【体系教程】AI辅助Python-ArcGIS分析核心技术:从站点到区域的蒸散发与植被生产力估算实践应用

随着AI技术的发展，大语言模型如ChatGPT、DeepSeek、豆包等在数据分析、代码生成和复杂问题求解领域展现出强大的辅助能力，正深刻重塑生态水文与双碳研究的技术范式。传统蒸散发（ET）与植被总初级生产力（GPP）估算依赖 Penman-Monteith 等经典模型，但在多源异构数据整合（如 FLUXNET站点观测、GLASS 遥感数据）、区域尺度空间分析及高频数据处理中，面临人工编码效率低、模型参数调试复杂等挑战。AI 技术的介入，为破解数据清洗、代码自动化及模型优化等痛点提供了新路径，推动生态模型从“人工驱动”向“智能辅助”转型，成为衔接理论模型与工程化应用的关键桥梁。

本课程结合Python编程与ArcGIS工具，通过AI辅助方法实现蒸散发与植被总初级生产力估算。学习国际流行的Penman-Monteith模型，掌握数据获取、处理、分析和可视化全流程，培养学员在生态水文与双碳领域的实践应用能力。通过DeepSeek、豆包等AI工具辅助代码编写和数据处理，大幅提高科研和分析效率。

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