آموزش جامع پایتون در زمین شناسی (تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها)

دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی یه فرصت بی‌نظیره برای کسایی که می‌خوان قدرت برنامه‌نویسی رو با دنیای شگفت‌انگیز زمین‌شناسی ترکیب کنن. تو این دوره، ما قراره با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، که یکی از محبوب‌ترین و کاربردی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی دنیاست، به تحلیل و مدل‌سازی داده‌های زمین‌شناسی بپردازیم. فرقی نمی‌کنه که یه زمین‌شناس حرفه‌ای باشی یا تازه‌کار، یا حتی اگه فقط به داده‌های زمین‌شناسی و برنامه‌نویسی علاقه داری، این دوره طوری طراحی شده که بتونه بهت کمک کنه تا مهارت‌های جدیدی یاد بگیری و توی پروژه‌های واقعی ازشون استفاده کنی.

زمین‌شناسی، علمیه که به مطالعه ساختار، مواد و فرآیندهای شکل‌دهنده زمین می‌پردازه. از نقشه‌برداری و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای گرفته تا مدل‌سازی سه‌بعدی ساختارهای زمین‌شناختی، داده‌ها نقش کلیدی تو این علم دارن. اما حجم زیاد داده‌ها و پیچیدگی تحلیل‌هاشون باعث شده که ابزارهای سنتی به تنهایی کافی نباشن. اینجاست که پایتون وارد می‌شه! پایتون با کتابخونه‌های قدرتمندش به ما کمک می‌کنه تا داده‌های پیچیده زمین‌شناسی رو به راحتی پردازش کنیم، نقشه‌های تعاملی بسازیم، مدل‌های سه‌بعدی خلق کنیم و حتی تحلیل‌های پیشرفته‌ای مثل شناسایی شاخص‌های معدنی یا بررسی مناطق سیل‌زده رو انجام بدیم.

تو این دوره، ما از صفر تا صد همراهت هستیم. قراره با مفاهیم پایه کار با داده‌های زمین‌شناسی آشنا بشی، یاد بگیری چطور از ابزارهای مدرن برنامه‌نویسی مثل پایتون برای حل مسائل واقعی استفاده کنی و در نهایت بتونی پروژه‌های خودت رو با اعتماد به نفس پیش ببری. این دوره نه تنها بهت کمک می‌کنه تا مهارت‌های برنامه‌نویسیت رو تقویت کنی، بلکه دید عمیق‌تری نسبت به کاربردهای عملی زمین‌شناسی بهت می‌ده.

اگه آماده‌ای که یه قدم بزرگ تو مسیر حرفه‌ای‌ات برداری و دنیای داده‌های زمین‌شناسی رو با پایتون فتح کنی، این دوره دقیقاً همون چیزیه که دنبالش بودی!

 

چرا این دوره؟

• آموزش قدم‌به‌قدم با تمرکز روی کاربردهای واقعی زمین‌شناسی
• استفاده از ابزارهای مدرن و کتابخانه‌های پایتون
• مناسب برای همه سطوح، از مبتدی تا حرفه‌ای
• پروژه‌محور و عملی برای آماده‌سازی شما برای چالش‌های واقعی

 

ویدئوی معرفی را در ادامه ببینید:

 

درباره دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی

دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی، یک برنامه آموزشی منحصربه‌فرد است که با هدف تلفیق دانش زمین‌شناسی و فناوری برنامه‌نویسی طراحی شده است. این دوره با مدت زمان تقریبی 20 ساعت، به شما امکان می‌دهد تا با بهره‌گیری از زبان برنامه‌نویسی پایتون، یکی از قدرتمندترین ابزارهای مدرن، به تحلیل و پردازش داده‌های زمین‌شناسی بپردازید. این دوره برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند مهارت‌های خود را در تحلیل داده‌های پیچیده زمین‌شناسی ارتقا دهند و از ابزارهای دیجیتال برای حل مسائل واقعی در این حوزه استفاده کنند.

زمین‌شناسی به‌عنوان علمی که به بررسی ساختار، ترکیب و فرآیندهای زمین می‌پردازد، نیازمند تحلیل دقیق و کارآمد داده‌هاست. در دنیای امروز، حجم عظیم داده‌های زمین‌شناسی، از تصاویر ماهواره‌ای گرفته تا مدل‌های سه‌بعدی زیرسطحی، نیاز به ابزارهایی پیشرفته برای پردازش و تفسیر دارد. پایتون، با انعطاف‌پذیری و کتابخانه‌های تخصصی خود، به ابزاری کلیدی برای زمین‌شناسان تبدیل شده است. این دوره شما را با مفاهیم و تکنیک‌های کاربردی پایتون آشنا می‌کند تا بتوانید داده‌های زمین‌شناسی را به‌صورت مؤثر مدیریت، تحلیل و تجسم کنید.

