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基于 R 语言 meta 分析实践技术应用
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% k7 a6 d/ q* k, ^# y 前言  7 }$ j' ~5 S) @, e( p7 o- r5 p
随着地理信息系统（GIS）和大尺度研究的发展，空间数据的管理、统计与制图变得越来越重要。R语言在数据分析、挖掘和可视化中发挥着重要的作用，其中在空间分析方面扮演着重要角色，与空间相关的包的数量也达到130多个。在本次课程中，我们将结合一些经典的例子培训R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，从空间数据计量、空间数据插值、空间数据建模、机器学习、数据可视化、空间协变量提取等方面让你全方位进行GIS操作和制图，从此摆脱ArcGIS的复杂操作，实现空间数据的自动化、快速批量操作、建模及其可视化。 + x. E: B4 C# A
主讲专家
" x; p& m7 L/ E+ G 在科研过程中构建了全新的低温效应算法，不仅改善了作物生长模型在极端气候条件下对作物生长预测的准确性，更为定量评估气候变化对我国小麦生产力的影响及制定适应性对策提供量化工具与技术途径。利用作物生长模型与空间地理信息系统GIS相耦合，开发了“基于R语言的作物生长模型空间栅格模拟方法”，利用R语言多线程技术驱动作物生长模型对多源空间数据（不同精度的空间数据）进行预处理、参数优化以及并行模拟，有效的提高了模型空间模拟的精度和效率。发表了多篇SCI高水平论文，具有丰富的科研及教学经验。 6 o$ J) s9 a/ i9 R
培训费用
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