<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[CCfz566的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; CCfz566]]></copyright><item><title><![CDATA[IBIS陆地生态系统模型从环境搭建、多源数据预处理到水-热-碳-氮耦合模拟、模型验证与论文成果衔接全链路实战应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163568826</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163568826</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 16:51:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[它能够同时模拟植被冠层与大气间的能量交换、土壤-植被-大气连续体中的水分传输、从光合作用到土壤碳分解的全链条碳循环，以及氮矿化、固氮与植被氮吸收的周转过程；相比传统LSM模型，IBIS将陆面物理、植被生理、动态演化和生物地球化学循环有机整合，能真实捕捉碳-氮-水之间的反馈机制，这一架构优势使其成为连接生态学、水文学、大气科学与地理学的交叉桥梁，也是支撑碳中和相关前沿研究的技术底座。1.气候(温度、降水、湿度、风速等)、土壤、地形和植被输入数据的组成。3.NPP、NEE、LAI、径流、土壤碳等关键变量解析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GeoAI遥感深度学习丨场景分类·语义分割·目标检测·变化检测四大任务，从CNN、Transformer到空间基础模型与AI Agent全流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163309697</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163309697</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 17:13:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[遥感已成为自然资源、生态环境、农业、水利、应急、林业等几乎所有自然学科的共性支撑技术，而当高分辨率卫星与无人机影像以TB级增长，"看得见的影像"与"提得出的信息"之间的鸿沟，只能靠深度学习跨越。本研修班的初衷，就是把这条断掉的路一次接通——以场景分类、语义分割、目标检测、变化检测四大真实任务为主线，贯通数据组织、样本工程、模型训练、整景影像推理到GIS成果交付的完整链路，办成一门"带着数据来、带着成果走"的真实战培训，而非纸上谈兵的算法科普。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[IBIS陆地生态系统模型从环境搭建、多源数据预处理到水-热-碳-氮耦合模拟、模型验证与论文成果衔接]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163309641</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163309641</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 17:11:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[3.模型谱系中的独特坐标：精准辨析IBIS作为动态全球植被模型（DGVM）的代表性，深入比较其与传统陆面过程模型（LSM）及纯生物地球化学模型的异同，凸显其整合物理过程与生物动态的独特优势。2.核心模拟对象与核心功能解析：系统阐述IBIS所模拟的关键地球表层要素（植被冠层、土壤剖面、大气边界层）及其核心功能，即对能量、水分、碳、氮等多圈层通量进行高时空分辨率的耦合模拟。1.气候(温度、降水、湿度、风速等)、土壤、地形和植被输入数据的组成。1.IBIS的模块化结构(陆面过程、物候、碳氮循环与植被动态)。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python人工智能在气象中的应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163248219</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163248219</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Mon, 27 Jul 2026 17:27:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。为了帮助气象和海洋等地学领域的从业人员更加系统地学习Python在人工智能领域的应用，AI尚研修特举办此次培训班，旨在帮助学员掌握Python实操基础和机器学习与深度学习的理论基础，并进一步实战学习机器学习和深度学习在气象领域的具体案例。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于R语言长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163248187</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163248187</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Mon, 27 Jul 2026 17:26:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[IDL语言内置的数学库函数可以大大地减少图象处理算法开发的工作量，用IDL语言写的程序可以不加修改地在其他可以运行IDL的平台上运行，这样开发出来的系统自然地具有可移植性。IDL 语言的许多函数可以支持不同的数据类型， 例如ROT 旋转函数可以旋转字节型、整型及浮点型的矩阵数据。主要从遥感数据预处理，长时间序列遥感数据构建分析进行训练、巩固，及注意事项及技巧：.同期数据替换的时候，一般怎么操作。.拿到数据的时候，要检查检查投影和缺失值异常值等，都是经验及技巧累积，达到学员熟练应用的效果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083656</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083656</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 17:48:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数（如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等），但其获取信息有限，难以满足大范围提取植被参数的需求，尤其在异质地表区域。为了让感兴趣学员在短时间内较系统的掌握植被参数光学遥感反演原理及前沿技术，注重理论与实践相结合，针对经验模型与物理模型反演方法，较为系统地阐释两种方法的建模思路与基本原理，并进行深入讨论，重点讲解物理模型反演方法涉及的遥感数据、辐射传输模型、模型参数敏感性分析、代价函数构建、反演算法、迭代求解等主要环节。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[全流程ArcGISPro空间分析、三维建模、可视化及Python融合应用技术]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083624</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083624</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 17:47:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[相较于ArcGIS 来说，ArcGIS Pro作为ESRI面向新时代的GIS产品，它在原有的ArcGIS平台上继承了传统桌面软件（ArcMap）的强大的数据管理、制图、空间分析等能力，还具有其独有的特色功能，例如二三维融合、大数据、矢量切片制作及发布、任务工作流、超强制图，时空立方体等。