生态

用R语言+随机森林玩转遥感空间预测-基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析遥感数据具有高维度、非线性及空间异质性等特点，传统分析方法往往难以充分挖掘其信息价值。机器学习技术的引入为遥感数据处理与模型预测提供了新的解决方案，其中随机森林（Random Forest）以其优异的性能和灵活性成为研究者的首选工具之一。作为一种集成学习方法，随机森林通过构建多棵决策树并引入随机性（如Bootstrap抽样和特征子集选择），显著降低了模型的方差与过拟合风险，同时具备处理高维数据、噪声及异常值的鲁棒性。其集成投票或平均机制进一步提升了预测的稳定性和准确性。此外，随机森林提供的变量重要性评估功

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R语言结构方程模型（SEM）在生态学领域中的应用结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域中应用十分广泛的统计方法。然而，自Wright在1920年美国科学院院刊（PNAS）提出第一个结构方程模型（路径分析，Path Analysis）至今的100多年时间里，结构方程模型已发展出有较为庞大的理论体系和复杂多变的形式，

梦想的初衷~

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。Hmsc是物种群落分层模型的缩写(Hierarchical Modelling of Species Communities)，它是一种基于贝叶斯统计的多

无人机遥感图像拼接及处理实践技术：生态环境监测、农业、林业等领域，结合图像拼接与处理技术，能够帮助我们更高效地进行地表空间要素的动态监测与分析近年来，无人机技术在遥感领域的应用越来越广泛，尤其是在生态环境监测、农业、林业等领域，无人机遥感图像的处理与分析成为了科研和业务化工作中的重要环节。通过无人机获取的高分辨率影像数据，结合图像拼接与处理技术，能够帮助我们更高效地进行地表空间要素的动态监测与分析。本文将为大家详细介绍无人机遥感图像拼接与处理的全流程，并结合实际案例，帮助大家更好地理解这一技术的应用。

GEE初学者的福音：我的新书发布《生态地理遥感云计算》目录简介序内容简介前言文章目录教学视频“揭秘生态地理奥秘，融合遥感云计算技术”大家期待已久的新书终于来了-《生态地理遥感云计算》以同步在京东，当当发布，欢迎大家选购。

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基于R语言森林生态系统的结构、功能与稳定性在生态学研究中，森林生态系统的结构、功能与稳定性是核心研究内容之一。这些方面不仅关系到森林动态变化和物种多样性，还直接影响森林提供的生态服务功能及其应对环境变化的能力。森林生态系统的结构主要包括物种组成、树种多样性、树木的空间分布与密度等。这些结构特征是决定森林功能的基础，例如能量流动、物质循环、生物多样性的维持等生态过程。功能的完整性和效率决定了森林生态系统为人类和其他生物提供的生态服务质量。与此同时，生态系统的稳定性，即其抵御外部干扰和恢复能力，也是当前生态学家关注的重点。稳定性的高低不仅反映森林应对

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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。

R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图丨tidyverse数据清洗、多元统计分析、随机森林、回归及混合效应模型、结构方程模型等R 语言的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。内容以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径。主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数据整理到分析结果展示的完整科学研究数据分析过程，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》

Linux：生态与软件安装今天来讲Linux生态与软件安装方面的知识~🫡🫡🫡Linux下安装一款软件有哪些方法呢？自己写对应的源代码，等等，安装到Linux服务器下。

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遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展以全球变暖为主要特征的气候变化已成为全球性环境问题，对全球可持续发展带来严峻挑战。2015年多国在《巴黎协定》上明确提出缔约方应尽快实现碳达峰和碳中和目标。2019年第49届 IPCC全会明确增加了基于卫星遥感的排放清单校验方法。随着碳中和目标以及全球碳盘点的现实压力，基于遥感技术的碳监测成为了领域热点。

2024 React 和 Vue 的生态工具

Mr.靳靳477302280

基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析如何集成多源数据，依托ArcGIS Pro和R语言环境，采用“活力-组织力-恢复力-贡献力”（VORS）模型定量测算生态系统健康指数（EHI）；如何从经济城镇化（GDPD）、人口城镇化（POPD）和土地城镇化（ULP）构建城镇化指数（UL）测算模型；如何定量测算长时序城镇化水平及生态系统健康状况，利用耦合协调度模型（CCDM）评估城镇化建设和生态系统健康水平间的耦合协调水平；如何采用地理和时间加权回归（GTWR）来衡量城市化与生态系统健康（UAEH）之间的互动关系和时空异质性，如何从多维和综合视角来评估城

思考的小猴子

流域生态系统水-碳-氮耦合过程模拟流域是一个相对独立的自然地理单元，它是以水系为纽带，将系统内各自然地理要素连结成一个不可分割的整体。碳和氮是陆地生态系统中最重要的两种化学元素，而在流域系统内，水-碳-氮是相互联动、不可分割的耦合体。随着流域内人类活动的加剧，流域已成为区域内人地关系十分敏感而复杂的地理单元。在人类活动的影响下，陆地水循环过程以及伴随着的碳氮生物地球化学过程都将发生显著变化，并导致气候变化和生态环境问题，因此流域生态系统水-碳-氮耦合过程模拟与环境影响已成为当前关注的焦点。基于ArcGIS的SWAT模型是一类比较典型的流域

从GPT入门，到R语言基础与作图、回归模型分析、混合效应模型、多元统计分析及结构方程模型、Meta分析、随机森林模型及贝叶斯回归分析综合应用等专题及实战案例目录专题一 GPT及大语言模型简介及使用入门专题二 GPT与R语言基础与作图（ggplot2）专题三 GPT与R语言回归模型（lm&glm）

ChatGPT如何在地学、GIS、气象、农业、生态、环境等领域中完美应用以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发

科研小白新人上路

元旦厦门游--ChatGPT/GPT4科研实践应用与AI绘图技术2023年我们进入了AI2.0时代。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而 ChatGPT，作为一种强大的自然语言处理模型，具备显著优势，能够帮助您在各个领域取得突破。

R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图丨R语言基础、tidyverse数据清洗、多元统计分析、随机森林模型、回归及混合效应模型、结构方程模型、统计结果作图R 语言的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。本教程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自经典研究中的实例，详细讲述各方法的R语言实现途径（详见教学内容）。主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数据整理到分析结果展示的完整科学研究数据分析过程，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》

科研小白新人上路

【无标题】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，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。从文献计量分析研究热点变化，寻找科学问题、R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Met

Mr.靳靳477302280

双碳目标下基于“遥感+”集成技术的碳储量、碳排放、碳循环、温室气体等多领域监测与模拟实践卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点，已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段，卫星遥感也正在成为新一代、国际认可的全球碳核查方法。目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求，系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展，以实践的角度切实解决遥感技术在生态、能源、大气等领域的碳排放监测及模拟问题

思考的小猴子

物种气候生态位动态量化与分布特征模拟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。