این دوره برای طیف گسترده‌ای از مخاطبان، از دانشجویان و پژوهشگران زمین‌شناسی گرفته تا متخصصان این حوزه که به دنبال به‌روزرسانی مهارت‌های خود هستند، مناسب است. محتوای دوره به‌گونه‌ای طراحی شده که هم برای افراد مبتدی در برنامه‌نویسی و هم برای کسانی که تجربه اولیه در این زمینه دارند، قابل استفاده باشد. با تمرکز بر پروژه‌های عملی، این دوره شما را قادر می‌سازد تا مهارت‌های آموخته‌شده را در سناریوهای واقعی به کار ببرید و نتایج ملموسی به دست آورید.

 

ویژگی‌های کلیدی دوره:

• آموزش جامع و ساختارمند با تمرکز بر کاربردهای عملی در زمین‌شناسی
• استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های پیشرفته پایتون
• مناسب برای سطوح مختلف دانش برنامه‌نویسی و زمین‌شناسی
• پشتیبانی از یادگیری پروژه‌محور برای تقویت مهارت‌های عملی
• طراحی شده برای آماده‌سازی شما برای چالش‌های حرفه‌ای در حوزه زمین‌شناسی

دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی، فرصتی است برای کسب مهارت‌هایی که نه تنها دانش زمین‌شناسی شما را تقویت می‌کند، بلکه توانایی شما در استفاده از فناوری‌های نوین را به سطحی جدید می‌رساند. اگر به دنبال ارتقای مهارت‌های خود و دستیابی به ابزارهایی برای تحلیل پیشرفته داده‌های زمین‌شناسی هستید، این دوره شما را به مقصدتان نزدیک‌تر خواهد کرد.

---

 

تقسیم‌بندی دوره به بخش‌های کلی:

مبانی و آماده‌سازی ابزارها
این بخش به مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای مورد نیاز برای کار با داده‌های زمین‌شناسی می‌پردازه. شامل نصب و راه‌اندازی محیط‌های برنامه‌نویسی، ایجاد محیط مجازی و آشنایی با ابزارهای اولیه برای کار با داده‌های زمین‌شناسیه. هدف این بخش آماده کردن دانشجو برای ورود به مباحث تخصصی‌تره.

 

کار با داده‌های زمین‌شناسی و فرمت‌های استاندارد
این بخش روی انواع فرمت‌های داده‌های زمین‌شناسی (مثل تصاویر ماهواره‌ای، شیپ‌فایل‌ها و فرمت‌های خاص) و نحوه باز کردن، نمایش و پردازش اولیه اونا با پایتون تمرکز داره. دانشجوها یاد می‌گیرن چطور داده‌های خام رو وارد و مدیریت کنن.

 

پردازش و بهبود داده‌های تصویری
اینجا تمرکز روی تکنیک‌های پردازش تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های زمین‌شناسیه، مثل بهبود کیفیت تصاویر، نمونه‌برداری مجدد و تلفیق داده‌ها. این بخش به دانشجوها کمک می‌کنه تا داده‌های بصری رو برای تحلیل‌های پیشرفته‌تر آماده کنن.

 

تحلیل‌های پیشرفته و مدل‌سازی زمین‌شناسی
این بخش به ابزارها و روش‌های پیشرفته‌تر مثل تحلیل‌های آماری، درون‌یابی و مدل‌سازی سه‌بعدی می‌پردازه. شامل کار با مدل‌های ارتفاعی دیجیتال (DEM) و تحلیل ویژگی‌های سطحی مثل شیب، جهت شیب و انحناست.

 

کاربردهای عملی و تخصصی در زمین‌شناسی
این بخش روی کاربردهای عملی پایتون در سناریوهای واقعی زمین‌شناسی تمرکز داره، مثل تحلیل شاخص‌های طیفی معدنی، کار با داده‌های GPS و ایجاد نقشه‌های تعاملی. همچنین شامل مدل‌سازی ساختارهای زمین‌شناسی پیچیده و پروژه‌های واقعی مثل مدل‌سازی حوضه‌های زمین‌شناختیه.

