在科技飞速发展的时代，遥感数据的精准分析已经成为推动各行业智能决策的关键工具。从无人机监测农田到卫星数据支持气候研究，空天地遥感数据正以前所未有的方式为科研和商业带来深刻变革。然而，对于许多专业人士而言，如何高效地处理、分析和应用遥感数据仍是一个充满挑战的课题。本教程应运而生，致力于为您搭建一条从入门到精通的学习之路，通过领先的AI技术与实战案例帮助您掌握遥感数据处理的核心技能。
培训时间
【培训时间】：2024年12月20日-22日【提供全部资料及回放】
每日上课时间：上午：9：30-12：00 下午：14：00-17：30
【培训方式】：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
举办单位
主办单位
Ai尚研修
协办单位
陕西暗语智能科技有限公司
会议福利
赠送1个月ChatGPT4/4o会员账号【此账号国内直接登录、无需魔法】
培训目标
1、从基础到高阶的系统化学习路径：循序渐进，从遥感数据基础知识到复杂的实战案例，适合无基础到中高级用户，帮助您打下扎实的技术基础。
2、15个行业领先的实战案例：涵盖农林牧渔、城市发展、地质灾害监测等关键应用领域，让您亲身体验数据分析如何助力行业革新。
3、先进技术整合的全流程实践：通过Python和OpenCV的结合，打造从数据采集、处理到模型构建的完整流程，赋予您独立完成遥感分析项目的能力。
4、抛弃电脑上全部传统软件：结合ChatGPT智能支持，只用Python和OpenCV实现遥感的全部功能，让您轻松突破技术瓶颈，实现快速上手与高效学习。
5、多源数据综合分析：课程涵盖卫星、无人机和地面各个平台、涵盖多光谱、高光谱、激光多源数据；涵盖线性算法、机器学习、人工智能等层次算法。
往期答疑与好评
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培训内容
联系方式
报名咨询联系人：刘佳
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2025年国自然基金项目撰写技巧
培训时间：2025年1月4日-5日
培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
会议福利：
赠送1个月ChatGPT4/4o会员账号【此账号国内直接登录、无需魔法】
ChatGPT深度科研应用
现场时间：12月25日-29日
现场地点：兰州【25日全天办理报道】
直播时间：12月26日-29日
会议福利：
1：无限学：【本课程】后期会议(线上直播免费参与一次，现场免费不限次数，仅限参会本人)
2：赠送1个月ChatGPT 4/4.0会员账号【无需魔法，可以直接登录】。
3：提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。
4：参加面向科研场景的ChatGPT提示词工程大赛。
课程安排 |
学习内容 |
第一章 2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解 |
1、2024 AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo） 2、（实操演练）国内外大语言模型（ChatGPT 4O、Gemini、Claude、Llama3、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言等）对比分析 3、最新加入：（实操演练）OpenAI o1-preview大语言模型功能演示、新特性简介及与ChatGPT-4o差异对比 4、（实操演练）Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据 5、（实操演练）ChatGPT-4o对话初体验（注册与充值、购买方法） 6、（实操演练）ChatGPT-4o科研必备GPT汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等） 7、（实操演练）GPT Store简介与使用 8、（实操演练）定制自己的专属GPTs（制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享） 9、（实操演练）ChatGPT-4o对话记录保存与管理 |
第二章 ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧 （最新加入思维链及逆向工程及GPTs） |
1、（实操演练）ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等） 2、（实操演练）常用的ChatGPT提示词模板 3、最新加入：（实操演练）基于思维链（Chain of Thought, CoT）的ChatGPT提示词优化（让OpenAI o1推理能力变强的诀窍之一） 4、（实操演练）ChatGPT-4o提示词优化（Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等） 5、（实操演练）ChatGPT-4o突破Token限制实现接收或输出万字长文（Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制） 6、（实操演练）控制ChatGPT-4o的输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等） 7、（实操演练）保存喜欢的ChatGPT-4o提示词并一键调用 8.最新加入：（实操演练）ChatGPT-4o提示词逆向工程（破解提示词的常用方法、对别人创建的GPTs提示词进行破解） 9.最新加入（实操演练）ChatGPT-4o提示词保护策略以及构建坚不可摧的GPTs |
第三章 ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作 |
1、（实操演练）ChatGPT-4o助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等） 2、（实操演练）ChatGPT-4o助力文案撰写与润色修改 3、（实操演练）ChatGPT-4o助力家庭健康管理（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等） 4、（实操演练）ChatGPT-4o助力大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等） 5、（实操演练）ChatGPT-4o助力商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同） 6、（实操演练）利用ChatGPT-4o创建精美的思维导图 7、（实操演练）利用ChatGPT-4o生成流程图、甘特图 8、（实操演练）利用ChatGPT-4o制作PPT 9、（实操演练）利用ChatGPT-4o自动创建视频 10、（实操演练）ChatGPT-4o辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等） 11、（实操演练）ChatGPT-4o辅助学生高效学习（利用GPTs生成专属学习计划） |
第四章 基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计 |
1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等） 2、（实操演练）利用ChatGPT-4o分析指定领域的热门研究方向 3、（实操演练）利用ChatGPT-4o辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容 4、（实操演练）利用ChatGPT-4o总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议 5、（实操演练）利用ChatGPT-4o评估指定改进思路新颖性与已发表的类似工作 6、（实操演练）利用ChatGPT-4o进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点 7、（实操演练）利用ChatGPT-4o给出具体的算法步骤，并自动生成算法的Python示例代码框架 8、（实操演练）利用ChatGPT-4o设计完整的实验方案与数据分析流程 9、（实操演练）利用ChatGPT-4o给出论文Discussion部分的切入点和思路 10、案例演示与实操练习 |
