01
时空大数据概述
时空大数据定义、4V特征（Volume、Velocity、Variety、Veracity）、与传统数据的区别、环境监测中的典型应用场景。
定义4V场景
02
环境监测传感器网络
传感器类型（气象、水质、空气质量）、数据采集协议（MQTT、CoAP）、边缘计算与数据预处理。
传感器MQTT边缘计算
03
时空数据存储技术
PostgreSQL + PostGIS 环境搭建、空间索引（R-Tree、Grid）、时序数据库（InfluxDB）基础。
PostGISR-TreeInfluxDB
04
数据清洗与质量控制
缺失值处理（插值法、KNN）、异常值检测（3σ、IQR）、空间一致性校验。
插值3σIQR
05
时空数据可视化基础
Matplotlib 绘制时间序列、Basemap/Cartopy 绘制地理分布、动态热力图（Folium）。
MatplotlibCartopyFolium
06
空间插值方法
反距离加权（IDW）、克里金插值（Kriging）、样条插值、Python 实现（PyKrige）。
IDWKrigingPyKrige
07
时空聚类分析
DBSCAN 空间聚类、ST-DBSCAN 时空聚类、热点分析（Getis-Ord Gi*）。
DBSCANST-DBSCANGi*
08
时间序列预测
ARIMA 模型、Prophet 模型、LSTM 神经网络、模型评估（RMSE、MAE）。
ARIMAProphetLSTM
09
空间回归分析
地理加权回归（GWR）、空间自相关（Moran's I）、Python 实现（mgwr）。
GWRMoran's Imgwr
10
遥感数据基础
卫星遥感原理、常见数据源（Landsat、Sentinel、MODIS）、NDVI 计算。
LandsatSentinelNDVI
11
遥感图像处理
辐射定标、大气校正（6S、FLAASH）、几何校正、Python 实现（rasterio）。
大气校正6Srasterio
12
土地利用分类
监督分类（随机森林、SVM）、非监督分类（K-Means）、精度评估（混淆矩阵）。
随机森林SVMK-Means
13
空气质量监测与分析
PM2.5/PM10 监测、AQI 计算、空间分布制图、污染源识别。
PM2.5AQI污染源
14
水质监测与分析
水质参数（pH、DO、COD、氨氮）、富营养化评价、水质等级分类。
pHCOD富营养化
15
气象数据分析
温度、降水、风速时空分布、极端天气事件检测、气候区划。
降水极端天气气候区划
16
噪声监测与分析
噪声传感器部署、噪声地图绘制、噪声暴露评估。
噪声地图暴露评估
17
土壤污染监测
重金属污染空间分布、土壤污染指数、修复优先级划分。
重金属污染指数
18
生态遥感监测
植被覆盖度（FVC）、净初级生产力（NPP）、生态系统服务价值评估。
FVCNPP生态服务
19
城市热岛效应分析
地表温度反演（LST）、热岛强度计算、缓解策略评估。
LST热岛强度
20
水体遥感监测
叶绿素a浓度反演、悬浮物浓度、水体透明度、蓝藻水华监测。
叶绿素a蓝藻
21
时空数据挖掘
关联规则挖掘（Apriori）、时空模式发现、异常事件检测。
Apriori时空模式
22
深度学习在环境监测中的应用
CNN 用于遥感图像分类、U-Net 用于语义分割、GAN 用于数据增强。
CNNU-NetGAN
23
环境监测大数据平台架构
Lambda 架构、Kappa 架构、数据湖（Data Lake）设计。
LambdaKappa数据湖
24
云计算与分布式计算
AWS/Azure/阿里云环境监测方案、Spark 分布式数据处理、Dask 并行计算。
AWSSparkDask
25
实时监测系统开发
Kafka 数据流处理、Flink 实时计算、WebSocket 实时推送。
KafkaFlinkWebSocket
26
环境监测数据共享与标准
Open Geospatial Consortium (OGC) 标准、数据互操作、元数据管理。
OGC互操作元数据
27
环境监测案例
京津冀大气污染联防联控、长江流域水质监测、亚马逊雨林 deforestation 监测。
京津冀长江亚马逊
28
环境监测伦理与隐私
数据隐私保护、传感器部署伦理、环境正义。
隐私伦理环境正义
29
环境监测未来趋势
AIoT 融合、数字孪生、碳监测与碳中和。
AIoT数字孪生碳中和
30
综合项目实战
从数据采集到分析报告的全流程实现、项目答辩与成果展示。
全流程答辩成果