专栏名称: 生态学文献分享

生态；演化；环境。经典；前沿；思想。

机器学习算法在生态学中的强大应用：整合、分析机器学习在遥感、生态领域的经典论文

生态学文献分享 · 公众号 · · 2024-10-12 08:00

正文

系统性学习推荐

1、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培训班

2、基于AI辅助下的高效高质量SCI论文撰写及投稿实践高级培训班

3、2025年国自然基金项目撰写技巧与ChatGPT融合应用培训班

咨询联系：刘老师 185-1037-1651 微信同号

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教学特色

课程人性化： 大多课程均安排在周末进行，不出差不请假！更方便！

学习氛围佳： 有问题就开麦！实时分享最新资料，课后更能一起互动交流！

课后不用愁： 课程结束后提供课程录播回放长期使用权，建立讲师学员沟通群，回复专业无障碍沟通，让您的培训学习之路更加便捷。

机器学习

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培训班

培训时间：

2024年10月26日-27日、11月2日【三天实践课程，提供全部资料及回放】

每日授课：上午9：30-12：00 下午14：00-17：30

课程前言

随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结果的影响。此外，随机森林提供了变量重要性评估功能，帮助研究者识别对预测最重要的特征，从而优化模型性能。尽管包含大量决策树，随机森林的训练和预测过程依然相对高效，尤其在处理大规模数据集时表现出色。由于适用于分类、回归和处理混合数据，随机森林在数据科学和遥感分析中成为不可或缺的工具。因此，遥感随机森林建模与空间预测的应用能够有效提升遥感数据分析的精度和可靠性，是许多研究者关注的热点。

在R语言中，随机森林的实现与应用非常方便，R语言提供了多种包用于构建和优化随机森林模型。R语言的随机森林实现不仅支持分类和回归任务，还支持处理多类别问题、处理缺失数据，以及评估变量重要性等功能。这些包通常具有高度优化的计算性能，能够处理大规模数据集，同时提供灵活的参数调整接口，方便用户根据具体需求进行模型调优。此外，R语言在数据可视化方面的优势使得用户能够直观地展示模型的结果和变量的重要性，进一步提高了分析的可解释性和应用价值。因此，R语言中的随机森林工具因其易用性、灵活性和强大的功能，成为遥感数据分析中不可或缺的工具。

导师随行

1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。

2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流

3 课程大纲

第一章、理论基础与数据准备【夯实基础】

1.1 遥感数据在生态学中的应用

1.2 常见的机器学习算法及其遥感中的应用

机器学习基础机器学习是一门研究如何通过数据来自动改进模型和算法性能的学科。

常见的机器学习算法：极限梯度提升机(XGBoost)、随机森林（Random Forest，RF）、梯度提升决策树(GBDT)等

机器学习算法在生态学中的应用分析

1.3 R语言环境设置与基础

（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。

1.4 遥感数据处理与特征提取

（1）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、镶嵌、重采样等

（2）植被特征指数解释与提取：归一化植被指数、水体指数等数十种植被指数

（3）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

第二章、随机森林建模与预测【讲解+实践】

2.1预测模型的建立

随机森林（RF）、极限梯度提升机（XGBoost）和支持向量机（SVM）等机器学习算法，分别建立预测模型，并参数调优。

2.2 最优模型空间预测

通过R2、RMSE、MAE等指标评价模型效率，选择最优模型进行空间预测。

2.3 预测变量重要性分析

分析解释变量对模型预测结果的影响，通过特征重要性分析等方法识别并量化解释变量与因变量。

2.4 预测结果空间分布制图

第三章、实践案例与项目

3.1 实际案例分析

（1）机器学习案例分析：以随机森林为例，分析高水平论文结构与写作思路、复现相关图表

（2）整合、分析机器学习在遥感、生态领域的经典论文。

3.2 总结与课程回顾

证书学时及发票

课程咨询

详细报名流程，请联系课程负责人

刘佳：185-1037-1651 （微信同步）

SCI论文

基于AI辅助下的高效高质量SCI论文撰写及投稿实践高级培训班

培训时间：

2024年10月29日-30日【二天实践课程，提供全部资料及回放】

每日授课：上午9：30-12：00 下午14：00-17：30

课程前言

科学研究的核心在于将复杂的思想和实验成果通过严谨的写作有效地传递给学术界和工业界。对于研究生、青年学者及科研人员，如何高效撰写和发表SCI论文，成为提升学术水平和科研成果的重要环节。本课程旨在帮助学员系统掌握从选题到投稿的全过程，提高论文撰写效率与质量，尤其是在当今AI技术迅速发展的背景下，如何利用现代AI工具辅助科研写作与投稿。

本课程将结合理论讲解与实际操作，深入探讨论文写作的核心技巧与技术要点，内容涵盖选题、文献调研、实验设计、数据分析、论文结构及语言规范等重要环节。学员将学会通过AI工具优化写作过程，提升语言润色、排版及格式调整的效率，并能掌握SCI期刊的投稿流程及策略，显著提高投稿成功率。

【课程及服务简要】详情见附件大纲：