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查看原文>>>【综合能力提升】ChatGPT-4o及多技术融合在水文、气候、生态等地学领域科研及项目应用
内容聚焦于数据处理与分析、气候变化研究、生态系统服务管理、土地利用变化及其影响评估、空间数据的自动化处理与分析等前沿研究领域。将学习如何获取和处理矢量数据、栅格数据、气象数据、土地利用数据、生态环境数据等多维数据，掌握气候变化预测与干旱特征研究的关键技术，了解生态系统服务权衡与协同关系的分析方法，科学评估土地利用变化对生态环境和社会经济的影响，并实现数据处理的自动化。同时结合ChatGPT进行文献搜索、热点分析、研究报告撰写，学员将能够大幅提升科研工作的效率和质量。
【内容简述】：
专题一、工作环境ArcGIS Pro能力提升
1.1 ArcGIS Pro介绍
1.2 ArcGIS Pro界面介绍
1.3 项目和文件管理
1.3 添加和管理图层
1.4 数据符号化和分类
1.5 地图布局和设计
1.6 图例、比例尺和指北针
1.7 经纬网格等高级制图
专题二、海量空间数据下载、读取及处理
2.1 多类型空间数据（矢量、栅格、多维等）
2.2 地理数据库（geodatabase）与空间数据管理
2.3 常用空间数据的来源与下载方法
2.4 ChatGPT辅助数据的选择与下载
2.5 社会经济及生态环境统计数据下载与处理
2.6土地数据（30米、500米、逐年，等）下载与处理
2.7 气象数据（站点数据、CMIP6数据、GLDAS等）下载与处理
2.8 DEM数据（15米、30米、90米，等）下载与处理
2.9 全球土壤数据下载与处理
2.10 空间数据的处理（数据转化、投影变换、融合与裁剪，等）
专题三、Python语言实现空间数据自动化处理
3.1 ArcGIS Pro自动化处理方法
3.2 Python语言基础
3.3 案例1：Python实现ArcGIS Pro批处理
3.4 案例2：Python实现ArcGIS Pro自动化处理
3.5 案例3：Python实现实现数据的裁剪与投影变换
专题四、空间数据热点分析与空间关系建模
4.1 空间分区统计分析
4.2 统计数据及地图数据采集与处理
4.2 度量地理分布：标准距离、平均中心等
4.3 空间自相关分析：全局莫兰指数
4.4 空间聚类分析：局部莫兰指数，热点分析
4.5 空间关系建模：地理加权回归
专题五、基于DEM数据的水文分析与淹没风险分析
5.1 DEM数据的获取与处理
5.2 基于DEM的表面分析：坡度、坡向，等
5.3 基于DEM的水文分析：
河网、盆域、集水区、坡降
5.4 基于DEM数据的淹没分析
5.5 基于DEM数据的水库库容计算
专题六、土地利用变化下城市用地适宜性评价
6.1 土地利用数据获取与处理
6.2 土地利用的分类提取：重分类、
栅格转矢量、融合处理
6.3 土地利用预测
6.4 土地利用变化分析——迁移矩阵
6.5 基于土地利用的人类活动强度分析
6.6 城市用地适宜性评价
专题七、未来气候变化下的干旱特征研究
7.1 气象数据获取与处理
7.2 气象数据变化分析
7.3 未来气候数据CMIP6数据处理与分析
7.4 CMIP6气候数据统计降尺度
7.5 基于CMIP6的干旱特征研究
专题八、基于GPS定位的空间数据插值分析
8.1 区域采样数据设计：矢量渔网构建
8.2 excel表记录的GPS点位数据空间显示
8.3 空间插值分析：反距离权重法、克里金法
8.5 插值结果的提取与分析
8.6 插值结果的统计分析
专题九、基于InVEST模型的遥感碳排放研究
9.1 InVEST模型介绍
9.2 遥感数据的获取与处理
9.3 ENVI软件土地利用解译
9.4 基于InVEST模型的遥感碳排放
专题十、生态系统服务权衡协同关系及其时空异质性
10.1 生态系统服务研究框架
10.2 生态系统服务数据制备
10.3 地理加权逻辑回归（GWLR）模型
专题十一、CHATGPT提升项目科研效率和水平
11.1 ChatGPT简介
11.2 ChatGPT可以做什么？
11.3 ChatGPT使用演示
11.4 prompt介绍
11.5 ChatGPT文献搜索、文献分析、总结热点、撰写大纲
11.6 ChatGPT数据分析及撰写研究报告
专题十二、项目提升与论文写作
12.1 有限数据下如何提升项目水平
12.2 “八股文”式SCI论文框架解析
12.3 有限数据下如何确定好的论文主题
12.4 如何有效回复审稿意见
12.5 ChatGPT辅助论文写作
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