考生需系统掌握地理空间数据挖掘算法原理及其在生态建模中的应用，重点考察对随机森林、卷积神经网络在遥感影像分类中的优化策略理解。笔试中曾出现基于高分辨率遥感数据反演地表温度的误差来源分析题，要求结合MODIS与Sentinel-2数据融合方法进行误差传播模拟。面试环节注重科研潜力的评估，例如询问"如何设计实验验证气候变化对亚热带森林生态系统服务功能的影响机制"，需展示多源数据（如夜光遥感、土壤温湿度监测）的整合方案及控制变量设置逻辑。考核流程包含专业笔试（120分钟）、英语口语测试（中英双语文献摘要解读）和综合面试（三段式结构化问答）。评分标准中，研究计划可行性占比40%，跨学科整合能力占30%，创新性突破潜力占20%，学术道德考察占10%。建议考生构建"地理信息科学-环境过程机理-智能算法应用"的三维知识体系，重点突破地理探测器模型与机器学习算法的交叉创新点，同时积累野外实证数据采集经验。模拟面试需准备5分钟英文陈述，内容涵盖个人研究背景与报考动机，要求精准引用2023年《Nature Geoscience》关于行星边界评估的最新研究成果。