一：AI+R语言空间数据及数据挖掘关键技术
1、AI大模型使用及R语言空间数据讲解及应用特点1) AI大模型算法结构和底层逻辑2) AI大模型超实用的通用提示词和高级提问框架3) R语言基础与数据科学4) R空间矢量数据5) R栅格数据
二：AI+R语言空间数据高级处理技术
1、AI大模型助力R语言空间矢量数据处理（sp、sf）1) 点、线、面数据2) 空间矢量数据的坐标系定义、转换3) 空间矢量数据的裁剪、相交与合并4) 空间矢量数据的数值计算
2、R语言栅格数据处理（raster、terra）1) 栅格数据的生成与数据管理2) 栅格数据的坐标系转换3) 栅格数据的裁剪、相交与拼接4) 栅格数据的数值计算
三：AI+R语言多维时空数据处理技术、数据清洗整合和时间序列分析
1、AI大模型助力R语言多维时空数据的批量处理1) NetCDF、GeoTIFF、HDF、IMG、DWG、DEM等多维时空数据的读取、处理与导出2) 多维空间数据的管理和批量处理
2、R语言时空数据清洗和整合1) 时空大数据缺失值、重复值、异常值处理2) 时空大数据插补方法3) 近似采样方法，双线性插值法、最大近邻法等
3、大尺度高分辨率栅格数据的时间序列分析1) 栅格尺度时间序列分析2) 栅格尺度多时空回归方程构建3) 栅格尺度趋势分析和突变检验4) 栅格尺度时间自相似性和长期依赖性分析
案例一：全球气象栅格数据的提取、裁剪、重采样和输出
案例二：全球MODIS遥感数据产品的时间趋势分析
案例三：全球和中国土壤数据的分层处理和数据插补
案例四：浙江省高分辨率植被动态变化的时间趋势分析
四：AI+R语言地统计与空间自相关、空间插值方法
1、AI大模型助力地统计与空间自相关1) 地理学三大定律2) 空间自相关和地理加权回归3) 地统计与空间模型
2、AI大模型助力空间插值方法1) R语言反距离权重插值2) 不同克里金方法比较3) R语言克里金插值与半方差函数4) R语言薄盘样条插值
案例一：全国尺度空间自相关计算和地理加权回归模型的构建
案例二：不同空间插值方法、不同空间模型的比较
案例三：基于不同插值方法的全国与区域气象数据降尺度处理
五：AI+机器学习与空间模型预测及不确定性评估
1、AI大模型助力R语言机器学习实现大尺度空间模拟与预测1) 机器学习模型的构建（数据标准化、数据分割、超参数优化）2) 环境变量的筛选和特征工程3) 地形数据的计算4) 机器学习大尺度空间模拟预测5) 机器学习模型的空间交叉验证和自相关分析6) 机器学习的空间外推的可靠性评估
案例一：R语言高层数据与地形数据的计算和提取
案例二：使用机器学习对空间数据进行聚类
案例三：利用环境变量数据构建贝叶斯模型和机器学习模型进行空间预测
六：AI+R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用
1、空间升、降尺度技术
2、多种机器学习模型空间模拟集成技术
3、使用多种机器学习进行空间降尺度
4、如何进行空间模拟的残差订正
案例：利用六种机器学习集成对温度、降水和辐射数据进行空间降尺度
七：AI+R语言空间制图一【讲解+案例实践】
1、AI大模型助力R语言空间做图——plot
2、AI大模型助力R语言空间做图——image、levelplot、spplot
八：AI+R语言空间做图二【讲解+案例实践】
1、AI大模型助力R语言空间做图——ggplot21) R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用2) 使用ggplot2对sf数据继续空间制图
2、AI大模型助力R语言空间专题图——tmap、leaflet
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