第五章 基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写 |
2、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现联网检索文献 3、（实操演练）利用ChatGPT-4o阅读与总结分析学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等） 4、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图工作原理 5、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中的数学公式含义 6、（实操演练）利用ChatGPT-4o解读论文中图表中数据的意义及结论 7、（实操演练）ChatGPT-4o总结Youtube视频内容 8、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成学术论文的选题设计与优化 9、（实操演练）利用ChatGPT-4o自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等 10、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示） 11、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现论文语法校正 12、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成段落结构及句子逻辑润色 13、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成论文降重 14、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成论文参考文献格式的自动转换 15、（实操演练）ChatGPT-4o辅助审稿人完成论文评审意见的撰写 16、（实操演练）ChatGPT-4o辅助投稿人完成论文评审意见的回复 17、（实操演练）ChatGPT-4o文献检索、论文写作必备GPTs总结 18、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成发明专利idea的挖掘与构思 19、（实操演练）利用ChatGPT-4o完成发明专利交底书的撰写 20、最新加入：（实操演练）利用ChatGPT-4o with canvas完成人机交互协同修改论文（智能修改建议、篇幅调整、阅读水平等级调整、润色修改等） |
第六章 ChatGPT-4o编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理 【与Python融合】 |
1、（实操演练）Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比） 2、（实操演练）Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释） 3、（实操演练）Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue） 4、（实操演练）Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用） 5、（实操演练）Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制） 6、（实操演练）Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等） 7、（实操演练）科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用） 8、（实操演练）利用ChatGPT-4o上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等） 9、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊） 10、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析） 11、（实操演练）常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征） 12、（实操演练）融合ChatGPT-4o与Python的数据预处理代码自动生成与运行 13、（实操演练）利用ChatGPT-4o自动生成数据统计分析图表 14、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现代码逐行讲解 15、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现代码Bug调试与自动修改 16、案例演示与实操练习 |
第七章 ChatGPT-4o机器学习建模及高级应用 |
1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？） 2、（实操演练）BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化） 3、（实操演练）BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？） 4、（实操演练）值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等） 5、（实操演练）BP神经网络中的ChatGPT提示词库讲解 6、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行 7、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？） 8、决策树的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系） 9、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？） 10、Bagging与Boosting的区别与联系 11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理 12、（实操演练）常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM） 13、（实操演练）决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解 14、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行 15、案例演示与实操练习 |
第八章 ChatGPT-4o助力机器学习模型优化：变量降维与特征选择 |
1、主成分分析（PCA）的基本原理 2、偏最小二乘（PLS）的基本原理 3、（实操演练）常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等） 4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？） 5、（实操演练）PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT-4o提示词库讲解 6、（实操演练）利用ChatGPT-4o及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行 |
