学会遥感编程需要综合运用计算机编程知识、遥感知识、数学与统计学知识以及空间信息技术，同时具备数据处理和分析的能力和实践经验。以下是一些建议的步骤和资源，帮助你开始学习遥感编程：
选择编程语言
Python：Python是目前最常用的遥感编程语言之一，因其简洁易学且有丰富的库支持。推荐从B站等平台的Python入门教程开始学习，掌握基本的编程概念和语法。
R：R语言主要用于统计分析和图形展示，在遥感中也有很多应用，例如数据分析和可视化。
MATLAB：MATLAB适用于科学计算和数据可视化，特别是在图像处理和空间模型构建方面非常有用。
学习编程基础知识
掌握至少一门编程语言，如Python、C++或Java。
学习基本的编程概念，如变量、循环、条件语句等。
学习遥感基础知识
了解遥感技术的基本原理和方法，包括遥感数据的获取、处理、分析和解释。
熟悉常用的遥感数据格式和处理技术，如光学遥感、雷达遥感等。
熟悉遥感软件和工具
掌握常用的遥感图像处理软件和工具，如ENVI、ERDAS、QGIS、ArcGIS等。
学习这些软件和工具的功能和操作方法，以便更好地进行遥感数据的处理和分析。
具备数据处理和分析能力
学习遥感图像的预处理、特征提取、分类与识别等技能。
掌握常用的数学模型和统计方法，如图像融合、正射校正等。
积累实践经验
通过参与项目、实习或自主学习等方式积累实践经验。
尝试独立完成一些遥感编程任务，解决实际问题。
持续学习和实践
编程是一项需要长期学习和实践的技能，需要不断地积累和提升。
关注最新的遥感技术和编程工具的发展，保持学习的态度。
推荐的学习资源：
在线教程和课程：如B站上的Python入门教程、Coursera、Udacity等平台上的相关课程。
书籍：《Python遥感应用》、《遥感图像处理与分析》等。
开源项目和社区：参与GitHub上的开源项目，加入相关的论坛和社区，与其他开发者交流学习。
通过以上步骤和资源，你可以逐步掌握遥感编程的技能，并在实际项目中应用所学知识。