生态学

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HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析应用Hmsc是它是一种基于贝叶斯统计的多元分层广义线性混和效应模型。该模型可以同时考虑物种多度、环境变量、系统发育信息、物种属性及时空数据，是目前对于群落生态学各种数据利用最为充分的模型。它既可以对于单物种（变量）开展分析（可替代贝叶斯广义线性混合效应模型）；又可以同时开展多物种（群落水平）分析，将生态位假说、生物交互作用（种间关联）、物种扩散限制及物种属性和系统发育对物种分布的影响等进行综合考虑。

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作物模型的未来：DSSAT与机器学习、遥感及多尺度模拟的融合随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农业碳中和、农田固碳减排等领域扮演着越来越重要的作用。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程，被广泛应用于精细农业、

梦想的初衷~

ArcGIS在水土流失模拟与流域管理中的全流程应用水土流失是我国最严重的生态问题之一，直接影响国家生态安全、粮食安全和可持续发展。根据第一次全国水利普查数据，我国水土流失面积高达294.91万平方公里，严重威胁山区、丘陵区的生态环境，制约经济社会的高质量发展。作为生态文明建设的核心任务，水土保持工作仍面临诸多挑战，现有技术水平与新时代绿色化、信息化、农业现代化的要求尚存差距，亟需更科学、高效的解决方案。

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R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面，成为Science、Nature论文的重要分析方法。

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R语言物种分布建模：算法比较、生态位量化与论文图表制作在全球气候快速变化的背景下，理解并预测生物种群如何应对气候变化，特别是它们的地理分布如何变化，已经变得至关重要。利用R语言进行物种气候生态位动态量化与分布特征模拟，不仅可以量化描述物种对环境的需求和适应性，预测物种的潜在生态位和分布，还可以模拟物种分布的动态变化，捕捉生物种群生态位的时空异质性。这种技术为我们提供了一种更加精确、系统的工具，有助于我们更好地理解生物种群分布的生态驱动机制，为制定和实施生物保护策略提供科学依据。

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基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作与案例根据最新生态环境影响评价导则，结合生态环评内容庞杂、综合性强的特点，以既包括陆域、又包括水域的项目为主要案例，对生态环评的具体流程及所需内容进行系统阐述。

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AI+ArcGIS：数据处理、空间分析、可视化前沿技术应在数字化和智能化的浪潮中，GIS（地理信息系统）和GPT（生成式预训练模型）的结合正日益成为推动科研、城市规划、环境监测等领域发展的关键技术。GIS以其强大的空间数据处理、先进的空间分析工具、灵活的地图制作与可视化能力、广泛的扩展性和定制性，成为地理信息科学的核心工具。

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AI+Python驱动的无人机生态三维建模与碳储、生物量、LULC估算技术随着生态学、林学、地理信息科学等多个学科对“结构—功能”一体化研究的共同推进，无人机多光谱与结构光摄影测量（SfM）技术已经从早期实验室验证阶段，走向区域尺度精细生态监测与资源清查的主流工具。

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基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用遥感影像不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。一：深度卷积网络知识

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“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法第一部分：天基遥感之星垂平野阔，月涌大江流1. 目前市面上的卫星遥感数据产品及获取途径2. 这样来选购卫星数据

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多技术融合提升环境生态水文、土地土壤、农业大气等领域的数据分析与项目科研水平一：空间数据获取与制图1.1 软件安装与应用1.2 空间数据介绍1.3海量空间数据下载1.4 ArcGIS软件快速入门

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【高分论文密码】大尺度空间模拟与不确定性分析及数字制图技术应用大尺度模拟技术能够从不同的时空尺度揭示农业生态环境领域的内在机理和时空变化规律，为复杂过程模型的模拟提供技术基础。

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R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈。

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R语言与作物模型（DSSAT模型）技术应用R语言在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟和结果分析上都发挥着重要的作用。一：DSSAT模型的高级应用 1.作物模型的概念 2.DSSAT模型发展现状 3.DSSAT与R语言的安装 4.DSSAT模型的高级应用案例 5.R语言在作物模型参数优化中的应用 6.R语言在作物模型全球栅格模拟中的应用 7.R语言在作物模型结果分析和数据可视化中的应用

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ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测技术应用第一：ArcGIS1.1 ArcGIS软件体系 1.2 如何快速掌握ArcGIS1.3 ArcGIS层次与学习方法 1.4 ArcGIS安装和注意事项

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MaxEnt模型全解析：从原理到 R 语言实战，开启生态环境研究新视野在生态与环境研究领域，精准预测物种分布及理解其与环境因素的关系至关重要。MaxEnt 模型作为强大的分析工具，正逐渐崭露头角。它能通过有限的物种出现数据，结合环境变量，有效预测物种潜在分布范围。无论是研究气候变化对物种栖息地的影响，还是规划生物多样性保护策略，MaxEnt 模型都能提供关键信息。本系列文章将深入探讨 MaxEnt 模型，从理论篇入手，带你理解什么是 MaxEnt 模型、其原理及用途，以及运行所需的输入文件和注意事项。还将融合 R 语言，展现其独特优势。接着，会详细介绍常用数据检索及 R 语

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无人机遥感图像拼接及处理教程无人机遥感图像采集流程：无人机遥感监测无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程无人机遥感图像拼接软件： Photoscan软件软件基本操作遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接：基于无人机航拍的单体三维建模基于普通相机拍摄的单体三维建模基于无人机航拍的正射影像制图利用批处理实现无人机航拍制图利用地面控制点提高制图精度利用堆块操作实现图像分组拼接利用点云分类操作生产数字地形模型三维物体的点线面体几何量测基于无人机多光谱数据的正射影

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无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析构建“天空地”一体化监测体系是新形势下生态、环境、水文、农业、林业、气象等资源环境领域的重大需求，无人机生态环境监测在一体化监测体系中扮演着极其重要的角色。通过无人机航空遥感技术可以实现对地表空间要素的立体观测，获取丰富多样的地理空间数据，可以为资源环境领域的科学研究与业务化工作提供重要的一手数据。（绿泡泡：依柒柒叁贰六六零伍贰零）一：无人机航拍基本流程、航线规划与飞行 1.无人机行业应用 2.无人机遥感监测 3.无人机与传感器类型 4.无人机航线规划设计 5.无人机飞行软件操作 6.无人机航拍一般过程

结合R语言、ArcGIS Pro、ChatGPT+生态学模型（PLUS模型、InVEST模型）的生态系统服务的多情景模拟预测及其应用随着全球城市化进程的加速与人类活动的频繁，土地利用及生态系统服务面临巨大的压力，水土流失、植被退化、生物多样性丧失等环境问题日益严重。如何在土地供需矛盾中维持生态安全、优化土地利用模式，成为当前生态学与土地规划领域的研究重点。

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联合物种分布模型（JSDM）与Hmsc包：群落生态学数据分析与预测技术联合物种分布模型（Joint Species Distribution Modelling，JSDM）在生态学领域，特别是群落生态学中发展最为迅速，它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型，其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。