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如何有效获取和整合多源遥感数据（卫星影像、无人机数据、地面观测数据等），进行数据预处理（如辐射校正、几何校正、波段筛选等），并构建高效的数据仓库，支持大规模数据存储与查询，确保数据质量和可用性。如何设计合理的实验进行模型验证，分析遥感数据与地面数据的对比结果，展示不同算法和模型的评估指标，并通过结果对比分析，评估模型的优劣和适用性。如何构建作物长势监测与干旱评估的遥感算法，结合多源遥感数据，设计适用的模型方法，并详细描述算法流程，确保模型具有科学性、创新性和可操作性。

生态系统服务是指生态系统和生态过程对人类生存形成和维持的自然效用，反映了生态系统中相互关联的生态功能的产物。时需要考虑到生态系统内各种因素的影响，包括气候因素（如降水量、温度、日照时数等）、土壤因素（如土壤养分含量、质地等）和植物物种、密度和分布等因素。），可以通过特定土地利用类型的生态系统服务价值与空间单元所有土地利用类型的平均生态系统服务价值的比值来确定；生态系统健康的另一个重要评价指标是生态系统弹性，也可以称为生态系统恢复力，是指自然生态系统在受到外界干扰后恢复到其原有结构和功能的能力。

同时，李克强总理2016工作政府报告中指出，十三五期间我国生态环境建设的任务是“坚持在发展中保护、在保护中发展，持续推进生态文明建设。地理信息系统（GIS）强大的空间数据管理和分析功能，在空间信息处理上有独到的优势，是研究区域水文水环境的空间差异的有力工具，GIS在水文水环境中的应用对解决水文水环境中许多问题起着重要的作用与意义。为了进一步推动在我国水文水环境保护的研究和技术研发，探讨我国水文水环境保护科技与管理的发展方向和重点领域，为国家有关部门制定相关战略规划服务，促进生态文明建设。

目的是深入探讨植被净初级生产力（NPP）的模拟、驱动力分析及其气候变化响应，利用LPJ模型为研究工具，掌握从GPP到NPP、NEP/NEE等关键量的计算与应用。3.数据预处理： 标准化、空间重采样与投影、缺测插补（Temporal/Spatial）、偏差订正（Bias-Correction）、掩膜与域裁剪（Mask/ROI））、过程模型（LPJ/LPJ-GUESS、Biome-BGC）。1.了解 LPJ-GUESS 的群落/年龄级结构、干扰（火、冻融）、氮循环/冻土扩展等对碳储量预测的价值。

以DeepSeek平台为核心，深度融合Python生态中的科学计算库（如GDAL、scikit-learn、TensorFlow），不仅教授传统的高光谱辐射校正、几何精校正、大气校正等预处理技术，更重点突破深度学习在高光谱领域的应用瓶颈。每个技术点均配有工业级代码（如程序42“XGBoost超参数调优”、程序58“蚀变矿物填图”），确保学员。在遥感技术飞速发展的今天，高光谱数据以其独特的光谱分辨率成为环境监测、精准农业、地质勘探等领域的核心数据源。程序11：辐射定标验证（辐射标准板校正）

资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。1、结合实际的天气个例，重点掌握WRF DA和WRF ETKF-3DVAR混合同化系统的同化、预报的参数设置、新资料的同化方法和系统运行、结果分析，以及与其他模块的耦合等。为有效提升广大科研、业务人员的资料同化理论基础和应用能力以及研究水平，提高我国气象、海洋和大气环境等领域的数值预报业务的质量和实际预报水平。

内容包括生态环评的工作程序、生物多样性测定、生物量及净初级生产力测定、生态系统格局及服务功能评估、生物完整性指数测定、景观指数计算、生态环境状况综合指数计算；4、评价因子和生态保护目标确定：物种、生境、生物群落、生态系统、生物多样性、生态敏感区、自然景观等不同受影响对象所对应的评价因子。2）分类方法-决策树分类：定义分类规则、获取阈值(光谱、NDVI等)、构建决策树、执行决策树、分类后处理。5、生态现状调查与评价：陆生生态、水生生态、主要生态问题、一、二级评价主要工作内容。

