原文链接:基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247606139&idx=4&sn=f94ec30bfb5fa7ac0320403d49db3b66&chksm=fa821e9ccdf5978a44a9ba96f6e04a121c0bbf63beea0940b385011c0bf5be54c56993c1b61a&token=296806589&lang=zh_CN#rd第一:引入和理论基础
生态模型基础:生态模型的基本和物种分布模型(SDMs)的重要性。

图片

biomod2:探讨biomod2的历史、发展和主要功能。

R语言重点工具入门:数据输入与输出、科学计算、地理数据分析、数据可视化等功能。

第二:数据获取与预处理
常见地球科学数据(数据特点与获取途径):
(1)物种分布数据;
(2)环境变量(站点数据、遥感数据)。

图片

图片

 基于R语言的数据预处理:
(1)数据提取:根据需求批量提取相关数据;
(2)数据清洗:数据清洗的原则与方法;
(3)特征变量选择:通过相关性分析、主成分分析(PCA)等方法选择具有代表性的特征变量,提高模型效率。

图片

图片

第三:模型的建立与评估
机器学习与R语言实践
(1)机器学习原理;(2)常见机器学习算法与流程
基于单一机器学习算法的物种分布特征模拟(以最大熵算法为例)。

图片

biomod2程序包与使用:原理、构成
实际操作:构建第一个物种分布模型,包括选择模型类型和调整参数。
模型评估方法:通过ROC曲线、AUC值等方法评估模型的有效性和准确性。

图片

第四:模型优化与多模型集成
典型算法参数优化:对随机森林、最大熵等算法进行参数优化,提高模型性能。
集成方法:结合多个模型提高预测结果的稳定性和准确性。
物种分布特征预测: 基于单一模型与集成模型预测物种未来分布特征。
实战:参与者使用自己的数据或示例数据集,尝试实现多模型集成。

图片

第五:结果分析和案例研究
结果分析:物种分布特征、环境变量与物种分布关系、未来分布特征预测。

图片

科学制图:栅格图、柱状图、降维结果图等。

图片

图片

案例研究:分析物种分布案例,如何应用学到的技能和知识。

点赞(0) 打赏

评论列表 共有 0 条评论

暂无评论

微信公众账号

微信扫一扫加关注

发表
评论
返回
顶部