第九章 ChatGPT-4o实现卷积神经网络建模与代码自动生成 |
1、深度学习简介（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系） 2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？） 3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系 4、（实操演练）利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等） 5、（实操演练）卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？） 6、（实操演练）卷积神经网络中的ChatGPT-4o提示词库讲解 7、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行 （2）利用卷积神经网络抽取抽象特征； （3）自定义卷积神经网络拓扑结构 8、案例演示与实操练习 |
第十章 ChatGPT-4o迁移学习建模与代码自动生成 |
1、迁移学习算法的基本原理 2、（实操演练）基于深度神经网络模型的迁移学习算法 3、（实操演练）迁移学习中的ChatGPT-4oT提示词库讲解 4、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现迁移学习模型的代码自动生成与运行 5、实操练习 |
第十一章 ChatGPT-4o助力RNN、LSTM建模与代码自动生成 |
1、循环神经网络RNN的基本工作原理 2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理 3、（实操演练）RNN与LSTM中的ChatGPT-4o提示词库讲解 4、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行 5、案例演示与实操练习 |
第十二章 ChatGPT-4o助力YOLO目标检测建模与代码自动生成 |
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别 3、（实操演练）YOLO模型中的ChatGPT-4o提示词库讲解 4、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行 （1）利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测； （2）数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）； （3）训练自己的目标检测数据集 5、案例演示与实操练习 |
第十三章 ChatGPT-4o机器学习与深度学习建模的案例实践应用 |
1、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行 3、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行 4、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行 5、（实操演练）利用ChatGPT-4o实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行 6、案例演示与实操练习 |
第十四章 ChatGPT-4o高级绘图技术 |
1、（实操演练）利用ChatGPT-4oDALL.E 3生成图像（下载图像、修改图像） 2、（实操演练）ChatGPT-4oDALL.E 3常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等） 3、（实操演练）ChatGPT-4oDALL.E 3中的多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等） 4、（实操演练）ChatGPT-4oDALL.E 3中的多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等） 5、（实操演练）ChatGPT-4oDALL.E 3格子布局与角色一致性的实现 6、（实操演练）ChatGPT-4oDALL.E 3生成动图GIF 7、（实操演练）Midjourney工具使用讲解 8、（实操演练）Stable Diffusion工具使用讲解 9、（实操演练）Runway图片生成动画工具使用讲解 10、案例演示与实操练习 |
第十五章 GPT 4 API接口调用与完整项目开发 |
1、 （实操演练）GPT模型API接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明） 2、 （实操演练）利用GPT4实现完整项目开发 （1）聊天机器人的开发 （2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量 （3）构建基于多模态（语音、文本、图像）的阿尔茨海默病早期筛查程序 3、案例演示与实操练习 |
第十六章 面向科研场景的ChatGPT提示词工程大赛【科研创意Prompt挑战】 |
活动背景：为了提升科研人员在科研过程中的提示词撰写能力，特举办ChatGPT培训课程，并在课程中加入【提示词大赛】环节，通过比赛形式激发学员的创意和实践能力。 活动目标：通过【提示词大赛】，提高学员在科研过程中撰写提示词的能力，激发创意与实践结合，为未来的科研工作提供更好的支持和帮助。 参赛对象：参加本次ChatGPT培训课程的所有科研人员。 赛题内容：培训课程第一天结束后公布具体赛题，赛题将围绕科研过程中不同环节的提示词撰写。 提交方式：学员需在培训课程第三天晚前提交答案，具体提交方式将在赛题公布时一并说明。 奖项设置：一等奖1名、二等奖2名、三等奖 3名【设置奖项详细见流程说明】 评委评选：由培训导师及特邀评委组成评审团，对所有提交的提示词进行评选。 评选标准：提示词的创意、准确性、实用性及与科研主题的契合度。 备注：详细在会议中具体说明。 |
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
AI支持下的高分 SCl论文一站式提升
培训时间：2025年1月11日-12日、18日
培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
会议福利：
赠送1个月ChatGPT4/4o会员账号【此账号国内直接登录、无需魔法】
第一章：强基础：前期准备与工具使用
1、SCI科技论文写作的流程
2、不同风格期刊SCI论文的基本结构
3、文献高级检索、AI辅助阅读及选题探索
1）Web of Science高级检索（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）、GPT插件Consensus的检索
2）EndNote高级文献管理技巧
4）AI大模型（ChatGPT、UPDF、SCISPACE）辅助文献阅读和文献综述
5）AI大模型辅助科研的优势及误区
第二章：养习惯：SCI文献追踪与科研思维养成
1、文献动态追踪工具使用
Researcher:文献搜索/追踪神器，根据期刊和主题追踪热点
ResearchGate:科研博客，追踪领域大牛最新成果
Google scholar：精准定位最新热点
Scholarcy：自动提取文献数据，构建闪卡，帮助记忆和复习文献
官网的专刊汇编，比如Nature collection追踪最新主题
Connected Paper、app.litmaps
2、AI大模型提炼文献中的科学问题和前沿想法idea
3、Idea的记录和归纳总结，形成自己的idea库和方法库
1）想法记录：随时记录文献中的科学问题、前沿想法和研究缺口
2）创新方法：文献中创新方法的总结及大模型辅助下的快速学习
3）科研思维：时刻琢磨创新点，锻炼科研思维的方法
第三章：学套路：SCI论文写作技巧
一篇高质量SCI论文是如何写出来的
