基金申请技巧：生态遥感领域如何撰写打动评审的国自然基金申请书与高质量SCI论文

文摘 2024-10-23 11:03 韩国

系统性学习推荐

1、基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析培训班

2、基于AI辅助下的高效高质量SCI论文撰写及投稿实践高级培训班

3、2025年国自然基金项目撰写技巧与ChatGPT融合应用培训班

4、基于Python星载气溶胶数据处理与反演分析实践技术应用培训班

5、双碳目标下基于遥感技术的碳储量、碳收支、碳循环等多领域监测与模拟实践技术应用培训班

咨询联系：刘老师 185-1037-1651 微信同号

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R语言机器学习遥感数据处理

基于R语言机器学习遥感数据处理与模型空间预测技术及实际项目案例分析培训班

培训时间：2024年10月26日-27日、11月2日

【三天实践教学、提供全部资料及回放】

课程前言

随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结果的影响。此外，随机森林提供了变量重要性评估功能，帮助研究者识别对预测最重要的特征，从而优化模型性能。尽管包含大量决策树，随机森林的训练和预测过程依然相对高效，尤其在处理大规模数据集时表现出色。由于适用于分类、回归和处理混合数据，随机森林在数据科学和遥感分析中成为不可或缺的工具。因此，遥感随机森林建模与空间预测的应用能够有效提升遥感数据分析的精度和可靠性，是许多研究者关注的热点。

在R语言中，随机森林的实现与应用非常方便，R语言提供了多种包用于构建和优化随机森林模型。R语言的随机森林实现不仅支持分类和回归任务，还支持处理多类别问题、处理缺失数据，以及评估变量重要性等功能。这些包通常具有高度优化的计算性能，能够处理大规模数据集，同时提供灵活的参数调整接口，方便用户根据具体需求进行模型调优。此外，R语言在数据可视化方面的优势使得用户能够直观地展示模型的结果和变量的重要性，进一步提高了分析的可解释性和应用价值。因此，R语言中的随机森林工具因其易用性、灵活性和强大的功能，成为遥感数据分析中不可或缺的工具。

培训方式

网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）

导师随行

1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。

2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流

5课程大纲

第一章、理论基础与数据准备【夯实基础】

1.1 遥感数据在生态学中的应用

1.2 常见的机器学习算法及其遥感中的应用

机器学习基础机器学习是一门研究如何通过数据来自动改进模型和算法性能的学科。

常见的机器学习算法：极限梯度提升机(XGBoost)、随机森林（Random Forest，RF）、梯度提升决策树(GBDT)等

机器学习算法在生态学中的应用分析

1.3 R语言环境设置与基础

（1）安装R及集成开发环境（IDE）；

（2）R语言基础语法与数据结构，包括：程序包安装、加载、更新，数据读取与输出，ggplot2常规画图等。

1.4 遥感数据处理与特征提取

（1）栅格数据预处理

栅格数据信息查看、统计和可视化

栅格数据掩膜提取、镶嵌、重采样等

（2）植被特征指数解释与提取：归一化植被指数、水体指数等数十种植被指数

（3）变量筛选与最佳组合的选择：

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)与Boruta 算法

第二章、随机森林建模与预测【讲解+实践】

2.1预测模型的建立

随机森林（RF）、极限梯度提升机（XGBoost）和支持向量机（SVM）等机器学习算法，分别建立预测模型，并参数调优。

2.2 最优模型空间预测

通过R2、RMSE、MAE等指标评价模型效率，选择最优模型进行空间预测。

2.3 预测变量重要性分析

分析解释变量对模型预测结果的影响，通过特征重要性分析等方法识别并量化解释变量与因变量。

2.4 预测结果空间分布制图

第三章、实践案例与项目

3.1 实际案例分析

（1）机器学习案例分析：以随机森林为例，分析高水平论文结构与写作思路、复现相关图表

（2）整合、分析机器学习在遥感、生态领域的经典论文。

3.2 总结与课程回顾

SCI论文

基于AI辅助下的高效高质量SCI论文撰写及投稿实践高级培训班

培训时间：

2024年10月29日-30日【二天实践课程，提供全部资料及回放】

每日授课：上午9：30-12：00 下午14：00-17：30

课程前言

科学研究的核心在于将复杂的思想和实验成果通过严谨的写作有效地传递给学术界和工业界。对于研究生、青年学者及科研人员，如何高效撰写和发表SCI论文，成为提升学术水平和科研成果的重要环节。本课程旨在帮助学员系统掌握从选题到投稿的全过程，提高论文撰写效率与质量，尤其是在当今AI技术迅速发展的背景下，如何利用现代AI工具辅助科研写作与投稿。

