随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入一个由“大数据”和“智能模型”共同驱动的新纪元。面对高维、非线性且多源异构的复杂自然系统，传统的统计方法在表征能力和预测精度上常面临瓶颈。与此同时，以机器学习和深度学习为代表的人工智能技术，凭借其强大的模式识别与函数逼近能力，正成为推动科学发现与知识挖掘的崭新引擎。

更进一步，以大模型为代表的新型人工智能范式，正在重塑数据密集型科研的边界。它们展现出强大的泛化与迁移学习潜力，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等经典任务带来了突破性的解决方案可能。如何将这类前沿AI能力与严谨的领域知识深度融合，已成为当下科研工作者亟需掌握的核心竞争力。

本次内容旨在为自然科学领域的研究生与科研工作者搭建一座连接经典统计思想、现代AI算法与前沿大模型理念的桥梁。不仅系统介绍核心方法，更强调其在真实科研场景中的严谨应用与科学解释，助您在AI for Science的浪潮中抢占先机。

专题一 夯实建模起点：理解模型本质，规范预处理流程

1.数据尺度分类：名义数据、有序数据、定距数据、比率数据

2.多维数据结构：时间序列、纵向数据、空间场数据、面板数据以及内生/外生变量辨析

3.缺失值处理：基于统计的插补，多重插补

4.异常值处理：基于统计的异常值处理，基于模型的异常值处理

5.特征工程以及高级特征构造：熵、Hurst指数、滑动统计量

专题二 模型评估、验证与不确定性量化

1.交叉验证与K折检验

2.性能指标体系：MAE、RMSE、R²与交叉熵

3.不确定性来源：数据、参数、结构、情景

4. 模型诊断：残差分析、AUC

5.贝叶斯统计学：置信区间与可信区间

专题三 从高维噪声中提取主导模态

1.主成分分析（PCA）

2.奇异值分解（SVD）与低秩逼近

3.经验模态分解（EMD）与Hilbert谱

4.季节分解（STL）

5.非负矩阵分解（NMF）用于源解析

6.独立成分分析（ICA）与核ICA

7.正交经验分解（EOF）

专题四 时频分析与谱方法 揭示周期、突变与多变量协同机制

1.傅里叶变换与功率谱密度

2.小波变换与局部时频表征

3.互谱、相干性与相位同步

4.Hilbert-Huang 变换（HHT）处理非平稳信号

5.多元小波相干分析

专题五 高级回归建模：超越线性假设 超越线性假设，适配多样响应类型

1.线性回归与指数族

2.广义线性模型（GLM）：泊松、负二项、Gamma、零膨胀

3.分位数回归：刻画条件分布全貌

4.非参数回归：核平滑、局部多项式

5.正则化：如果观测值太少怎么办?Lasso、Ridge、Elastic Net、LARS

专题六 机器学习核心算法 高精度预测与非线性预测工具箱

1.决策树与随机森林

2.梯度提升树：XGBoost、LightGBM、CatBoost

3.支持向量机（SVM）与核函数选择

4.堆叠集成（Stacking）与超参数调优

专题七 可解释人工智能（XAI） 让模型“说出理由”：支持科学归因与机制推断

1.全局解释：变量重要性、部分依赖图（PDP）、SHAP

2.局部解释：高级SHAP（Tree/Kernel/Conditional）、LIME

3.交互效应量化：H 统计量、SHAP 交互值

4.对抗可解释性陷阱：相关≠因果、特征泄露警示

专题八 深度学习：感知与表征 处理图像与光谱

1.多层感知机（MLP）与激活函数选择

2.自编码器（AE）与变分自编码器（VAE）

3.卷积神经网络（CNN）：LeNet → ResNet

4.U-Net 架构：语义分割与边界保持

专题九 深度学习进阶：序列、生成与注意力 建模动态演化、生成模拟与长程依赖

1.RNN / LSTM / GRU：记忆机制对比

2.Attention 机制原理

3.Transformer与Swin Transformer

4.生成对抗网络（GAN）用于数据增强与反演

5.扩散模型

专题十 时空数据建模技术 专门应对自然系统的核心挑战：时空依赖与耦合

1.克里金插值

2.时空分解：STL扩展、动态EOF

3.ConvLSTM、PredRNN等时空预测架构

4.Transformer 在时空序列中的应用（如 TimeSformer）

更多应用：面向科研与产业的智慧农林核心遥感技术与AI实战：99案例（空天地）多源数据预处理、高光谱AI智能精准提取、多模态模型构建、不确定性分析、WebGIS平台开发及高水平科研论文撰写全流程

随着全球农业面临气候变化、资源短缺和环境污染等挑战，传统农业生产模式亟需转型，向智能化、精准化和可持续化方向发展。遥感技术和人工智能（AI）为农业管理提供了强大的数据支持和决策工具。特别是多源遥感数据的采集与分析，结合AI技术，能够实现对农田作物生长、土壤状态、气候变化等多个维度的精确监控与分析。通过智能化技术，农业生产不仅可以提高效率、降低成本，还能提升作物的产量和质量，实现环境保护与资源优化。

内容深入探索DeepSeek赋能表型、生化、胁迫与产量智能提取这一主旨，通过99个实际案例，结合卫星、无人机、地面等多源遥感数据，探讨农业中的智能监测、决策支持系统的构建与应用。覆盖从数据采集、处理到模型构建、监测平台开发的全流程，特别注重实践性和前沿技术的应用。通过案例驱动的方式，帮助学者解决农业生产中的实际问题，如作物长势监测、胁迫识别、产量预测等，在学习过程中通过解决真实农业问题，提升其解决复杂农业问题的能力。

掌握多源遥感数据的获取与处理技巧，理解并运用深度学习算法进行作物表型、生化、胁迫与产量识别。学会如何构建并优化智能模型，应用于农业生产的各个环节，特别是在农田监测、作物管理、农业灾害预警等方面。此外，还将掌握如何开发农业智能监测平台，集成各类数据并提供实时可视化决策支持，提升农业管理的精度与效率。帮助学者熟悉科研论文的撰写流程，从研究背景、数据分析、模型构建到结果讨论，全面提高学术能力和项目实操能力。

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