5、成果图：生物量热力图、预测 vs 实测残差图LSTM、GRU、Prophet、XGBoost等时序建模。4、基于Python的统计分析：点云密度热力图、空洞识别、误差地图。1、三维建模精度控制：Tie Points、RMSE、重投影误差。6、Python栅格/矢量预处理：投影、裁剪、掩膜、格式转换。3、模型构建：随机森林、XGBoost、SVM、线性回归。1、目标定义：基于CHM、NDVI、坡度等预测地上碳储量。4、输出成果：LULC地图、混淆矩阵、Kappa系数。

无人机、人工智能、大数据正把农业推向“无人化”时代，而一切智慧决策的第一步是“数据”。无人机遥感以“实时、无损、厘米级”的优势，成为农田信息的快速获取利器。面向零基础的本科生与低年级研究生，用MATLAB一套工具打通“数据预处理—植被性状估算—脚本/GUI编程—论文插图”全链条，助你快速入门智慧农业遥感，把科研和应用真正“飞”起来。1.2. 散点图、直方图、折线图、小提琴图、密度图、假彩色图等制作。2.1. 读写带有/不带地理坐标的无人机影像。1.1. 论文插图的尺寸、配色、字体要点。

随着GNSS导航定位技术在不同领域的广泛应用和技术更新的飞速发展，在大型工程项目的设计、施工、运行和管理各个阶段对工程测量提出了更高的要求，许多测绘、勘测、规划、市政、交通、铁道、水利水电、建筑、矿山、道桥、国土资源、气象、地震等行业部门在大型工程建设过程中需应用到高精度卫星定位方面的技术和服务。(sestbl.、station.info、sittbl.、lfile.、lfile.apr)与详细。UBUNTU操作系统的下载、安装与基本使用(cd、ls、ln、gedit、chmod命令与操作)

它集合了全球最先进数字影像处理、计算机虚拟现实以及计算机几何图形算法，在易用性、数据兼容性、运算性能、友好的人机交互及自由的硬件配置兼容性等方面代表了目前全球相关技术的最高水准。5.丰富的数据输出成果，支持Bentley(3MX、3SM等)、OSGB、OBJ、LOD tree export、SuperMap(S3M)等数据格式；6.采用最新的计算系统，具有可扩展的计算能力，可以使用桌面计算机和集群处理设备，实现GPU计算、多核计算、高级波束平差、拼接机制、任务队列和监控、网格计算。

专题涉及长时间序列遥感影像预处理、植被指数批量计算、年度影像合成、数组影像概念和使用方法、LandTrendr算法原理及参数设置、森林扰动结果解译与空间统计分析、可视化及专题图绘制等。专题涉及影像过滤、Landsat和Sentinel-2光学影像除云等预处理、植被指数计算、影像合成、火灾区域识别和灾害强度分级，结果统计分析与可视化等。专题涉及时间序列影像预处理、影像集连接、影像合成、变化趋势非参数检测、显著性检验和变化趋势量化与分级、空间统计和结果可视化和专题图绘制等。影像掩码、裁剪和镶嵌等；

一：模型应用文献解析及热点剖析二：案例分析：遥感产品和SWAT模型快速建模三：案例分析：基于水文响应单元（HRU）的水资源时空分布特征四：案例分析：基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析五：案例分析：子流域划分原理及其对模型不确定性的影响六、案例分析：坡度划分原理及其对模型不确定性的影响七、案例分析：DEM数据空间分辨率及其模型不确定性的影响八、案例分析：DEM数据来源及其对模型不确定性的影响九、案例分析：DEM数据重采样方法及其模型不确定性的影响十：案例分析：土地利用遥感解译及其在模型建模中的应用十