---

 

مدرس کیست؟

• 👨‍🏫 مدرس دوره: هادی امامی
• 🎓 کارشناس: سنجش از دور و پردازش تصاویر ماهواره‌ای
• 💻 مسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی: Python, R, Julia, JavaScript
• 🎓 مدرک تحصیلی: کارشناسی ارشد سنجش از دور از دانشگاه شهید بهشتی
• 🎓 مدرک بین‌المللی: علوم کامپیوتر از دانشگاه هاروارد آمریکا
• 🏆 سابقه تدریس: نخستین مدرس تخصصی کاربرد زبان برنامه‌نویسی پایتون در سنجش از دور
• 📚 دوره‌های آموزشی: طراح و مدرس بیش از 50 آموزش تخصصی سنجش از دور
• 🏅 رتبه تک رقمی کنکور ارشد سنجش از دور
• ⏰ تجربه تدریس: بیش از 500 ساعت دوره آموزشی

---

 

فهرست مطالب دوره:

فهرست مطالب این محصول آموزشی به شرح زیر می باشد:

1. ساختار تصاویر ماهواره‌ای

• 🌍 مفهوم تصویر و اعداد
• 🔢 مفهوم بیت و جایگاه آن در تصویر (Binary Digit)
• ⏱️ مفاهیم رزولوشن زمانی
• 📍 مفاهیم رزولوشن مکانی
• 🌈 مفاهیم رزولوشن طیفی
• 🖼️ مفهوم پیکسل و نقش آن در تصویر
• 🛰️ انواع سنسورها و نحوه جمع‌آوری داده‌ها
• 📊 مفهوم باند و انواع باندهای طیفی

 

2. ساختار شیپ‌فایل‌ها

• 📁 مفهوم کلی شیپ‌فایل
• 🗂️ ساختار شیپ‌فایل
• 📍 SHP (Shapefile Main File)
• 📊 DBF (Database File)
• 🔗 SHX (Shapefile Index File)
• 🌐 PRJ (Projection File)
• 🗺️ SBN (Spatial Bin File)
• 📈 SBX (Spatial Index File)
• 🔍 AIN & AIH (Attribute Index Files)
• 🛠️ IXS & MXS (Index and Metadata Files)
• 🔢 CPG (Code Page File)
• ⚪ Point
• ➰ Polyline
• 🔳 Polygon

 

 

3. باز کردن و نمایش تصاویر ماهواره‌ای

• 💻 آشنایی با محیط کولب
• 🔗 آشنایی با پکیج Colab و نحوه اتصال به گوگل درایو
• 🖼️ فراخوانی و نمایش تصاویر ماهواره‌ای به صورت FCC & TCC
• ⚖️ نرمال‌سازی باندهای تصاویر
• 📊 نحوه نمایش هیستوگرام تصاویر ماهواره‌ای

 

4. باز کردن و نمایش شیپ‌فایل

• 📄 آشنایی با فرمت GeoJson
• 🔄 تبدیل فرمت GeoJson به Shapefile
• 🐍 فراخوانی شیپ‌فایل به محیط پایتون
• 🗺️ آشنایی با پکیج Folium و ایجاد محیط Interactive
• 📍 نحوه نمایش انواع شیپ‌فایل‌ها
• 🎨 آموزش Symbology و راهنمای شیپ‌فایل
• 🌍 آموزش تغییر پروجکشن شیپ‌فایل
• 🧭 آموزش ژئورفرنس کردن شیپ‌فایل

 

 

5. باز کردن فرمت TIFF

• آشنایی با فرمت TIFF
• روش‌های باز کردن فایل‌های TIFF در پایتون
• بررسی ویژگی‌های فایل‌های TIFF

 

6. وارد کردن فرمت XYZ

• معرفی فرمت XYZ و کاربرد آن
• نحوه وارد کردن داده‌های XYZ در پایتون
• تبدیل داده‌های XYZ به فرمت‌های دیگر

 

7. باز کردن فرمت PIX.mp4

• آشنایی با فرمت PIX و ویژگی‌های آن
• روش‌های باز کردن فایل‌های PIX در پایتون
• کاربردهای فایل‌های PIX در تحلیل زمین‌شناسی

 

