在气候变化的背景下生态水文过程模拟与参数反演已成为地学研究的核心议题。随着大数据时代的到来如何从海量的遥感观测与地面站点数据中精准地提取有效信息构建高精度、高鲁棒性的预测模型是每一位科研工作者面临的巨大挑战。传统的统计方法已难以应对复杂的非线性生态过程而以机器学习与深度学习为核心的人工智能技术正在改变我们理解地球表层系统的方式。空间模拟指利用已知点位的观测数据或遥感信息结合环境协变量如地形、植被、气候因子等通过数学模型推演出地表参数在连续空间上的分布特征。其核心是由点及面解决参数在“哪里是多少”的问题最终输出一幅完整的空间分布图。时间预测指基于地表参数的历史观测序列挖掘其随时间演变的规律和趋势结合相关驱动因子的变化构建模型对未来时刻的数值进行预估。其核心是由过去推未来解决参数“未来是多少”的问题最终输出一条预测曲线或未来时刻的预测值。维度不同 空间模拟关注横向的空间异质性回答的是分布问题时间预测关注纵向的动态演变回答的是趋势问题。视角互补 空间模拟相当于给地表拍一张高清的“照片”反映某一时刻的静态分布时间预测相当于播放一段“电影”反映某一地点的动态变化。二者结合才能实现“在什么位置、未来会变成什么样”的时空综合预测。第一章 Python编译工具组合安装了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义熟悉机器学习方法的分类常用机器学习方法以及模型的评估与选择熟悉数据预处理的流程掌握python程序包的使用理解机器学习在生态水文中的应用掌握机器学习模型构建方法学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测并掌握生态水文过程分析。第二章 Python语法及常见科学计算方法含Python基本语法及常用的科学计算Numpy、数据处理Pandas和数据可视化Matplotlib库函数的使用第三章 机器学习数据清洗数据清洗与预处理是机器学习和深度学习最重要的部分一个好的学习模型离不来准确、合适的数据集。常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等第四章 常用的机器学习和深度学习算法原理1.机器学习原理-以随机森林为例2.深度学习原理-以长短期记忆神经网络为例第五章 机器学习空间模拟案例一土地利用分类案例二站点土壤水分观测的空间升尺度—从点到面的空间扩展案例三陆地总水储量的降尺度—提升空间数据的空间分辨率第六章 机器学习时间预测案例一河流径流时间序列预测案例二地下水位时间序列预测案例三空气温度时间序列预测★ 点 击 下 方 关 注获取海量教程和资源↓↓↓