GeoAI大模型驱动的地球科学智能计算：从数据清洗、随机森林、CNN、LSTM到Transformer与大模型实战，突破地学研究效率瓶颈

系统整合了从基础数据处理到高阶智能建模的全链条技术体系，以Python编程为基石，以机器学习与深度学习为核心方法论，深入剖析随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）及Transformer等前沿模型在地学场景中的创新应用。

不仅涵盖地理空间数据清洗、时空统计分析、物理约束建模等关键技术环节，更通过AI大模型（如ChatGPT、DeepSeek、Kimi-K2）的垂直领域赋能，实现代码生成、知识抽取、多模态数据融合等智能化实践，突破传统地学研究的效率瓶颈与认知局限。前瞻性地探讨了物理机制与数据驱动的双轨建模（如耦合水文方程的Transformer蒸散发预测）、多模态数据对齐（跨模态清洗）、国产大模型工具链等前沿方向，并通过10+真实案例场景实践，提升地球科学智能计算能力，加速地球科学智能技术的产学研转化。

专题一 地理空间智能建模理论基础

1、目标与概述

1）地理空间建模的核心概念

2）地理空间建模的流程

3）地球数字孪生的理念

4）大模型应用：提示词的高效互动模式

2、人工智能理论基础

1）智能计算范式的转变

2）知识驱动与数据驱动范式的辩证关系

3）地理空间机器学习方法的谱系与应用

4）大模型应用：科学发现的新路径

专题二 Python地理空间计算编程

1、Python科学计算基础

1）高性能计算与地理空间的结合

2）地理空间智能化重构

3）地理大数据的科学表达形式：Python基础代码

4）大模型应用：GeoAI

2、地理空间计算革命性框架

1）新一代地理计算引擎

2）地理空间AI框架

3）其他AI集成库的简单介绍

4）大模型应用：大模型辅助代码编写

专题三 地理空间智能数据清洗

1、地理空间智能清洗工程

1）地理空间数据特有的维度特征：四维数组

2）地理空间数据的质量约束

3）地理数据清洗的流程与方法

4）大模型应用： 多模态地理大数据

2、AI助力数据分析

1）地理时空统计分析

2）案例：地学数据的前期准备

3）大模型应用：地理空间大模型清洗

专题四 随机森林的地球系统智能计算

1、随机森林在地学的应用与分析

1）随机森林原理：集成学习的地球系统表征

2）随机森林在地学的应用：地理时空插值

3）大模型应用：随机森林的代码编写

2、随机森林的拓展集成学习的地球系统表征

1）Boosting和Bagging树模型

2）数据蒸馏与减枝算法

3）传统机器学习的地理认知瓶颈（SVM和K-mean）

3、随机森林的案例分析

1）案例：土壤水分升尺度智能工程---从点到面的空间扩展

2）案例：陆地总水储量的降尺度—提升空间数据的空间分辨率

专题五 CNN模型的地球系统智能计算

1、CNN在地学的应用与分析

1）CNN原理：卷积操作与特征提取

2）CNN在地学的应用：局部感受野

3）大模型应用：CNN的代码编写

2、CNN的拓展

1）局部感受野的优势与不足

2）多尺度特征提取机制

3）卷积的底层逻辑：与小波变化和傅里叶变换同源

3、CNN的案例分析

1）案例： 图像的变化——卷积操作的简单示例

2）案例： 基于U-Net的遥感影像地物/土地覆被分类

专题六 LSTM模型的地球系统智能计算

1、LSTM在地学的应用与分析

1）LSTM记忆单元：细胞状态与控制门

2）地球系统时间演化：时间预测分析

3）大模型应用：LSTM的代码编写

2、LSTM的拓展

1）循环神经网络的优势与不足

2）LSTM的“偷懒”行为：自相关性

3）Conv-LSTM：LSTM和CNN的结合

3、LSTM的案例分析

1）案例：河流径流时间序列预测

2）案例：地下水位时间序列预测

专题七 Transformer模型的地球系统智能计算

1、Transformer在地学的应用与分析

1）Transformer原理：自注意力机制

2）Transformer与地学的适配：全局空间预测（遥相关）

3）大模型应用：Transformer的代码编写

2、Transformer的拓展

1）Transformer的优势与不足

2）如何搭建大语言模型

3）Transformer与其他深度学习模型的结合

3、Transformer的案例分析

1）案例： 蒸散发预测——基于FLUXNET站点数据的预测

2）将地学知识融入到人工智能中：受物理约束的深度学习

专题八 AI大模型在地学的应用与讨论

1、AI在地学的应用与分析总结

1）机器学习模型的优势与应用场景

2）AI大模型在地学应用的辅助过程

3）AI大模型的提问方式

2、未来人工智能在地学的应用

1）未来地学研究机器学习的发展可能：学科深度交叉

2）其他前沿的机器学习模型：强化学习、图神经网络等

3）一些前沿的机器学习模型：结合物理机制的混合模型等

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