8. فرمت ASCII GRID و تبدیل فرمت‌ها

• معرفی فرمت ASCII GRID
• روش‌های خواندن و پردازش داده‌های ASCII GRID
• تبدیل فرمت‌های مختلف به یکدیگر

 

9. بهبود کیفیت تصاویر (Image Enhancement)

• 📁 آشنایی با فرمت HDF (Hierarchical Data Format) و کار با تصاویر Aster
• 📋 استخراج اطلاعات متادیتا از تصاویر Aster
• 🛠️ کار با پکیج pyhdf
• 📍 استخراج اطلاعات Geometry تصاویر
• 🌡️ استخراج اطلاعات حرارتی تصاویر
• 📊 نمایش داده‌ها به صورت خام
• 🖼️ آشنایی با پکیج OpenCV
• ⚖️ آموزش بارزسازی با روش MinMax
• 🔆 آموزش بارزسازی با الگوریتم Gamma Correction
• 📈 آموزش بارزسازی با روش Histogram Equalization

 

10. نمونه‌برداری مجدد (Resample)

• 🛠️ نوشتن تابع برای نمونه‌برداری مجدد
•  Resampling 🖼️تصاویر ماهواره‌ای
• 📊 ارزیابی نمونه‌برداری با QGIS

 

11. برش تصویر (Image Subset)

• 📏 آموزش نحوه بررسی ابعاد و پیکسل‌های تصویر
• ✂️ آموزش برش تصاویر با استفاده از Shapefile
• 📍 آموزش برش تصاویر با استفاده از مختصات پیکسل
• 🔄 آموزش نحوه تبدیلات و Transform تصویر

 

12. تلفیق تصاویر (Image Fusion)

• 📦 کار با فایل‌های Zip و نحوه فراخوانی تصاویر
• 🤖 آموزش خودکارسازی تلفیق تصاویر
• 🖼️ آموزش الگوریتم PanSharpening

 

13. فیلترهای تصویری (Image Filters)

• 🔢 آموزش نحوه تبدیل بیت‌های تصویر
• 📈 پیاده‌سازی الگوریتم Histogram Equalization
• 🖌️ پیاده‌سازی الگوریتم Sobel
• 🖼️ پیاده‌سازی الگوریتم Prewitt
• 🌫️ پیاده‌سازی الگوریتم‌های Low Pass Filters – Median – Mode – Mean
• 🔍 پیاده‌سازی الگوریتم Laplacian

 

14. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)

• 📊 آشنایی با مفهوم تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis)
• 🛠️ پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل PCA
• 🐍 پیاده‌سازی الگوریتم PCA در پایتون
• 📈 تحلیل و تفسیر نتایج PCA در داده‌های زمین‌شناسی
• 🌍 کاربرد PCA در پردازش تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های زمین‌شناختی

 

15. درون‌یابی (Interpolation)

• 🛠️ آشنایی با محیط Spyder
• 📚 کار با پکیج GDAL برای مدیریت داده‌های مکانی
• 🔢 پیاده‌سازی روش IDW (Inverse Distance Weighting) با GDAL
• 📍 پیاده‌سازی روش Nearest (Nearest Neighbor) با GDAL
• 📊 ارزیابی دقت و بهینه‌سازی نتایج درون‌یابی در Spyder

 

16. مقدمه‌ای بر مدل ارتفاعی دیجیتال (DEM)

• 📍 آشنایی با مفهوم DEM (Digital Elevation Model)
• 🗺️ DTM (Digital Terrain Model)
• 🌍 DSM (Digital Surface Model)
• 📜 تاریخچه مدل‌های رقومی ارتفاعی
• 🖼️ مفهوم پیکسل در مدل‌های رقومی ارتفاعی
• 🛰️ آشنایی با SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)
• 📡 آشنایی با TerraSAR X
• ⛰️ کاربردهای DEM در زمین‌شناسی
• 💧 کاربردهای DEM در هیدرولوژی

 

17. پر کردن حفره ها در DEM (Fill)

• 🕳️ آشنایی با مفهوم Filled Sink
• 📍 نحوه استخراج پیکسل‌های مرزی
• ⚖️ پر کردن مقادیر NaN در مدل رقومی ارتفاعی
• 🔗 برقراری روابط همسایگی با حلقه‌ها
• 🛠️ نوشتن تابع برای الگوریتم Fill

 

18. شیب (Slope)