本课程将结合理论讲解与实际操作，深入探讨论文写作的核心技巧与技术要点，内容涵盖选题、文献调研、实验设计、数据分析、论文结构及语言规范等重要环节。学员将学会通过AI工具优化写作过程，提升语言润色、排版及格式调整的效率，并能掌握SCI期刊的投稿流程及策略，显著提高投稿成功率。

【课程及服务简要】详情见附件大纲：

会议福利

1.每人均可获得1个独立可永久免费使用的ChatGPT账号【官网账号、需要魔法】

2.超级福利赠送1个月ChatGPT4/4o会员账号【此账号国内直接登录、无需魔法】

导师随行

1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。

2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流

4课程大纲

证书学时及发票

课程咨询

详细报名流程，请联系课程负责人

刘佳：185-1037-1651 （微信同步）

国自然基金

2025年国自然基金项目撰写技巧与ChatGPT融合应用培训班

培训时间：2024年11月16日-17日

【二天实践教学、提供全部资料及回放】

课程前言

随着社会经济发展和科技进步，基金项目对创新性的要求越来越高。国家级和省级等各类项目的申请层出不穷，项目书的撰写几乎占据了申请人的全年时间。申请人既需要提出独特且有前瞻性的研究问题，具备突破性的科学思路和方法，又需要关注国际前沿研究动态，积极参与国际合作项目，并能够充分展示项目对国际学术和科技发展的贡献。

尤其是青年学者，工作繁重、资源溃泛、基金申请缺乏经验、同时没有形成高效研究团队，仅凭一己之力，在竞争激烈的当下显然不具备优势条件。基金申请是每年学者重要工作内容，势必要时间与精力投入，但往往是在提交前，集中一个有限的时间进行撰写，结果事与愿违。

您的基金撰写过程中是否存在以下问题：摘要如何写才能给评阅专家留下最美好的第一印象？技术路线图如何设计才能吸引评阅专家的目光？如何区分难点问题和关键科学问题？每个章节突出哪些内容才能让项目书更加清晰明了？Ai尚研修应广大学者要求，特召开“2024年科研项目基金撰写要点及技巧培训班”现通知如下：

会议福利

赠送一个月国内直接可登录ChatGPT4/4o会员账号【无需科学上网，功能与openAI官网账号一样】

培训方式

网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）

导师随行

1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。

2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流

5课程大纲

其它相关课程

双碳目标下基于遥感技术的碳储量、碳收支、碳循环等多领域监测与模拟实践技术应用

培训时间：2024年12月20日-22日、28日-29日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