借助矢量数据分析、栅格数据分析、三维分析、水文分析等空间分析工具，可以解决复杂的面向位置的问题，从地理角度探索和理解您的数据，确定关系，检测和量化模式，评估趋势，并做出预测和决策。应用程序、工具、模型和模型流程环境设置。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083579</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083579</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 17:46:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[遥感云计算技术的发展和平台的出现为遥感大数据处理和分析提供了前所未有的机遇，表现在：（1）云端有海量数据资源，无需下载到本地处理，（2）云端提供批量和交互式的大数据计算服务，（3）云端提供应用程序接口API（Application Programming Interface），无需在本地安装软件，才可以进行处理分析。光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型原理及实践应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083546</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/163083546</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 17:44:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[考虑到CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型是估算陆地生态系统植被净初级生产力NPP的经典模型，Ai尚研修特举本次培训班，旨在帮助学员掌握经典NPP估算手段，采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出地分析CASA模型应用时需要掌握的经验及编程技巧，以便解决陆地生态系统碳循环研究的相关科学问题。2.基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序。2.基于上述遥感与气象数据实现CASA模型（讲解与实践操作）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MCM箱模型建模方法及大气O3来源解析实践技术应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162974370</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162974370</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 17:26:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[OBM箱模型可用于模拟光化学污染的发生、演变过程，研究臭氧的生成机制和进行敏感性分析，探讨前体物的排放对光化学污染的影响。箱模型通常由化学机理、物理过程、初始条件、输入和输出模块构成，化学机理是其核心部分。为了帮助广大科研人员更加系统地学习MCM箱模型建模方法及大气O3来源解析，北京中科资环信息技术研究院特举办“MCM箱模型建模方法及大气O3来源解析”，旨在帮助学员掌握大气臭氧生成的基础知识、MCM箱模型的建立以及对O3生成的控制前体物进行判断的技术。1、大气中O3形成的原理知识讲解。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）处理实践技术应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162974335</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162974335</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 17:25:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[NOAA 1/4°每日最佳内插海面温度（OISST）是一个长期的气候数据记录，它将来自不同平台（卫星、船舶、浮标和Argo浮标）的观测数据纳入一个定期的全球网格。卫星和船舶的观测数据以浮标为参照，以补偿平台的差异和传感器的偏差。主要的土地覆盖方案确定了IGBP定义的17个等级，包括11个自然植被等级，3个人为改变的等级，以及3个非植被等级。ECMWF中心推出的ERA5全球大气再分析数据提供了大量大气、陆地和海洋气候变量的逐小时数据。因此，需要将数据进行后处理进行合并，之后开展后续的操作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SolVES模型、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]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162944713</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162944713</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 20:18:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[SolVES模型（Social Values for Ecosystem Services）全称为生态系统服务社会价值模型，是由美国地质勘探局和美国科罗拉多州立大学联合开发的一款地理信息系统应用程序，开发该模型的目的主要是对生态系统服务功能中的社会价值进行空间分析和量化评估，评价结果不以货币的形式进行展示总价值，而是以价值指数来表示社会价值的高低。对受访者所标记的社会价值点位下选取的景观类型进行相关性分析，得到公众最喜爱的景观类型，对该景观类型与社会价值进行影响因素的分析；连续数据以折线图的形式显示。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162944690</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162944690</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 20:16:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[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镇化建设和生态系统健康之间的空间关系，如何采用地理探测器进一步解析环境变量对生态系统健康的影响效应。景观格局指数是一个描述不同土地利用类型的斑块大小、数量、面积、形状、布局和其他特征的指标。基于VORS（活力-组织力-恢复力-服务）模型，主要依据生态系统活力（EV）、生态系统组织力（EO）、生态系统恢复力（ER）和生态系统服务（ES）4个指标，对生态系统健康进行评估。