• 📐 آشنایی با مفهوم شیب در مدل‌های رقومی ارتفاعی
• 🛠️ محاسبه شیب با استفاده از پکیج GDAL در پایتون
• 📊 تحلیل و تجسم داده‌های شیب
• ⛰️ محاسبه شیب به روش درصد%
• ⚖️ محاسبه شیب به روش درجه

 

19. جهت شیب (Aspect)

• 🧭 آشنایی با مفهوم جهت شیب و اهمیت آن در زمین‌شناسی و محیط‌زیست
• 🗺️ ارتباط جهت شیب با داده‌های DEM و نحوه استخراج آن
• 📐 مبانی محاسبه جهت شیب با استفاده از گرادیان‌های ارتفاعی
• 🐍 پیاده‌سازی محاسبه جهت شیب در پایتون با کتابخانه‌های تحلیلی
• 🎨 نمایش نقشه جهت شیب با رنگ‌بندی‌های مختلف
• 🌍 کاربردهای جهت شیب در ژئومورفولوژی، هیدرولوژی و اکولوژی

 

20. نقشه خطوط تراز (Contour Map)

• 📖 آشنایی با مفهوم خطوط تراز
• 🗺️ ارتباط با DEM
• 📐 اصول ترسیم و فواصل ارتفاعی
• 🐍 تولید خطوط تراز در پایتون
• 🎨 نمایش گرافیکی نقشه
• 🌍 کاربردها در زمین‌شناسی

 

21. (Hillshade)

• 🌄 آشنایی با مفهوم سایه‌زنی
• ☀️ تأثیر زاویه خورشید در سایه‌زنی
• 🐍 تولید Hillshade در پایتون
• 🎨 نمایش و استایل‌دهی نقشه

 

22. نقشه انحنا (Curvature Map)

✨ معرفی مفهوم انحنا و انواع آن (Profile, Plan, General)
🗺️ بررسی نقش انحنا در ژئومورفولوژی و تحلیل زمین‌شناسی
🔧 روش‌های محاسبه انحنا از مدل‌های ارتفاعی DEM
🐍 پیاده‌سازی و ترسیم نقشه انحنا در پایتون
🎨 مقایسه نمایش رنگی انحناهای محدب و مقعر

 

23. مدل سه‌بعدی DEM

• 🗺️ ایجاد مدل‌های سه‌بعدی از داده‌های DEM
• 📊 ابزارهای تجسم سه‌بعدی در پایتون
• 🌍 کاربرد مدل‌های سه‌بعدی در تحلیل زمین‌شناسی

 

24. ماسک و مناطق سیل‌زده

• 🗺️ نحوه فراخوانی مدل رقومی ارتفاعی
• 💧 ایجاد تابع برای شناسایی پهنه‌های آبی
• 🌊 پایش مناطق سیل‌زده
• 🌊 ماسک آب برای جداسازی مناطق سیل‌زده
• 📏 محاسبه مساحت مناطق سیل‌زده

 

25. بازطبقه‌بندی (Reclassify)

• 📏 انتخاب محدوده آستانه‌گذاری
• 🔄 استفاده از Loop جهت آستانه‌گذاری تصاویر
• 🎨 نحوه استایل‌دهی و رنگ‌بندی تصاویر Reclassify
• 🗺️ استفاده از پکیج GDAL برای تولید نقشه Reclassify

 

26. پروفیل ارتفاعی (Elevation Profile)

• 📈 مفهوم پروفیل ارتفاعی
• 🐍 نوشتن تابع جهت خودکارسازی انجام پروفیل ارتفاعی
• 🌈 نمایش محدوده طیفی
• 📊 نمایش نمودار پروفیل ارتفاعی

 

27. داده‌های GPS و نقشه تعاملی

• 📍 نحوه نمایش نقاط GPS با استفاده از Matplotlib
• 🗺️ نحوه ایجاد مختصات نقاط جهت نمونه‌برداری
• 🌐 استفاده از Folium جهت نمایش نقاط در نقشه Interactive
• 📄 خروجی گرفتن از نقاط به صورت CSV

 

28. شاخص‌های طیفی معدنی و زمین‌شناسی

• 📡 مفهوم شاخص در تصاویر ماهواره‌ای
• 🛰️ فراخوانی و نمایش اطلاعات تصاویر ASTER
• 🐍 نحوه نوشتن تابع جهت آماده‌سازی تصاویر
• 🛰️ محاسبه شاخص Iron Oxide
• 🏜️ محاسبه شاخص Clay Mineral
• 🛰️ محاسبه شاخص Silica Index
• 🌱 محاسبه شاخص NDVI و …
• 💾 ذخیره‌سازی شاخص‌های محاسبه‌شده