专题一、双碳视角下遥感技术的研究方向

1.双碳背景及遥感的现实需求
2.全球碳库、碳收支及碳循环现状
3.碳储量、碳收支与碳循环中的遥感技术

4.ENVI及ArcGIS软件一体化集成技术

专题二、生态系统碳库的遥感估算—以森林碳储量为例

1.碳储量估算的方法与原理

2.皇甫山林场碳储量案例

3.区域数据的获取与处理

4.遥感数据资源及下载

5.遥感数据的处理与特征参量的提取

6.特征参量重要性与敏感性分析

7.估算模型的构建与森林碳储量的估算

专题三、生态系统碳收支的遥感模拟—以京津冀地区为例

1.碳源/汇遥感指标基本概念

2.碳收支估算模拟的方法和原理

3.京津冀地区碳收支案例

4.遥感产品数据的获取与处理

5.基于过程模型的NEP时空分布提取

专题四、土地利用变化碳排放效应的遥感监测—以城市扩张为例

1.土地利用变化碳排放估算的原理

2.大尺度土地利用变化数据的获取

3.高精度土地利用变化数据的制作

4.年际土地利用转移矩阵分析案例

5.城市扩张碳排放效应分析案例

6.InVEST模型土地利用碳储量案例

7.基于FLUS模型的土地利用预测

专题五、区域能源消耗碳排放空间格局模拟—基于夜间灯光数据

1.能源消耗碳排放核查的原理与方法

2.夜间灯光数据发展现状与获取

3.辅助数据的获取与处理

4.夜间灯光数据的处理

5.基于夜间灯光数据的碳排放模拟案例

专题六、陆地生态系统碳循环模型的遥感应用—模型参数估计

1.碳循环模型介绍

2.DNDC模型的下载与安装

3.DNDC驱动数据与制备

4.DNDC界面与运行案例

5.基于遥感产品的参数估计案例

6.DNDC模型结果分析

专题七、遥感在区域碳循环模型中的应用—农田生态系统为例

1.DNDC区域模拟

2.基于遥感解译的区域数据制备案例

3.基于数字化技术的区域数据制备案例

4.基于定量遥感的区域数据制备案例

专题八、陆地生态系统碳循环模型的遥感应用—流域生态系统为例

1.流域生态系统与SWAT模型

2.CENTURY模型下载与操作

3.采用水文分析划定流域范围

4.SWAT模拟单元划分与模拟

5.采用SWAT模拟流域碳循环

专题九、温室气体卫星反演数据与全球碳同化数据

1.大气温室气体监测技术的发展

2.温室气体浓度反演算法原理

3.可用温室气体卫星反演数据获取

4.碳循环模型遥感数据同化

5.全球碳通量同化系统

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

基于Python星载气溶胶数据处理与反演分析实践技术应用培训班

培训时间：2024年11月2日-3日、9日-10日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

课程安排

学习内容

专题一:

碳中和下气溶胶的研究意义与课程总体数据产品介绍（原理篇）

1.“碳中和”下气溶胶研究意义

气溶胶基本概念

气溶胶基本类型

气溶胶对全球季风区域的影响

气溶胶对东亚季风区淮河流域的影响

2.MODIS和CALIPSO观测平台

Train卫星介绍

MODIS仪器介绍

MODIS的产品介绍

CALIOP仪器介绍

CALIPOP产品介绍

3.地基太阳光度计观测平台（AERONET）：

AERONET数据下载

AERONET数据筛选（Level 1.0

（未筛选），Level 1.5（云筛

选和质量控制）和Level 2.0

（保证质量）

AERONET数据下载选择（光学厚度、波长指数等）

AERONET数据转换成CSV文件，python的pandas库处理

专题二

夯实Python语言基础和相关软件安装（实战基础篇）

1.Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）

2.Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）

3.Jupyter Notebook实操

Numpy库学习（最小值，最大值，平均值，标准差，NaN数据）

Matplotlib库学习（折线图，散点图，饼状图，热力图）

Pandas库学习（读取Aeronet的csv文件，处理气溶胶数据，通过质量控制，数据筛选展现气溶胶光学厚度日变化图）

Cartopy库学习（投影方式；分辨率，海岸线，河流，国界线；轨迹线；截取区域）

Pyhdf库学习（读取MODIS属性名）

专题三

MODIS气溶胶数据处理与反演分析（实战进阶篇）

1、MODIS气溶胶数据下载（选择对应产品，时间，区域，Wget下载，World View云图相关云图）

2.下载安装MODIS数据软件（查询和绘图）

HDFView下载安装

Panoply下载安装

3.详细介绍MODIS产品原理：

暗目标(Dark Target)（主要处理洋面和植被覆盖的陆地数据）

深蓝法(Deep Blue)（主要处理干旱和沙漠地表的数据）

理解MODIS文件名含义

4.Jupyter Notebook实操MODIS数据

通过python代码画出DT-Ocean的AOD和FMF彩图

通过python画出DT-LAND画出陆地AOD和FMF彩图（陆地数据质量控制，选择QA==3的陆地数据）

暗目标法和深蓝法数据联合绘图

绘制沙尘暴天气气溶胶彩图（此图可以看出沙尘暴天气强度）

绘制区域气溶胶四季变化图（此图可以分析出该区域四季光学厚度季节变化）

绘制地空气溶胶光学厚度一一对应图，并将气溶胶分类

专题四

CALIPSO气溶胶数据处理及反演分析（实战进阶篇）

1. CALIPSO气溶胶数据下载（包括333m混合层、1km云层、5km云层、5km气溶胶层、5km混合层、5km云廓线等）

2.激光雷达原理介绍（后向回波信号原理，公式讲解。后向散射系数、消光系数、退偏比、彩色比等相关参数介绍，CALIOP并通过这些参数将气溶胶分类）

3.Jupyter Notebook实操CALIOP数据：

绘制CALIOP数据轨迹图，通过轨迹图确实研究区域

绘制特征类型轨迹图

绘制CALIOP特征图和不同气溶胶类型图

绘制气溶胶类型饼状图（分析该地区气溶胶类型）

绘制CALIOP气溶胶数据年趋势变化和月份变化图（分析该地区污染变化）

绘制气溶胶消光系数和出现率季节变化图（分析该地区季节变化导致气溶胶变化）

绘制气溶胶AOD，颜色比，退偏比彩图

专题五

深度学习简介与深度学习处理MODIS云案例（进阶篇）

1.引言与背景

机器学习与深度学习概述

深度学习的发展历程与应用领域

2.神经网络基础

人工神经网络（ANN）概述

感知器与激活函数

前向传播与反向传播

损失函数与优化算法（如梯度下降法）

3.常用深度学习模型

卷积神经网络（CNN）

卷积操作与池化层

CNN架构与应用（如图像分类）

经典CNN模型

4.通过Kaggle平台了解相应的机器学习处理MODIS数据

专题六

课程扩展（卷云特诊）和论文写作分析

1.卷云的原理和特征，及其四季宏观变化

2.论文写作要点

3.论文投稿期刊选择（查看对应期刊）

4.案例分析

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图实践技术应用培训班

培训时间：2024年11月9日-10日、16日-17日、23日

培训方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

第一单元 R基础及数据准备

专题一：R和Rstudio简介及入门和作图基础

1）R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等

2）R语言基本操作，包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等

3）R语言数据文件读取、整理及存储等

4）R语言基础绘图（含ggplot）：基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储

专题二：R语言数据清洗-tidyverse包应用

1）tidyvese简介：tidyr、dplyr、readr、%>%等

2）文件操作：不同格式文件读取、多文件同时读取等

3）数据筛选：行筛选、列筛选、条件筛选（字符操作）等

4）数据生成：数据合并、数据拆分、新数据生成（字符操作）等

