郁磊副教授，主要从事MATLAB 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、人工智能近红外光谱分析、生物医学系统建模与仿真，具有丰富的实战应用经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。

特别是在深度学习模型的调参过程中，ChatGPT可以通过与科研人员的互动，提供多种优化方案并帮助其选择最佳方案，避免了传统方法中可能存在的局限性和低效性。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。ChatGPT和DeepSeek作为先进的人工智能工具，正通过其强大的自然语言处理能力和深度学习

工业革命以来，全球城市化与工业化进程加速，土地资源的高强度开发引发人地关系失衡，水土流失、生物多样性锐减、气候调节功能退化等生态危机频发。传统土地利用规划依赖经验驱动或单一模型模拟，难以精准捕捉人类活动与生态系统的复杂交互机制。随着 AI 技术的突破，尤其是大模型在地理空间分析中的应用，为破解 “土地利用变化 — 生态系统服务” 耦合模拟的技术瓶颈提供了新范式。生态系统服务作为维系人类福祉的核心支

通过系统掌握上述技术链，可独立完成交通、水利、能源等跨生态系统项目的环评工作，尤其适用于涉及生态红线的重大项目评估。：RStudio（统计分析）、Fragstats（景观指数）、ENVI（遥感解译）、Maxent（生境建模）：生态系统类型图（层次分类法）、物种适生境分布图（Maxent模型预测）：土地利用现状图（ENVI监督分类）、植被覆盖度图（NDVI阈值分割）：利用Fragstats计算斑块密

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。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

相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具，GEE在处理海量遥感数据方面具有不可比拟的优势，一方面提供了丰富的计算资源，另一方面其巨大的云存储节省了科研人员大量的数据下载和预处理的时间，是遥感数据的计算和分析可视化方面代表世界该领域最前沿水平，是遥感领域的一次革命。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

Citespace和vosviewer是使用最广泛的文献信息可视化软件工具，在理工、经管、法学、教育、农学、文史、医学、艺术等学科中普遍应用，发文量逐年显著上升。本课程将采用理论与实践相结合，通过文献计量学讲解、高效选题、数据库检索数据下载、软件使用等八个专题详细讲解，让学员系统全面的掌握文献计量学的基本理论和知识；最终实现从主题确定、数据分析绘图、文章框架与写作，全流程掌握一篇文献信息可视化分析

地理加权回归模型的崛起 近年来，地理加权回归（GWR）及其衍生方法逐渐成为处理空间异质性数据的重要工具。这些方法包括经典地理加权回归、半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成分分析和地理加权判别分析等。它们通过引入空间权重，能够更好地捕捉数据在不同地理位置上的差异，从而提供更精确的分析结果。

结合ArcGIS和GPT的优势，本次培训班将重点讲解AI大模型应用、ArcGIS工作流程及功能、Prompt使用技巧、AI助力工作流程、AI助力数据读取与处理、AI助力空间分析、AI助力遥感分析、AI助力二次开发、AI助力科研绘图以及ArcGIS与AI的综合应用。重点讲解AI大模型应用、ArcGIS工作流程及功能、Prompt使用技巧、AI助力工作流程、AI助力数据读取与处理、AI助力空间分析、A