 

29. نصب و استفاده از VSCode

• 📥 نحوه دانلود نرم‌افزار VSCode
• 🛠️ راهنمای نصب و آماده‌سازی محیط VSCode
• 🔌 نحوه نصب Extension در محیط VSCode
• 💻 نحوه آماده‌سازی Terminal در VSCode

 

30. ایجاد محیط مجازی (Virtual Environment)

• 📦 راهنمای نصب Virtual Environment
• 🖥️ راهنمای کار با OS
• 🛠️ آموزش ساخت Venv
• 🔌 آموزش نصب Extension‌های مورد نیاز
• 📲 آموزش کار با PIP
• 📚 آموزش مفاهیم Lib – Scripts

 

31. مقدمه‌ای بر Gempy

• 📖 مقدمه‌ای بر مفاهیم Gempy
• 🛠️ نصب و راه‌اندازی Gempy در پایتون
• 🗺️ ایجاد مدل‌های زمین‌شناسی سه‌بعدی با Gempy
• 📊 وارد کردن داده‌های زمین‌شناسی در Gempy
• 🖼️ تجسم مدل‌های سه‌بعدی در Gempy
• 🔄 کار با داده‌های ورودی و تنظیمات مدل در Gempy
• 🌍 کاربردهای Gempy در تحلیل‌های زمین‌شناسی

 

32. مدلسازی چینه‌نگاری افقی (Horizontal Stratigraphy)

• 🌐 وارد کردن داده‌های زمین‌شناسی از منابع آنلاین
• 🛠️ ایجاد مدل زمین‌شناسی با Gempy
• 📊 نگاشت سری‌های زمین‌شناسی به سطوح
• ⚙️ محاسبه مدل زمین‌شناسی
• 📈 نمایش دوبعدی مدل زمین‌شناسی در جهت‌های مختلف
• 🖼️ تجسم سه‌بعدی مدل و داده‌های ورودی
• 💾 ذخیره‌سازی اجزای مدل به‌صورت فایل‌های VTK

 

33. مدل سازی تاقدیس (Anticline)

• 🌐 وارد کردن داده‌های زمین‌شناسی
• 🛠️ ایجاد مدل زمین‌شناسی با Gempy
• 📊 نگاشت سری‌های زمین‌شناسی به سطوح
• ⚙️ محاسبه مدل زمین‌شناسی برای تاقدیس ها
• 📈 نمایش دوبعدی مدل زمین‌شناسی در جهت‌های مختلف
• 🖼️ تجسم سه‌بعدی مدل با Pyvista

 

34. مدل سازی چین‌خوردگی خوابیده (Recumbent Fold)

• 🌐 مفاهیم Orientation و Surface Points
• 🛠️ ایجاد مدل زمین‌شناسی با Gempy
• 📊 نگاشت سری‌های زمین‌شناسی به کانسارها
• ⚙️ محاسبه مدل زمین‌شناسی
• 📈 نمایش دوبعدی مدل زمین‌شناسی در جهت‌های مختلف
• 🖼️ تجسم سه‌بعدی مدل به صورت Interactive

 

35. مدلسازی پینچ‌اوت (Pinchout)

🌐 مفاهیم جهات و نقاط سطوح

• 🛠️ ایجاد مدل زمین‌شناسی با Gempy
• 📊 نگاشت سری‌های زمین‌شناسی به کانسارها
• ⚙️ محاسبه مدل زمین‌شناسی
• 📈 نمایش دوبعدی مدل زمین‌شناسی در جهت‌های مختلف
• 🖼️ تجسم سه‌بعدی مدل به صورت Interactive

 

36. مدل سازی گسل ها (Fault)

• 🌐 وارد کردن داده‌های گسل و زمین‌شناسی
• 🛠️ ایجاد مدل زمین‌شناسی با در نظر گرفتن گسل در Gempy
• 📊 نگاشت سری‌های زمین‌شناسی و گسل به سطوح
• ⚙️ تعریف روابط گسل و تنظیمات مدل
• 🔢 محاسبه مدل زمین‌شناسی با گسل
• 📈 نمایش دوبعدی مدل در جهت‌های X و Y
• 🖼️ تجسم سه‌بعدی مدل با نمایش گسل و داده‌های زمین‌شناسی

 

