理
2.SG滤波特点
3.时间序列数据SG滤波及代码实现

专题五基于季节自回归滑动平均（SARIMA）的时间序列影像分析    

1.SARIMA简介和原理
2.SARIMA优缺点
3.基于SARIMA的时间序列影像分析及代码实现

专题六基于动态谐波回归（DHR）的时间序列遥感影像分析    

1.DHR简介和原理
2.DHR特点
3.基于DHR的MODIS时间序列分析及代码实现

专题七常见问题总结、答疑   

实例回顾、训练、巩固
答疑与讨论（大家提前把问题整理好）