这些年已有大量研究对遥感降水产品（如TMPA 3B42、CMORPH、PERSIANN-CDR）进行了评估，发现这些数据有着各种各样问题，尤其在冬季。而模式中的降水表现优于卫星数据，可以进一步补充和改善这些地区卫星数据的不足。美国多源加权集合降水（MSWEP）使用加权集合方法来合并全球高质量的降水数据，取得了好的效果。目前，有四种主要方式获取降水数据：1）雨量计观测，2）地基雷达遥感，3）卫星遥感，4）模式模拟。因此，有必要将卫星遥感和模式数据结合起来，进一步提供高质量、高分辨率的降水数据。

1.4 第一个程序Hello world（R语言）1.5 案例形式的R语言语法基础学习（R语言）（2）Gram-Schmidt融合的实现。（5）基于支持向量机训练模型实现水温预测。2.1 遥感水环境污染评价理论（遥感）（5）绘制叶绿素、氮、磷、钾神经网络图。1.3 安装RStudio（R语言）（7）基于决策树预测验证正确数据特点。2.3 遥感数据辐射校正方法（遥感）2.4 遥感数据高清融合方法（遥感）（3）使用read.csv读取数据。（2）基于颜色和点形对数据进行分组。2.2 遥感数据获取方法（遥感）

发明专利作为国家和高校认可的成果形式之一，其申请和授权一直受到教师和学生们的高度重视；基于算法的发明专利作为发明专利的重要分支，每年都有大量的算法专利被授权或者拒绝。虽然高校的教师对论文写作非常熟悉，但是发明专利的写作方式和特点与论文的区别非常大，所以其成功率一直不高。专题四、提高算法发明专利申请成功率的技巧。发明专利申请书与论文的关键不同。算法发明专利申请书的实例分析。申请书权利要求书的写作要点。第二部分、算法专利的特点。常见的发明专利驳回理由。答复书的写作与实例分析。发明专利申请书的组成。

1.NDVI、FPAR、辐射遥感产品（MODIS、GLASS…1.基于MODIS TOOL的HDF影像拼接/子区截取/格式转换。2.基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序。3.基于Matlab的长时序MODIS数据在线快速批处理提取。2.基于上述遥感与气象数据实现CASA模型（讲解与实践操作）2.基于MATLAB的产品质量控制信息读取及解读。3.基于MATLAB代码实现快速批处理提取方法。1.基于MATLAB的遥感产品数值读取。3.遥感数据异常值/离群值检测方法。（具体流程见专题三）

蒸散发地面观测数据较为多样，主要包括：蒸渗仪系统、波文比系统、涡动相关系统、闪烁仪、机载涡动相关系统等。主要介绍常用的区域及全球蒸散发产品，讲解蒸散发数据产品的下载、处理、可视化、数值统计等方法；目前，全球有将近几十种地表蒸散发产品，本课程挑选了9种常用的地表蒸散发产品，并详细讲解这些产品的下载，并利用Python程序进行遥感信息的提取、可视化、信息统计等。水量平衡验证是以流域或子流域为验证单元，在多年尺度（无陆地总储水量变化数据）和月尺度（有陆地总储水量变化数据）对多种蒸散发产品进行验证的方法。

由于热红外遥感对地表干湿变化、以及农业干旱响应快速，利用地表温度遥感数据可以快速准确的反演地表水热通量。地表水热通量是陆面与大气交互的重要变量，包含了陆面和大气的共同信息。利用机器学习方法，综合地面观测资料、遥感数据、大气数据进行区域蒸发比参数的训练与建模，作为区域蒸发比参数的先验值。MATLAB软件程序进行模型参数的调优，包括蒸发比、湍流传输系数、观测与模型误差、迭代次数等。包括风速、气温、大气压、相对湿度、太阳辐射、大气下行辐射，以及资料发生缺失如何填充等。感热通量、潜热通量、蒸发比的计算与处理。