37. سورس کد (جهت تمرین بیشتر)

• 🖼️ سورس کد مدل سازی عارضه Combination در زمین‌شناسی
• ⛰️ سورس کد مدل سازی عارضه Unconformity در زمین‌شناسی
• 📚 سورس کد ده‌ها عارضه زمین‌شناسی جهت تمرین بیشتر

 

38. پروژه های موردی(Source Code)

• 🗺️ مدل آلس، فرانسه: ترسیم مقاطع و نقشه‌ها
• 📊 معیار مدل‌سازی زمین‌شناسی: مدل “کلاودیوس”
• ⛰️ گرین‌استون
• 🗾 معیار مدل‌سازی زمین‌شناسی: مدل “هچو”
• 🌄 معیار مدل‌سازی زمین‌شناسی: مدل “مورز”
• 🦘 مدل زمین‌شناسی حوضه پرت، استرالیا

 

---

 

کاربردهای دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی

دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی به دانشجویان و متخصصان این امکان را می‌دهد تا با استفاده از ابزارهای برنامه‌نویسی پایتون، مهارت‌های کاربردی و پیشرفته‌ای در تحلیل و پردازش داده‌های زمین‌شناسی کسب کنند.

این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده که نه تنها دانش نظری زمین‌شناسی را تقویت می‌کند، بلکه توانایی‌های عملی در استفاده از فناوری‌های نوین را به دانشجویان می‌آموزد.

در ادامه، 12 کاربرد کلیدی که دانشجویان پس از اتمام این دوره قادر به انجام آن‌ها خواهند بود، آورده شده است:

🌍 تحلیل و پردازش داده‌های ماهواره‌ای
دانشجویان یاد می‌گیرند چگونه تصاویر ماهواره‌ای (مانند ASTER یا Sentinel) را با پایتون پردازش کنند، از جمله نرمال‌سازی باندهای طیفی، استخراج اطلاعات متادیتا و نمایش تصاویر به‌صورت FCC و TCC.

 

🗺️ ایجاد نقشه‌های تعاملی
با استفاده از کتابخانه‌هایی مثل Folium، دانشجویان می‌توانند نقشه‌های تعاملی با قابلیت نمایش نقاط GPS، شیپ‌فایل‌ها و داده‌های زمین‌شناسی ایجاد کنند که برای ارائه‌های حرفه‌ای و تحلیل‌های مکانی مناسب است.

 

📈 مدل‌سازی سه‌بعدی ساختارهای زمین‌شناسی
با ابزارهایی مثل Gempy، دانشجویان قادر خواهند بود مدل‌های سه‌بعدی از ساختارهای زمین‌شناسی مانند گسل‌ها، تاقدیس‌ها و ناپیوستگی‌ها بسازند و آن‌ها را به‌صورت بصری نمایش دهند.

 

💧 پایش مناطق سیل‌زده
دانشجویان می‌توانند با استفاده از مدل‌های رقومی ارتفاعی (DEM) و ایجاد توابع تخصصی در پایتون، مناطق سیل‌زده را شناسایی، ماسک آب اعمال کنند و مساحت مناطق تحت تأثیر را محاسبه کنند.

 

📊 تحلیل شاخص‌های طیفی معدنی
این دوره به دانشجویان امکان محاسبه شاخص‌های طیفی مانند NDVI، Iron Oxide، Clay Mineral و Silica Index را می‌دهد که برای اکتشافات معدنی و تحلیل‌های زمین‌شناسی کاربرد دارد.

 

⛰️ تحلیل ویژگی‌های سطحی زمین
دانشجویان می‌توانند ویژگی‌هایی مثل شیب، جهت شیب، انحنا و خطوط تراز را از داده‌های DEM استخراج کنند و برای تحلیل‌های ژئومورفولوژی، هیدرولوژی و محیط‌زیست استفاده کنند.

 

🔢 خودکارسازی پردازش داده‌های زمین‌شناسی
با یادگیری نوشتن توابع و اسکریپت‌های پایتون، دانشجویان می‌توانند فرآیندهای تکراری مانند پردازش تصاویر، نمونه‌برداری مجدد و تلفیق داده‌ها را خودکار کنند.

 

📍 مدیریت و پردازش داده‌های GPS
دانشجویان یاد می‌گیرند چگونه داده‌های GPS را با Matplotlib و Folium نمایش دهند، مختصات نقاط را برای نمونه‌برداری ایجاد کنند و خروجی‌ها را به‌صورت CSV ذخیره کنند.

