https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247609373&idx=5&sn=492e7597314a5f9e358c35e4780b275f&chksm=fa826dfacdf5e4ecf8ac06bdeba5469b31650bdbefbc8fb88b79c0f332714c453a4cc058d29f&token=1551213498&lang=zh_CN#rd前沿
BIOMOD2是一个R软件包，用于构建和评估物种分布模型（SDMs）。它集成了多种统计和机器学习方法，如GLM、GAM、SVM等，允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。
第一：理论
生态模型的基本概念和物种分布模型（SDMs）的重要性。
biomod2：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
（1）物种分布数据；
（2）环境变量（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，提高模型效率。
第三：模型的建立与评估
（1）机器学习原理；（2）常见机器学习算法与流程
基于单一机器学习算法的物种分布特征模拟
biomod2程序包与使用：原理、构成
构建第一个物种分布模型，包括选择模型类型和调整参数。
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准确性。
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：结合多个模型提高预测结果的稳定性和准确性。
物种分布特征预测： 基于单一模型与集成模型预测物种未来分布特征。
第五：结果分析和案例研究
物种分布特征、环境变量与物种分布关系、未来分布特征预测。
科学制图：栅格图、柱状图、降维结果图等。