特点：Terrasolid是一款专业的激光雷达数据处理软件，主要用于地理信息系统（GIS）和测绘领域，提供了丰富的地理数据处理和分析工具。特点：ArcGISPro是一款专业的地理信息系统（GIS）软件，提供了丰富的地理数据处理、分析和可视化功能，包括激光雷达数据处理工具。特点：ENVI是一款专业的遥感数据处理软件，提供了丰富的遥感图像处理和分析功能，包括对激光雷达数据的处理和分析。应用：适用于地图制作、空间分析、地理数据管理等领域，可以处理各种类型的地理数据，包括激光雷达数据。

核心内容包括AI技术在时空数据处理、多源数据融合、预测模型构建等方面的应用，涵盖时间序列分析、空间统计建模、遥感影像解译与生态系统模拟等关键领域。2、无监督学习：聚类（K-means、DBSCAN、层次聚类）、降维（PCA、t-SNE）1、监督学习：回归与分类算法（线性模型、支持向量机、随机森林、梯度提升树、深度学习）3、主要数据源：NASA、NOAA、ESA、Copernicus、中国气象局等。1、常见地球科学数据类型：站点观测、格点数据、再分析数据、遥感影像、模式输出。

由于网页内容、结果和反爬虫机制的不断更新，拥有一段爬虫程序并不是一劳永逸，而需要针对不同网页及时更新，而掌握爬虫的关键技术是在各种复杂网页中成功爬取数据和甚至成为爬虫工程师的基础。承载的价值不断提高，大数据的应用范围不断地扩大，已经渗透到自然科学和社会科学的多个领域，为学科发展和科学研究提供了巨大的发展机遇。时至今日，大量的公共资源和公开数据集以各种形式分享在互联网上，如何快速批量地获取海量公共资源数据决定了科研的效率。4）案例：使用五种不同解析技术爬取经济、天气、土壤、品种大数据。

过去十年，厘米级空间分辨率、十余个窄波段的多光谱传感器与轻量级激光雷达共同下沉至科研团队与工程单位，使得冠层三维形态、叶面积指数、生物物理变量乃至碳储密度的大规模、可重复估算成为可能。5、成果图：生物量热力图、预测 vs 实测残差图LSTM、GRU、Prophet、XGBoost等时序建模。4、基于Python的统计分析：点云密度热力图、空洞识别、误差地图。6、Python栅格/矢量预处理：投影、裁剪、掩膜、格式转换。3、模型构建：随机森林、XGBoost、SVM、线性回归。

随着AI技术的发展，大语言模型如ChatGPT、DeepSeek、豆包等在数据分析、代码生成和复杂问题求解领域展现出强大的辅助能力，正深刻重塑生态水文与双碳研究的技术范式。传统蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）估算依赖 Penman-Monteith 等经典模型，但在多源异构数据整合（如 FLUXNET站点观测、GLASS 遥感数据）、区域尺度空间分析及高频数据处理中，面临人工编码效率低、模型参数调试复杂等挑战。1)区域GPP产品介绍(MODIS GPP、FLUXCOM、SIF-GPP等)

从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理，到MODIS植被产品的AI辅助质量控制，以ChatGPT 、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域，展现出传统方法难以企及的技术优势。GDAL库的介绍、安装与应用示例（多种栅格数据格式、数据裁剪、重投影以及统计分析等）湿度（WET）、绿度（NDVI）、热度（LST）和干度（NDBSI）等生态指标计算。

基于完整的单站模拟流程，选择课程示例站点之外的一个站点，完成数据下载、变量提取、格式转换、数据编译、模型参数设定、模型运行、结果提取与导出、结果可视化等操作。基于完整的区域模拟流程，选择课程示例区域之外的一个区域，完成数据下载、变量提取、格式转换、数据编译、模型参数设定、模型运行、结果提取与导出、结果可视化等操作。从虚拟机出发，逐步讲解Noah-MP模型运行所需的linux环境的搭建、intel编译器的安装与配置、必要软件的下载与安装、模型构建与编译等内容，细化步骤、逐指令讲解。

