生态学,农业领域看这里!
以下这些模型推荐您深入学习了解,希望在生态农业领域研究中能对您有所帮助。
无人机生态监测、农林信息提取技术、R语言气象水文、ArcGIS模型、PROSAIL模型、Meta分析、贝叶斯统计学、SEM结构方程模型、R语言回归混合效应模型、InVEST模型、MAXENT模型、Biome-BGC模型、DSSAT模型、SWH蒸散模型、Hydrus土壤物理模型、delft3D水动力模型、SWAT模型、HYPE模型、CLM陆面过程模式、WRF模式...
主讲老师均为来自中科院所、重点高校的工程师和专家教授。
所有课程报名后提供课上所需全套课件资料、数据代码,并且录播视频永久回放。助学社群长期辅助指导,课后依旧提供长期答疑。
通过学习,您不仅学到了课上的理论实操内容,更因此收获了一位科研路上长期相伴的良师益友。
详细课程大纲可联系课程专员领取 李莎:15833332534 微电同步
无人机遥感农林信息提取
《无人机遥感在农业林信息提取中的实现方法与GIS融合制图视频课程》
如何将无人机真彩色、多光谱和高光谱数据,与农林业应用需求紧密结合起来,让感兴趣学员在短时间内较系统的掌握无人机遥感信息提取技术,是本次课程的主要目的。
学习方式:已录制视频,购买即可观看学习,享受永久回放特权,助学社群长期辅助
内容简述:
本次课程理论环节包括无人机平台和传感器等分析。按照作物形态、生理生化、作物胁迫和产量计算等4大专题,划分为株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同生育期状况、叶面积指数、作物系数、叶绿素含量、营养元素含量、异常因素胁迫、病虫害、作物衰老、净同化率、蛋白质含量、生物量等主要环节。培训大纲的设置主要围绕上述环节来设计相关的基础理论知识与上机操作步骤,通过逐一环节的讲解与实际操作,达到本次培训的目的,实现培训的既定目标(下图)。
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PyTorch 深度学习无人机
《基于 PyTorch 深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用高级培训班》
学习时间:8月28日-29日 9月4日 方式:线上直播
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CENTURY模型
《CENTURY模型实践技术应用与案例分析培训班》
CENTURY模型,主要基于过程的陆地生态系统生物地球化学循环模型。主要用于模拟不同土壤-植被系统间C、N、P和S的长期动态。根据土壤有机质的分解速率,CENTURY模型将土壤总有机碳(TOC)分成了三个碳库,即活性、慢性和惰性有机碳库。本课程重点在内容上围绕【碳中和】方面展开,更符合大家的研究热点的需求。
学习时间:8月28日 -8月29日 方式:线上直播
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内容简述:
陆面生态水文 Noah-MP模型
《陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用培训班》
学习时间:8月28日-29日 、9月4日 学习方式:线上直播
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内容简述:
InVEST模型
《InVEST模型高级进阶及在生态系统服务供需、碳中和、论文写作等实际项目中的具体应用视频课程》
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内容简述:
Biome-BGC生态系统模型
《Biome-BGC生态系统模型原理与应用视频课程》
Biome-BGC机理性强,对生态系统关键过程刻画细致而准确,且其源代码免费公开,目前在世界范围得到广泛应用
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内容简介:
MAXENT模型
《基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估及论文写作技巧高级进阶视频课程》
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内容简述:
1、生物多样性保护格局与自然保护区格局优化
2、生物多样性生境模拟基础技术操作一
3、生物多样性生境模拟基础技术操作二
4、生物多样性生境模拟高级技术操作一
5、生物多样性生境模拟高级技术操作二
6、Maxent模型介绍与数据收集
7、Maxent模型输入参数处理及模型运行
8、基于Maxent模型生物多样性热点模拟和保护区格局优化技术
9、基于Marxan模型保护区优化与保护空缺甄选技术
10、Maxent模型在保护优先区甄选、自然保护区布局优化项目中的应用及论文写作
11、Maxent模型在未来气候变化情景下自然保护区优化评估中的应用及论文写作
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DSSAT模型
《R语言与作物模型高级应用实战技术线上视频课程》
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内容简述:
1、DSSAT模型的高级应用
2、R语言与数据科学
3、DSSAT模型高级应用技巧
4、R语言准备DSSAT气象文件
5、R语言准备DSSAT土壤文件
6、R语言准备DSSAT管理文件
7、R语言准备DSSAT参数文件及批量模拟文件
8、R语言对模拟结果进行数据清洗和整理
9、R语言对模拟结果进行数据分析及绘图
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ArcGIS环境、生态因子
《如何利用有限的监测数据发表更多的sci论文——利用arcgis探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响视频课程》
本门课程拟从ArcGIS的基本操作、地理信息获取和处理及空间数据的分析为主线,利用不同的气象、大气、水文、水质、土壤和土地利用等地理信息数据对环境或生态数据进行结合和分析,从而获取更多的SCI思路,解决论文发表瓶颈
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学习目标:
1、掌握ArcGIS的基本数据处理及应用;
2、掌握采样示意图的制作方法;
3、掌握利用地理信息的变化数据增加论文维度的方法;
4、掌握污染物分布格局的空间可视化方法;
5、掌握健康风险和生态风险的评价方法;
6、掌握人类活动的量化方法和如何用其来为论文增加基础数据;
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R语言meta分析
《基于 R 语言 meta 分析实践技术应用精品视频课程》
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内容简述:
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R语言回归混合效应模型
《R语言回归及混合效应(多水平/层次/嵌套)模型应用及贝叶斯实现视频课程》
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内容简介:
SEM结构方程模型(强烈推荐!另有高级班详询课程专员)
《R语言的结构方程模型分析及应用视频课程》
