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R中具有GIS和机器学习功能的物种分布模型 
R中具有GIS和机器学习功能的物种分布模型
类别 : 视频教程
格式 : MP4
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概述

实施和解释常见的机器学习技术,以建立马来西亚半岛鸟类的栖息地适应性地图

学习   

  • 从不同来源将数据读入R环境
  • 熟悉基本的空间数据概念和数据类型
  • 使用R分析空间数据
  • 在空间数据分析中实施GIS和机器学习方法
  • 利用GIS和R中的机器学习进行生态建模的力量
  • 发现与SDM相关的GIS和数据分析任务,包括通过R访问物种存在数据
  • 对栅格和其他空间数据执行通用的GIS技术

关于   

在本课程中,您将使用马来西亚半岛的真实空间数据,结合MaxSent和Bioclim等经典SDM模型以及随机森林等机器学习替代品,获得绘制栖息地适合性的动手经验。该课程将确保您有能力立即将空间数据和机器学习分析付诸实践。您将开发使用生态数据所需的技能,并用R中的GIS和机器学习技能打动潜在的雇主。

在整个课程中,您将学习如何使用R绘制适合物种的栖息地图。还将使用现实生活的数据探索常见的生态建模技术和物种分布建模(SDM)。随着您的前进,本课程将指导您在R中实施一些常见的地理信息系统(GIS)和空间数据分析技术,并使用它来访问生态数据。您将执行与SDM相关的常见GIS和数据分析任务,包括访问物种存在数据,并掌握经典的SDM技术。

特征   

  • 通过有限的数学术语学习最重要的R概念的动手应用
  • 从头开始使用时间序列
  • 探索如何同时使用GIS和机器学习技术进行空间数据分析

总目录(3时34分)

  • 物种分布建模课程简介
  • 物种分布模型(SDM)的GIS基础-第1部分
  • 预处理SDM的栅格和空间数据
  • 经典SDM技术
  • 适合人居的机器学习模型

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