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI Agent驱动空间研究成果—以空间数据为载体、以论文写作为目标的空间选题论证·Codex分析工程·五维质量审查·GIS专业制图与论文图组]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162878711</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162878711</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 17:14:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[建立input、data_raw、data_processed、scripts、notebooks、outputs、figures、arcgis_project、paper_pack等标准目录，使数据、脚本、结果和论文材料有清晰位置。利用AI对文献标题、摘要、关键词和空间数据字段进行快速整理，识别研究热点、关键词组合、空间现象和潜在研究空白。制作研究区图、空间因子图、研究对象图、指标分布图、空间叠加图、局部放大图和统计辅助图，讲解图层秩序、分级方法、图例、标注、比例尺、指北针、数据来源和图注规范。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Fragstats的土地利用景观格局分析应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162878581</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162878581</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 17:09:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[土地利用以及景观格局是当前全球环境变化研究的重要组成部分及核心内容，其对区域的可持续发展以及区域土地管理有非常重要的意义。通过对土地利用时空变化规律进行分析可以更好的了解土地利用变化的过程和机制，并且通过调整人类社会经济活动，促使土地利用更趋合理，实现土地资源可持续利用。Fragstats软件是一款专业的景观格局指数计算工具，帮助用户更加方便地对环境变量进行流程分析和控制。十二、案例1：京津冀地区土地利用变化及景观格局分析。五、数据准备：数据投影及变换。七、数据准备：数据获取及处理。八、土地利用统计分析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、碳循环等多领域监测与模拟]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162878540</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162878540</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 17:08:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。本此课程的目的就是梳理碳中和与碳盘点对卫星遥感的现实需求，系统回顾遥感技术在生态系统碳库盘查、碳源汇、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。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。3.碳储量、碳收支与碳循环中的遥感技术。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[EKMA曲线及大气O3来源解析实践技术应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162766595</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162766595</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 16:15:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前，大气臭氧污染成为我国“十四五”期间亟待解决的环境问题。臭氧污染不仅对气候有重要影响，而且对人体健康、植物生长均有严重损害。为了高效、精准地治理区域大气臭氧污染，首先需要了解导致臭氧生成的主要前体物。因此，EKMA曲线成为弄清大气臭氧生成主要控制前体物的关键技术。大气中O3形成的主要途径、EKMA曲线及O3来源解析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[R语言在气象、水文中数据处理及结果分析、绘图实践技术应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162766563</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162766563</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 16:14:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[R 不仅功能强大，更是简单易学，所以目前成为了在数据分析领域最热门的集中编程语言之一， 广泛用于人工智能、统计学术研究在内的各个领域，鉴于 R 开源的特性和强大的功能，R 与 Python 慢慢成为了数据分析与人工智能领域最流行的语言。除了以上行业，在地学领域，R 也提供了大量的数据处理和绘图的专门包，甚至在官网还有关于 地学空间数据、时空数据以及 R 在水文数据和模拟应用上的专题。常见文件的读写，典型气象数据的读取（站点数据、再分析数据、模式数据，txt文件、netcdf 文件）极端气候指数的计算；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Claude Code与Codex双Agent协作的WebGIS全链路开发，涵盖从真实数据驱动的Leaflet交互地图、MapLibre矢量瓦片、ECharts科技大屏与Canvas动效]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162736596</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162736596</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 17:57:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[本课程正是基于这一技术变革与科研深度需求的交汇而设计，以NASA GIBS/EONET真实遥感数据为核心驱动，通过两天全链路实战，完整跑通从数据接入、Leaflet/MapLibre交互地图、ECharts科技大屏与Canvas动效可视化、PostGIS空间数据库、Express后端接口到阿里云公网部署的技术闭环，现场完成八大科研专题系统，帮助每位学员带走一套可上线运行、可替换自有研究区数据、可直接写进结题验收材料的WebGIS科研成果系统。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162736532</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/CCfz566/article/details/162736532</guid><author>CCfz566</author><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 17:54:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[针对多光谱数据处理，除了ENVI自带和拓展的功能之外，课程提供一套基于Python开发方法，结合目前主流的机器学习和深度学习方法，介绍多光谱遥感数据的整理、图像分类、多时间序列处理、多传感器协同等方法，基于python实现多光谱数据处理和分析过程。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。多光谱遥感基本概念；多光谱数据读取和显示；]]></description><category></category></item></channel></rss>