聚焦的 PLUS 模型，内嵌 Markov 链与多类型随机斑块种子 CA 模型，结合 AI 数据处理与参数优化技术，可精准模拟不同政策情景下土地利用演变的斑块级细节，量化其对产水、碳储量、生境质量等生态服务的潜在影响。文本数据处理：AI可以帮助提取文献、报告和专家意见等文本数据的关键信息、自动化文献综述、提取数据点以及将复杂的技术文本转化为简洁易懂的内容。情景分析的沟通与解释：通过AI生成的自然语言报告，更清楚地理解不同情景下生态系统服务的变化，帮助决策者做出更加科学的决策。

作物本身的生长发育是一个非常复杂的过程，因此在利用作物模型模拟作物生长过程中涉及的输入参数较多，主要包括气象、作物、土壤、田间管理参数等，在模型参数敏感性分析的基础上，结合实验区实际情况，对敏感性较高的参数进行定标，参数标定部分可参阅文献和网站等资料。参数是包括作物的物候学参数、同化和呼吸特征参数以及同化物分配到植物器官的参数等，这些参数保存在安装目录...\WCC\CROPD，在模型控制中心可以通过选择该作物调用该文件进行模拟。根据气象数据、土壤属性和农田管理实践，模拟农作物的生长和水分需求。

但是，当作物生长模型从单点研究发展到区域尺度应用时，由于空间尺度增大而出现的地表、近地表环境非均匀性问题，导致模型中一些宏观资料的获取和参数的区域化方面存在很多困难，模型模拟结果也会存在很大的不确定性，而遥感信息在很大程度上可以帮助作物生长模型克服这些不足。作物生长模型能够利用环境因素模拟作物生长过程，揭示作物生长发育的原因与本质。随着科学技术发展和农业应用需求的驱动，数据同化方法将遥感数据与作物生长模型相结合，监测作物长势及预测作物产量，是当前农业信息技术应用研究的重要内容和发展趋势之一。

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。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。四维变分代价函数构建。

遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设的需要，借助遥感数据反演植被参数，可为生态系统健康评价提供关键的数据支持，并且植被参数遥感反演是当前遥感应用研究的重要内容之一，也是国际遥感领域的热点研究方向。模型参数敏感性分析？

洪水淹没危险性（各种年遇型洪水淹没）是洪水损失评估、风险评估及洪水应急和管理规划等工作的重要基础。当前开展洪水危险性研究工作中的主要困难之一是水文资料稀缺，尤其是径流资料稀缺，既包括径流观测资料在时间上的短缺，如观测年限较短和观测采样频率低；除数据稀缺外，选用合适的数值模型开展流域洪水淹没模拟也是一个难点。蓝色线条为降水过程，黑色线条为模拟径流过程，棕色线条为观测径流过程。水文站洪水频率分析实例（推求典型年遇洪水）洪水频率分析的基本假设与不确定性分析。利用观测径流资料进行洪水淹没模拟建模。

GIS技术具有强大的信息管理及空间分析功能，利用建立数据库可以有效地存储和管理地质灾害的信息，具备髙效性、准确性，已广泛应用于地质灾害调查、危险性评价、危险性区划、监测和预警预报、应急指挥中。地质灾害种类较多，泥石流、山体滑坡等是一类主要与降雨、生态、地形等有关的地质灾害，涉及因素多，分布广泛，容易链状成灾，结合RS和GIS技术，不但可以全面了解泥石流及滑坡灾害影响区域的地质、地貌、土地利用、人口、经济等情况，还可以进行泥石流、滑坡灾害的预警和风险评估。4.5 公里网制作及其它制图技巧。