1. 搭框架——万丈高楼平地起
SCI论文的写作步骤不是从头往后写，好的框架和写作顺序决定一切
2. 史上最强的SCI论文结构拆解
1）SCI结构全拆解：顺着套路，作者易写，专家易审、读者易读
2）取好标题的几种方法：一叶知秋，窥见全文
3）倒三角式的引言结构拆解：循序渐进、引人入胜
4）材料与方法：5W一目了然、流程图锦上添花
5）结果展示：正文图表内容设计，由浅入深，概括结果的语言模板
6）正三角式由小及大的讨论写法
7）论文结论：每个句子模板，流量思维，构思一句话爆点结论
3. 手中有粮 心中不慌：SCI论文不同模块的句式模板大全
4. 细装饰：借助AI大模型，根据不同期刊风格对论文进行精雕细琢
5. Supplementary附件的准备及写作
第四章：装门面：高质量的图表制作和排版
1. 图表的制作和排版（赏心悦目，一目了然）
1）Nature、Science、Cell及其子刊的图表设计与安排
2）领域顶刊和一区论文的图表设计与安排
3）高级
2. AI大模型辅助下的流程图和高级技术路线图的绘制
3. AI大模型的科研绘图：AI赋能，万图归宗；修改腾挪，无所不能
柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图
4. 符合期刊投稿的高清矢量图输出与图形排版组合软件的使用
第五章：再提升：论文润色、自我审稿和复查
1.Grammarly支持下的语法、拼写检查
2.大模型支持下的论文润色、翻译、自我检查方法
3.大模型支持下的查重与抄袭检测
4.论文前后术语、语言风格的一致性检查
5.重点错误的查找：significance的规范等
6.投稿前Coauthor的稿件发送、意见搜集、反复修订
第六章：善投稿：目标期刊选择和投稿系统熟悉
1. 目标期刊的选择
1）了解目标期刊的征稿范围和兴趣点
2）选刊神器和期刊管理（justScience、桑格学术、journal finder等）
3）影响因子和学术分区
4）Google期刊分类应用拓展
2. Cover letter的撰写
3. Highlights撰写
4. Graphical Abstract准备与绘制
5. Data和Code的共享机制和方法，知识产权共享与保护
6. Nature、Science、Cell、Elsevier、Wiley、Springer、AGU等系统投稿流程的熟悉与投稿文件准备
第七章：能应变：审稿意见的学习与应对
1. 审稿流程了解
1）不同期刊审稿用语（Submitted、With Editor、Review Invited、Under review、Required Reviews Complete、Decision in Process等）解析
2. Nature等期刊审稿意见学习
3. 审稿意见的常见问题及处理
创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等
4. 根据审稿意见修改稿件，尽可能Positive
5. 审稿意见撰写的几种风格，真情实意还是以理服人
6. 审稿意见的写作模板
第八章：多讨论：常见问题与讨论
论文写作常见问题汇总与讨论，学会以审稿人角度写论文
注：请提前自备电脑及安装所需软件
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生态农林、遥感精品体系课程（录播课程） |
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InVEST实践及在生态系统服务供需、固碳、城市热岛、论文写作等实际项目中的具体应用 |
| 2 | 基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作等具体应用 |
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MAXENT模型生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、保护区布局优化评估实践技术应用及论文写作 |
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GEE-PIE遥感大数据处理与典型案例实践 |
5 |
GPT模型支持下的Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例实践 |
6 |
GEE遥感云大数据林业应用典型案例实践及GPT模型应用 |
7 |
遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用 |
8 |
利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响 |
9 |
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10 |
GIS数据制备，空间分析与高级建模实践应用 |
11 |
GPT-ArcGIS数据处理、空间分析、可视化及多案例综合应用 |
12 |
空间数据采集与管理 |
13 |
激光雷达数据处理与典型案例分析实践技术应用 |
14 |
基于MATLAB野外观测站生态气象数据处理分析实践应用 |
15 |
Python语言在地球科学领域中的实践技术应用 |
16 |
基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理 |
17 |
CLM陆面过程模式实践技术应用及进阶 |
18 |
地球系统模式（CESM）实践技术应用及进阶 |
19 |
基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术 |
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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 |
22 |
遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践 |
23 |
从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类 |
24 |
ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测实践技术 |
25 |
CLUE模型构建方法、模型验证及土地利用变化情景预测应用 |
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基于Fragstats的土地利用景观格局分析 |
27 |
PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现课程 |
28 |
【SWH】陆地生态系统蒸散模拟理论、蒸散估算、站点及区域尺度模拟 |
29 |
植被参数光学遥感反演方法(Python)及遥感与生态模型数据同化算法 |
30 |
高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取 |
31 |
Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解实践技术应用 |
32 |
“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用 |
33 |
无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用高级课程 |
34 |
ChatGPT与R语言融合技术在生态环境数据统计分析、绘图、模型中的实践与进阶应用 |
35 |
遥感影像信息提取与案例分析实践技术应用 |
36 |
生态系统碳循环模型CENTURY 建模方法与实例 |
37 |
Biome-BGC生态系统模型与Python融合技术实践应用 |
38 |
基于R语言的DICE模型实践技术应用 |
39 |
CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型原理及实践应用 |
