基于卫星或无人机平台的多光谱数据在地质、土壤调查和农业等应用领域发挥了重要作用，在地质应用方面，综合Aster的短波红外波段、landsat热红外波段等多光谱数据，可以通过不同的多光谱数据组合，协同用于矿物信息有效提取。此外，随着机器学习方法的深入应用，多光谱数据在矿物填图、矿山环境监测等方面都发挥了重要作用，并显示出巨大的应用潜力。

城市气候学正经历着前所未有的发展机遇。从传统的城市热岛效应研究，到新兴的城市边界层动力学探索，科学家们需要更精细的工具来描述城市大气运动的复杂性。大涡模拟（LES）作为一种先进的数值模拟方法，能够精确捕捉建筑物尾流、热羽流等城市特有的湍流结构，为我们打开了认识城市大气环境的新窗口。

当前，AI大语言模型正以前所未有的速度推动自然科学研究的范式变革。从海量数据的自动化清洗，到复杂机理模型的参数优化，再到多模态数据的融合分析，大模型不仅显著提升了科研效率，更在生物、地球、农业、气象、生态、环境、GIS等传统学科中催生出全新的研究路径。然而，真正掌握如何将大模型有效嵌入科研全流程——包括统计建模、机器学习、时空大数据处理、科研绘图及二次开发——仍然是广大科研人员面临的关键挑战。

随着数字经济时代的全面到来，经济学与管理学的研究范式正经历着一场深刻的“数据革命”。传统的计量经济学模型虽然在因果推断方面具有严谨的理论基础，但在面对海量、高维、非标准化、非结构化数据（如文本、图像）时，往往显得力不从心。与此同时，机器学习（Machine Learning）和深度学习等前沿计算方法，虽然展现了强大的预测能力，却常因“黑箱”属性而难以满足社会科学对“可解释性”与“因果机制”的严苛要

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面，成为Science、Nature论文的重要分析方法。

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，"带着数据来、带着成果走"的真实战，而非纸上谈兵的算法科普。

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。当AI大模型深度介入数据清洗、模型构建到归因评估全流程，长时序植被遥感正从“数据堆

GPT的强大能力在水文水资源领域的深度应用还包括科学写作、空间数据处理、高级算法开发与模型微调等领域。它能够为研究人员提供专业的报告撰写与成果表达支持，帮助构建精确的环境预测模型，同时参与资源优化算法编程，缩短从理论到实践的实现路径。通过提示词驱动，可以快速适配特定领域需求，实现更加智能化、个性化的解决方案，这种能力为水文水资源领域的科研创新带来了前所未有的便捷与可能性。

Earth Engine已广泛应用于各类科研和业务场景，基于Python的GEE编程方法也日益成熟。本次内容特别增加了Satellite Embedding数据集的原理与应用模块，掌握Earth Engine的实际应用能力，以Python为基础，结合实例介绍平台搭建、影像数据分析、AI嵌入向量应用、经典应用案例、本地与云端数据管理，以及云端数据可视化等技能。融入先进AI大模型辅助，提供个性化建议和

土壤侵蚀模型的构建能够更好地探寻侵蚀的原因，以便对土壤侵蚀进行一系列预测工作，减轻其对生态环境的影响。由于侵蚀过程较为复杂，因此建模需要充分考虑各项因素，例如气象、水文、地质环境、土壤条件等。修正的土壤风蚀方程（revised wind erosion equation，RWEQ）被广泛应用于土壤风蚀预报。