 

🖼️ بهبود کیفیت تصاویر ماهواره‌ای
با استفاده از تکنیک‌هایی مثل Histogram Equalization، Gamma Correction و فیلترهای تصویری (مانند Sobel و Laplacian) ، دانشجویان می‌توانند کیفیت تصاویر ماهواره‌ای را برای تحلیل‌های دقیق‌تر بهبود دهند.

 

⚙️ کار با ابزارهای پیشرفته پایتون
دانشجویان با محیط‌هایی مثل VSCode، Spyder و Colab آشنا می‌شوند و می‌توانند محیط‌های مجازی (Venv) ایجاد کنند، پکیج‌های مورد نیاز را با PIP نصب کنند و پروژه‌های خود را به‌صورت حرفه‌ای مدیریت کنند.

 

📚 تحلیل داده‌های پیچیده با یادگیری ماشین
با یادگیری تکنیک‌هایی مثل تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و درون‌یابی (مانند IDW و Nearest Neighbor) ، دانشجویان می‌توانند داده‌های پیچیده زمین‌شناسی را تحلیل کرده و نتایج را به‌صورت دقیق تفسیر کنند.

 

🏞️ تولید نقشه‌های حرفه‌ای و گزارش‌های تحلیلی
دانشجویان قادر خواهند بود نقشه‌های شیب، انحنا، Hillshade و پروفیل‌های ارتفاعی را با استایل‌دهی حرفه‌ای تولید کنند و گزارش‌های تحلیلی برای پروژه‌های زمین‌شناسی ارائه دهند.

---

 

دستاوردهای دانشجویان پس از دوره

پس از اتمام این دوره، دانشجویان نه تنها با مفاهیم پیشرفته برنامه‌نویسی در پایتون آشنا می‌شوند، بلکه می‌توانند:

• پروژه‌های واقعی زمین‌شناسی را با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای و مکانی اجرا کنند.
• تحلیل‌های پیشرفته برای اکتشافات معدنی، پایش مخاطرات طبیعی و مدل‌سازی ساختارهای زمین‌شناختی انجام دهند.
• نتایج خود را به‌صورت نقشه‌های تعاملی، مدل‌های سه‌بعدی و گزارش‌های حرفه‌ای ارائه کنند.
• با ابزارهای مدرن مانند Gempy، GDAL و Folium کار کنند و در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی مشارکت داشته باشند.

این مهارت‌ها دانشجویان را برای فرصت‌های شغلی در حوزه‌های زمین‌شناسی، سنجش از دور، مدیریت منابع طبیعی و حتی علوم داده آماده می‌کند و به آن‌ها کمک می‌کند تا در دنیای حرفه‌ای زمین‌شناسی با اعتماد به نفس بیشتری عمل کنند.

---

 

پشتیبانی دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی

ما در دوره جامع آموزش پایتون در زمین‌شناسی متعهد هستیم که تجربه یادگیری شما نه تنها موثر، بلکه همراه با پشتیبانی کامل باشد. پشتیبانی این دوره به‌صورت دائمی ارائه می‌شود تا اطمینان حاصل کنیم که در هر مرحله از یادگیری، سؤالات و نیازهای شما به‌سرعت و به‌صورت حرفه‌ای پاسخ داده می‌شود. هدف ما این است که شما با اعتماد به نفس کامل بتوانید مهارت‌های آموخته‌شده را در پروژه‌های واقعی به کار ببرید.

 

ویژگی‌های پشتیبانی دوره:

• 📚 پاسخ به سؤالات تخصصی: هر گونه سؤال در مورد محتوای دوره، کدها، ابزارها یا پروژه‌های عملی به‌سرعت پاسخ داده می‌شود.
• 🛠️ کمک در رفع اشکال: اگر در اجرای کدها، نصب ابزارها یا انجام پروژه‌ها به مشکل برخوردید، تیم پشتیبانی در کنار شماست.
• 🔄 به‌روزرسانی مداوم: در صورت انتشار به‌روزرسانی‌های جدید برای ابزارها یا کتابخانه‌های پایتون، راهنمایی‌های لازم ارائه خواهد شد.
• 💡 مشاوره پروژه‌های عملی: برای استفاده از آموخته‌های دوره در پروژه‌های شخصی یا حرفه‌ای، می‌توانید از راهنمایی‌های اختصاصی بهره‌مند شوید.