40 |
R语言空间分析、模拟预测与可视化 |
41 |
Meta分析在生态环境领域中的实践技术应用 |
42 |
R语言在生态环境领域中的实践技术应用 |
43 |
MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用 |
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基于MATLAB长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用 |
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基于Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用 |
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基于MATLAB的长时间序列遥感数据产品分析暨MODIS NDVILAI多年产品数据批处理分析 |
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基于MATLAB长时间序列遥感数据分析（以MODIS数据处理为例）实践操作 |
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基于MATLAB长时间序列遥感数据植被物候提取与分析实践应用 |
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基于Python长时间序列遥感数据植被物候提取与分析实践应用 |
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基于长时间序列遥感数据分析与代码实现技术 |
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近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用视频教程 |
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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实践 |
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Python支持下最新Noah-MP陆面模式站点、区域模拟及可视化分析 |
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陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用精品课程 |
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AquaCrop模型农业水资源管理及代码解析 |
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生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析应用 |
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全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 |
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遥感数据与作物生长模型同化及在作物长势监测与估产中的应用 |
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【独孤九剑】：R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用 |
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最新DSSAT作物模型建模方法及实践技术应用 |
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基于OpenLCA、GREET、R语言的生命周期评价方法、模型构建及典型案例 |
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R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合实践与拓展 |
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基于“遥感+”蓝碳储量估算、红树林信息提取实践技术应用与科研论文写作 |
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双碳目标下DNDC模型建模方法及在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中的实践技术 |
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基于当量因子法、InVEST、SolVES模型等多技术融合在生态系统服务功能社会价值评估中的应用及论文写作、拓展分析 |
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北斗/GNSS高精度数据处理暨GAMIT/GLOBK v10.75软件实践技术应用 |
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ArcGIS Pro实践技术应用暨基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例应用全流程科研能力提升 |
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基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局 |
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基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析实践应用 |
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基于ArcGIS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、农业、大气等领域科研技术水平 |
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基于R语言APSIM模型高级应用及批量模拟 |
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WOFOST模型与PCSE模型实践技术应用 |
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基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践技术应用 |
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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 |
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成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT应用指南 |
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