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？
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）
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
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
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
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
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
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
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