随着航空、航天、近地空间遥感平台的持续发展，遥感技术近年来取得显著进步。遥感数据的空间、时间、光谱分辨率及数据量均大幅提升，呈现出大数据特征。这为相关研究带来了新机遇，但同时也带来巨大挑战。传统的工作站和服务器已无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理需求。
为解决此问题，全球涌现出多个地球科学数据在线可视化计算和分析云平台，如谷歌Earth Engine（GEE）、航天宏图PIE Engine和阿里AI Earth等。其中，Earth Engine功能最为强大，能存取和同步MODIS、Landsat、Sentinel等卫星影像及NCEP等气象再分析数据集，并依托全球上百万台超级服务器提供强大运算能力。目前，该平台包含1000余个公共数据集，每月新增约2 PB数据，总容量超过100PB。与传统的处理影像工具（例如ENVI）相比，Earth Engine在处理海量遥感数据方面具有显著优势，提供了丰富的计算资源和巨大的云存储能力，节省大量数据下载和预处理时间。它代表了遥感数据计算、分析和可视化领域的世界前沿水平，堪称遥感领域的革命性进展。
如今，Earth Engine正受到越来越多科技工作者的关注，应用范围日益扩大。在帮助科研工作者掌握Earth Engine的实际应用能力，以Python为基础，结合实例讲解平台搭建、影像数据分析、经典应用案例、本地与云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等技能。为提高教学质量，将融入ChatGPT 4、Claude Opus、Gemini、文心一言等AI大模型辅助教学，为学员提供个性化建议和指导，深化内容掌握，并为未来自助学习提供高效的个性化体验。最后，还将结合多年AI使用经验，深入分享AI大模型在科研辅助方面的多项实用技巧，包括文献查找、分析总结、论文撰写、图表解读、语言润色等，以助力科研人员在学术研究中取得更大突破并满足国际交流的需求。