R语言平台;模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程;潜变量分析;组成变量分析;非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理;混合效应模型;贝叶斯方法;经典案例练习及解读
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内容简介:
无人机生态监测
《无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析综合实践技术应用精品视频课程》
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内容简介:
SWH陆面蒸散模型
《陆面蒸模拟的理论与实践应用视频课程》
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学习内容简述:
1、陆地生态系统蒸散从站点到区域的模拟2、
2、蒸散的含义与观测方法
3、蒸散的估算方法
4、基于Shuttle-Wallace (SW)模型SWH模型的发展
5、SWH蒸散模型驱动变量的获取和计算
6、遥感植被指数数据的获取与平滑处理
7、站点尺度蒸散的模拟
8、站点尺度蒸散的模拟结果的解析与论文撰写思路
9、区域尺度蒸散的模拟前期准备
10、区域尺度蒸散的模拟
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Hydrus1D2D3D模型(另有2D/3D精讲课程详询课程专员)
《环境土壤物理Hydrus1D2D3D模型实践应用视频课程》
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学习内容简述:
1、会议通过全程的精选模拟算例操作,达到学员熟练应用目的。
2、掌握土壤物理模型建模步骤与原理。
3、掌握土壤1D和2D/3D结构的水流、溶质运移和热传导模拟方法。
4、掌握Hydrus模型反演求解方法。
5、具备解决实际土壤环境影响范围预测问题的能力。
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植被参数遥感反演与数据同化
《植被参数遥感反演与数据同化视频课程》
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学习内容简述:
一、遥感反演与数据同化知识点梳理
二、植被参数遥感反演理论与代码实现
1、遥感反演理论
2、基于'优化算法+PROSAIL模型'反演操作演示
3、基于'机器学习+PROSAIL模型'反演操作演示
4、基于'机器学习+地面观测+遥感'反演操作演示
三、模型参数敏感性分析原理及实现过程
1、模型参数敏感性分析原理
2、EFAST全局敏感性分析方法
四、遥感数据同化原理与代码实现
1、遥感数据同化原理
2、多种同化方法与不同同化方式操作演示(Part1)
3、多种同化方法与不同同化方式操作演示(Part2)
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PROSAIL模型
《PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现视频课程》
传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数(如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等),但其获取信息有限,难以满足大范围提取植被参数的需求,尤其在异质地表区域。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段,与传统地面实测方法不同,遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息(即区域信息),且不会对生态系统造成破坏,能够长期、动态、连续地估算植被参数,在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设的需要,借助遥感数据反演植被参数,可为生态系统健康评价提供关键的数据支持,并且植被参数遥感反演是当前遥感应用研究的重要内容之一,也是国际遥感领域的热点研究方向。
如何通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数是课程的主要目的
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学习目内容简述:
一:PROSAIL模型反射率模拟及高光谱数据处理代码实现
Python软件安装、PROSAIL模型安装、
叶片及冠层连续光谱模拟、高光谱转换为多光谱、
多遥感传感器反射率模拟、窄波段与宽波段植被指数计算
二:PROSAIL模型参数全局敏感性分析代码实现
SimLab软件+EFAST方法+PROSAIL模型
三:面向植被参数信息提取的遥感图像处理代码实现
GDAL开源库简介与安装、
遥感图像拼接、裁剪、感兴趣子区提取、
野外观测站点及周边区域影像像元值提取
四:基于遗传算法从遥感图像提取植被参数代码实现
遗传算法+PROSAIL模型+遥感影像
区域结果成图
五:基于机器学习算法从遥感图像提取植被参数代码实现
支撑向量机/神经网络+ PROSAIL模型+遥感影像
区域结果成图
六:遥感信息提取编程bug总结、复习与答疑
七:讨论、答疑(课程结束后一周)
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CLM陆面过程模式
《CLM陆面过程模式实践技术应用培训班》
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学习目标:
1.熟悉 CESM 和 CLM 相关知识及陆面模式基本概念;
2.熟练进行 CLM 的移植、编译和运行;
3.掌握 CLM 运行所需输入数据文件的特点、格式及制备;
4.掌握 CLM 全球运行及区域或者单点运行的方法及其数据制备;
5.通过典型案例分析与实战模拟操作相结合提高运行及应用能力;
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WRF模式
《高分辨率区域气候模式(WRF)在地学、生态环境、水文及能源领域应用培训班》
该模式不断扩展模式模块,可以实现对气溶胶及化学过程(WRF-CHEM)、资料同化(WRF-DA)、水文过程(WRF-HYDRO)、城市化(URBAN)等过程的精细模拟,其应用范围及实际业务及科研应用也越来越多。
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学习目标:
1.熟悉区域模式的构成及物理过程;
2.能自主完成区域模式获取、安装及更新;
3.能自主进行区域模式的调试及运行;
4.能利用BASH、CDO、NCO、GRADS、NCL等后处理工具进行结果处理及分析;
5.掌握在地学、生态、水文、风资源等领域应用技术方法
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SWAT模型(另有高级班详询课程专员)
《SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析线上视频课程》
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内容简介:
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