近年来，国内外学者在生态系统的敏感性、适应能力和潜在影响等方面开展了大量的生态脆弱性研究，他们普遍将生态脆弱性概念与农牧交错带、喀斯特地区、黄土高原区、流域、城市等相结合，评价不同类型研究区的生态脆弱特征，其研究内容主要包括脆弱性的时空演变、动态监测、影响机理和驱动因子等方面的分析。其中SRP模型主要以生态系统稳定性的内涵为依据构建而成，体现自然环境影响和人为活动干扰，与生态系统敏感性和适应性对生态脆弱性的综合影响，其结构系统地涵盖了生态脆弱性的构成指标，已在生态脆弱性评价中得到广泛应用。

生态系统服务是指生态系统和生态过程对人类生存形成和维持的自然效用，反映了生态系统中相互关联的生态功能的产物。时需要考虑到生态系统内各种因素的影响，包括气候因素（如降水量、温度、日照时数等）、土壤因素（如土壤养分含量、质地等）和植物物种、密度和分布等因素。），可以通过特定土地利用类型的生态系统服务价值与空间单元所有土地利用类型的平均生态系统服务价值的比值来确定；生态系统健康的另一个重要评价指标是生态系统弹性，也可以称为生态系统恢复力，是指自然生态系统在受到外界干扰后恢复到其原有结构和功能的能力。

我国是世界上自然灾害最严重的国家之一，其中洪水灾害影响范围广、危害程度深。据统计，全国60%以上的国土面积和90%的人口面临洪水威胁，重要城市、基础设施和粮食主产区多分布在洪水高风险区。自主研发流域调查、洪水分析及淹没分析等软件应用展示。山丘区中小河流洪水淹没图编制技术要求解读。洪水风险区划及防治区划编制技术要求解读。洪水普查案例：成果要求的电子数据制作（参会学员项目中的存在的相关问题进行交流。洪水普查案例：成果要求的电子数据（实践操作，完成任务内容。河道横断面的截取与处理。实践操作，完成任务内容。

6.7 案例分析：动态土地利用输入对SWAT面源污染模拟的影响研究。5.5 案例分析：气候变化对SWAT面源污染模拟的影响研究。7.3 案例分析：SWAT模型和河道生态基流模型结合研究。3.4 案例分析：基于控制单元的流域SWAT模型建立。4.5 案例分析：SWAT模型数据输入不确定性分析。2.6 案例分析：遥感产品和SWAT模型结合研究。6.3 土地利用变化对SWAT模型结果的影响。7.2 与SWAT模型结合的常用模型文献分析。3.2 ArcGIS水文分析及SWAT应用。

在众多图件中，土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等专题图的制作需用到大量的遥感和GIS技术。解决各企事业单位在生态环境影响评价中图件制作的瓶颈问题以及普遍技术薄弱问题，使相关技术人员能够快速掌握各个环评图件的制作过程，以满足相关项目顺利进行。5.2 ENVI遥感影像预处理（几何校正、影像镶嵌、影像裁剪、影像融合等）3.3 常见遥感图像介绍（LANDSAT、SPOT、高分、哨兵、快鸟等）5.1 遥感信息提取技术简介（监督分类、非监督分类等）1.4 软件（ArcGIS、ENVI等）介绍。

利用现代化的技术手段及时、准确地获取土地利用现状，以及充分认识土地利用和土地覆盖变化规律，能极大地提高制定土地利用规划的科学性和合理性。近年来，GIS技术在国土资源管理中的应用逐步走向成熟，在土地调查、动态监测等方面发挥了巨大作用，已成为国土资源管理的重要手段。ESRI公司研发的ArcGIS软件具有强大的数据采集、处理、分析、制图等功能，为管理土地调查数据、建设数据库提供了良好的技术平台。8.4 基于DEM的土地利用分析：土地利用随高程、坡度的变化分析。7.1 空间分析简介，GIS和空间分析结合的意义。

在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下，植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术，正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。AI 凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力，能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性，显著提升植被参数（如叶面积指数、叶绿素含量、植被覆盖度等）反演的精度与鲁棒性。5、AI的提问框架【提示词、指令】、AI的应用妙招【指令优化】5、植被参数SVR遥感反演模型【调整代码、构建反演模型】