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将《设计人工智能：基础与应用》拆分为 38 个 Markdown 文件， 按 11 个部分（上篇6部分+下篇5部分）+ 3 个附录组织。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
1.9 KiB
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学习目标
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了解AI在生态系统服务评估中的应用
掌握生物多样性分析的方法
理解环境质量监测的技术
核心应用
生态系统服务评估
服务类型：
类型 内容 AI应用
供给服务 食物、水、纤维 产量预测
调节服务 气候、洪水、疾病 风险评估
文化服务 娱乐、旅游 游客行为分析
支持服务 营养循环、生境 过程模拟
评估方法： - 遥感反演：植被覆盖、生物量 - 模型模拟：碳循环、水文过程 - 机器学习：服务价值预测
生物多样性分析
分析层次：
层次 内容 AI方法
遗传多样性 基因变异 基因序列分析
物种多样性 物种丰富度 图像识别
生态系统多样性 生境类型 景观分类
技术应用： - 图像识别：物种自动识别 - 声音识别：鸟类监测 - 环境DNA：物种检测
环境质量监测
监测内容： - 空气质量 - 水质 - 土壤健康 - 噪声污染
AI技术： - 传感器网络 - 异常检测 - 预测模型 - 源解析
案例分析
案例：流域生态健康评估 1. 多源数据收集 2. AI构建评估模型 3. 空间分布分析 4. 风险区域识别 5. 管理建议生成
思考与练习
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AI如何处理生态数据的复杂性和不确定性？
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生物多样性自动识别的准确率如何保证？
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选择一个生态问题，分析AI可提供的帮助