如何将无人机真彩色、多光谱和高光谱数据，与农林业应用需求紧密结合起来，让感兴趣学员在短时间内较系统的掌握无人机遥感信息提取技术，是本次课程的主要目的。

　　本次课程理论环节包括无人机平台和传感器等分析。按照作物形态、生理生化、作物胁迫和产量计算等4大专题，划分为株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同生育期状况、叶面积指数、作物系数、叶绿素含量、营养元素含量、异常因素胁迫、病虫害、作物衰老、净同化率、蛋白质含量、生物量等主要环节。培训大纲的设置主要围绕上述环节来设计相关的基础理论知识与上机操作步骤，通过逐一环节的讲解与实际操作，达到本次培训的目的，实现培训的既定目标（下图）。

　　CENTURY模型，主要基于过程的陆地生态系统生物地球化学循环模型。主要用于模拟不同土壤

　　-植被系统间C、N、P和S的长期动态。根据土壤有机质的分解速率，CENTURY模型将土壤总有机碳（TOC）分成了三个碳库，即活性、慢性和惰性有机碳库。本课程重点在内容上围绕【碳中和】方面展开，更符合大家的研究热点的需求。

　　Biome-BGC机理性强，对生态系统关键过程刻画细致而准确，且其源代码免费公开，目前在世界范围得到广泛应用

　　基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估及论文写作技巧高级进阶视频课程》

　　10、Maxent模型在保护优先区甄选、自然保护区布局优化项目中的应用及论文写作

　　11、Maxent模型在未来气候变化情景下自然保护区优化评估中的应用及论文写作

　　如何利用有限的监测数据发表更多的sci论文——利用arcgis探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响视频课程》本门课程拟从ArcGIS的基本操作、地理信息获取和处理及空间数据的分析为主线，利用不同的气象、大气、水文、水质、土壤和土地利用等地理信息数据对环境或生态数据进行结合和分析，从而获取更多的SCI思路，解决论文发表瓶颈

　　R语言回归及混合效应（多水平/层次/嵌套）模型应用及贝叶斯实现视频课程》

　　R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读

　　无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析综合实践技术应用精品视频课程》

　　传统的地面实测方法能够得到比较准确的植被参数（如叶面积指数、覆盖度、生物量、叶绿素、干物质、叶片含水量、FPAR等），但其获取信息有限，难以满足大范围提取植被参数的需求，尤其在异质地表区域。遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。随着科学技术的发展和生态文明建设的需要，借助遥感数据反演植被参数，可为生态系统健康评价提供关键的数据支持，并且植被参数遥感反演是当前遥感应用研究的重要内容之一，也是国际遥感领域的热点研究方向。

　　如何通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数是课程的主要目的

　　该模式不断扩展模式模块，可以实现对气溶胶及化学过程（WRF-CHEM）、资料同化（WRF-DA）、水文过程（WRF-HYDRO）、城市化（URBAN）等过程的精细模拟，其应用范围及实际业务及科研应用也越来越多。

　　4.能利用BASH、CDO、NCO、GRADS、NCL等后处理工具进行结果处理及分析；

　　SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析线上视频课程》