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 ...

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

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生态模型底子：生态模型的基本和物种分布模型（SDMs）的紧张性。

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）情况变量（站点数据、遥感数据）。

 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，提高模型服从。

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）常识趣器学习算法与流程
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）。

biomod2步伐包与使用：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解参数。
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正确性。

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：联合多个模型提高猜测结果的稳固性和正确性。
物种分布特征猜测： 基于单一模型与集成模型猜测物种将来分布特征。
实战：加入者使用本身的数据或示例数据集，尝试实现多模型集成。

第五：结果分析和案例研究
结果分析：物种分布特征、情况变量与物种分布关系、将来分布特征猜测。

科学制图：栅格图、柱状图、降维结果图等。

案例研究：分析物种分布案例，如何应用学到的技能和知识。

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