5）长宽数据转换、空值（NA）等填充及删除、分组、排序及汇总等

专题三：群落数据准备及探索分析

1)生物群落数据准备：物种组成、环境变量、物种功能属性、系统发育树等

2)生物群落数据检查：缺失值和离群值（outliers）等-避免模型错进错出（GIGO）

3)物种多样性计算：物种多样性（TD）、功能多样性（FD）和系统发育多样性（PD）

4)物种相似/相异矩阵关联测度介绍

第二单元多元统计分析

专题四：群落数据非约束排序-PCA、CA、PCoA、NMDS

1）生物群落数据非约束排序分析简介

2）案例1鱼类生境数据排序：PCA

3）案例2鸟类物种组成数据的排序：CA、PCoA和NMDS比较

专题五：群落数据约束排序-RDA、dbRDA、CCA、4^th Corner

1）生物群落数据约束排序简介：非对称约束排序VS对称约束排序

2）案例1景观、斑块及生境因子蛾类群落分布的解释：RDA、dbRDA或CCA选择+变差分解

3）案例2物种有无（0，1）数据约束排序：dbRDA

4）案例3物种组成、物种属性及环境因子的相关分析-第四角分析（4^th Corner）

专题六：群落数据分组分析: 等级/非等级聚类（HC/NHC）、PERMANOVA等

1）生物群落数据的聚类及差异分析概述

2）案例1鸟类生境数据的等级和非等级聚类：KMEANS和HCLUST

3）案例2乌龟适宜生境差异检验（2组比较）及解释：PERMANOVA、MRPP、ANOSIM及Dispersion test

4）案例3环境梯度下微生物组成差异分析（多组比较）及解释：MRPP及Dispersion Test

5）案例4 药物对肠道微生物群落影响：PCoA+PERMANOVA

第三单元机器学习

专题七：群落数据随机森林（Random Forest）模型-分类VS回归

1）随机森林（Random Forest）模型简介

2）随机森林模型分析基本流程-分类VS回归

3）案例1 随机森林分类及重要变量选择：RFM-classification

4）案例2 随机森林回归模型及变量重要性评估：RFM-regression

5）案例3 物种多维形态属性与生态属性的关联关系：PCA+PCoA+LDA+RFM综合案例

第四单元回归及混合效应模型

专题八：一般线性模型（lm）

1）基本形式、基本假设、估计方法、参数检验、模型检验

2）案例1不同鱼类游速的回归、方差及协方差分析

3）案例2决定海洋植食性鱼类多样性的决定因子-模型验证

4）案例3淡水鱼丰度的环境因子的筛选-逐步回归（model selection）

专题九：广义线性模型（glm）

1）广义线性混合效应模型基本原理、建模步骤及流程

2）案例1有无（0，1）数据的逻辑斯蒂模型-二项分布

3）案例2海豹年龄与攻击行为的关系-0，1数据转化为比率数据分析

4）案例3 物种多度分布环境解释-计数数据泊松、负二项、零膨胀、零截断模型

专题十：线性混合效应模型（lmm）

1）混合效应的基本原理及分析基本流程、步骤及实现

2）案例1分层数据物种多样性决定因素-模型构建流程、模型预测及诊断

3）案例2：多因素实验（分层数据）的多重比较

专题十一：广义线性混合效应模型（glmm）

1）广义线性混合效应模型基本原理、建模步骤及流程

2）案例1蝌蚪“变态”与否（0，1）的多因素分析-逻辑斯蒂混合效应模型

3）案例2虫食种子多度影响因素的多变量分析-泊松混合效应模型

4）广义线性混合效应模型分析计数数据及模型选择：泊松、伪泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项、零截断泊松及零截断负二项模型

专题十二：空间、时间及系统发育相关回归-数据自相关（autocorrelation）分析

1）数据自相关问题简介：时间、空间和系统发育相关介绍

2）案例1森林植物多样性分布格局的空间自相关修正

3）案例2不同年份鸟类多度的时间自相关修正

4）案例3系统发育相关在虾类多度分布分析中作用

第五单元结构方程模型

专题十三：结构方程模型（SEM）：lavaan和piecewiseSEM-多变量直接和间接效应及因果关系

1）结构方程模型简介：定义、历史、应用、估计方法、模型可识别规则及样本量要求等

2）案例1群落物种丰富度恢复的直接及间接效应（direct and indirect effects）：SEM分析基本流程-lavaan vs piecwiseSEM

3）案例2环境异质性和资源可获得性对不同演替阶段林下维管植物多样性的影响：模型调整、比较、评估及结果展示

4）案例3人类活动、环境条件、物种属性对动物领域大小相对贡献（relative roles）：混合模型、嵌套结构、分组分析及分类变量SEM实现

第六单元统计结果作图

专题十四：群落数据及统计分析结果作图（ggplot）、排版及发表质量图输出

1）群落数据及统计分析结果作图数据准备：结果提取与作图数据整理

2）聚类分析及分组差异检验图：聚类结果图、热图（heatmap）、分组差异检验结果图

3） PCA、CA、PCoA及NMDS等非约束排序图：排序图和双序图（biplot）

4） RDA、db-RDA及CCA等约束排序图：三序图（triplot）和韦恩图（venn）

5）回归和混合效应模型分析结果图：散点图、箱线图、柱状图及提琴图等

6）结构方程模型结果图表达方式

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

END

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