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【ArcGIS】基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作

第一章、以问题导入的方式,深入掌握原理基础理论篇

1、R语言入门: (1)安装R及集成开发环境(IDE);(2)R语言基础语法与数据结构,包括:程序包安装、加载、更新,数据读取与输出,ggplot2常规画图等。

2、MaxEnt模型:(1)什么是MaxEnt模型?(2)MaxEnt模型的原理是什么?有哪些用途?(3)MaxEnt运行需要哪些输入文件?注意那些事项?(40融合R语言的MaxEnt模型的优势?

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第二章、常用数据检索与R语言自动化下载及可视化方法

1、数据类型与来源

常用数据下载网站(包括:气候、土壤、水文等,GBIF)

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2、多途数据获取与可视化

1)手动收集

2)网站获取

3)R语言命令行自动下载与可视化

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3、栅格数据预处理

栅格数据信息查看、统计和可视化;

栅格数据掩膜提取、裁剪、镶嵌、重采样、滤波等

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第三章、R语言数据清洗与特征变量筛选

1、数据清洗

原则:错误点、重复点、缺少点等

方法: 代码筛选/ Arcgis筛选

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2、变量筛选与最佳组合的选择:

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与Boruta 算法

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第四章、基于ArcGIS、R数据处理与进阶

1、ArcGIS安装与入门

2、利用ArcGIS进行模型数据准备

3、进阶:基于R语言的数据准备

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第五章、基于Maxent的物种分布建模与预测

1、Java、MaxEnt安装与模型界面说明

2、数据输入与参数设置

3、输出结果分析

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第六章、基于R语言的模型参数优化

1、参数敏感性分析:正则化常数与特征变量组合

2、参数优化原理与实操练习

3、模型评价: ROC、AUC、TSS等参数进行模型结果评价

第七章、物种分布模型结果分析与论文写作

1、物种分布特征分析:时空尺度与物种分布

2、高质量结果可视化

3、论文模板总结与写作指导:包括创新点确定、论文结构构建

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