首都师范大学资源与环境考研辅导班详情
首都师范大学资源与环境考研辅导班为报考首师大城市环境过程和数字模拟国家重点实验室培育基地资源与环境的学员提供高质量的考研培训课程，根据个人情况定制复习知道方案，全程监督管理，随堂作业布置，模拟实战预测。依托多年经验积累，为学员提供实用的首都师范大学资源与环境考研动向与相关资源！
参考资料与教材节选
《首都师范大学资源与环境考研历届真题权威解析》
《首都师范大学资源与环境考研解题思路和技巧精讲》
《首都师范大学资源与环境考研同源密题特训200题》
《首师大城市环境过程和数字模拟国家重点实验室培育基地地理信息系统与遥感概论、C语言程序设计、空间统计学考研题型分类讲解精汇版》
《首师大城市环境过程和数字模拟国家重点实验室培育基地地理信息系统与遥感概论、C语言程序设计、空间统计学考研真题要点精解与热点分析》
《首师大城市环境过程和数字模拟国家重点实验室培育基地地理信息系统与遥感概论、C语言程序设计、空间统计学考研核心试题详解》
注：具体教辅材料以实际为准。
辅导师资安排节选
卫老师 授课时间：每周五10:13-19:04
向老师 授课时间：每周日9:31-14:32
鄂老师 授课时间：每周二9:11-15:52
苍老师 授课时间：每周五9:47-17:41
东老师 授课时间：每周二8:04-15:29
范老师 授课时间：每周四10:31-20:59
注：具体时间以师生实际商议为准。
考研经验复习诀窍
考研英语复习经验概要
英语其实没什么好说的，就两点背单词，做阅读（当然是主要是真题）。单词我是用的何凯文的那本比较薄的词汇书，每天一个单元，雷打不动，早上起来一遍，晚上临回去看一边，不用刻意背，看一遍就行，就这样一直保持到考研前一天，这应该是我做的最好的一件事了，还有就是阅读理解，再十一月份之前英语什么都不用管，做好这两件事就够了，英语最重要的事坚持和重复。我一开始就是一边背单词一边做阅读，阅读做的事1990到2004的真题阅读，对于阅读中的句子词汇是要不折不扣全部弄懂的，我都是头一天做完，弄懂，第二天早上再拿来读一读，看一看，记不记得住是另外一回事，但是这个过程一定要有要坚持！除此之外我每天还做两篇左右的模拟的阅读，用的书就是张剑的阅读150，这种阅读主要就是练手感，保持一定的阅读量，没必要深究。从暑假开始就开始做04到20年的真题了，按照前面的计划每天一到两篇，做完了就再做一遍，一直重复到考研前，一定要注意错误选项和正确选项的不同，找出规律，这个听起来玄乎，做了三四遍自己就知道了，我今年英语四篇大阅读全对，当然在这过程中一定量的模拟题还是必不可少了，个人觉得张剑的那个150篇就够了（分为基础版和提高版）我只做了提高版，挺好的！十二月份开始做些英语的模拟试卷
地理信息系统与遥感概论：
1. 复习要点：
- 综合地理信息系统的基础知识，包括地理信息系统的概念、组成、功能、特点等。
- 学习地理信息系统的数据模型和数据结构，了解常用的地理数据类型和空间数据索引方法。
- 理解地理信息系统的空间分析原理和方法，包括空间查询、空间关系运算、空间插值等。
- 熟悉地理信息系统的遥感技术，了解遥感数据获取、处理和应用的基本流程和方法。
2. 复习知识：
- 地理信息系统相关的基本概念，如地理数据、地图投影、地理坐标系统等。
- 地理信息系统的空间数据模型，如栅格数据模型和矢量数据模型。
- 地理信息系统的空间分析方法，如缓冲区分析、重叠分析、网络分析等。
- 遥感技术的原理和应用，如遥感传感器、遥感图像解译、遥感数据的分类和融合等。
3. 复习方法：
- 定期复习地理信息系统的基本概念和原理，理清逻辑关系，形成完整的知识框架。
- 制定学习计划，合理安排时间，将知识点分解为小任务，逐个攻破。
- 参考经典教材和参考书，结合课堂讲义进行复习，多做练习题巩固知识点。
- 积累实战经验，通过做项目、实验等实际操作提升地理信息系统的应用能力。
C语言程序设计：
1. 复习要点：
- 掌握C语言的基本语法，包括变量、数组、函数、指针等。
- 理解C语言的控制语句，如条件语句、循环语句、分支语句等。
- 学习C语言的文件操作，包括文件的打开、读写和关闭等。
- 掌握C语言的高级特性，如结构体、链表、动态内存分配等。
2. 复习知识：
- C语言的基本数据类型和变量声明，如整型、字符型、浮点型等。
- C语言的数组和指针，包括一维数组、二维数组和指针的基本操作。
- C语言的函数和参数传递，掌握函数的定义、调用和递归等。
- C语言的文件操作，了解文件的读写方式和文件指针的使用方法。
3. 复习方法：
- 制定C语言的学习计划，逐章逐节进行系统学习，扎实掌握基本语法和核心知识点。
- 做大量的编程练习，包括基本算法、数据结构和实际应用等，提升编程能力。
- 查阅C语言的相关文档和标准，了解最新的语法规范和特性，保持学习的前沿性。
- 参与编程社区、论坛等，与他人交流经验，学习他人的编程思路和解决问题的方法。
空间统计学：
1. 复习要点：
- 熟悉空间统计学的基本概念和方法，包括空间随机性、空间自相关、空间插值等。
- 学习空间统计学的常用模型，如点模型、线模型和面模型等。
- 掌握空间统计学的常见统计指标，如平均中心、标准差椭圆、聚类指标等。
- 熟悉空间统计学的软件工具，如ArcGIS、R等，掌握数据的导入、分析和可视化等功能。
2. 复习知识：
- 空间统计学的基本概念，如空间随机性、空间结构、空间相关性等。
- 常见的空间统计模型，如泊松模型、高斯模型和指数模型等。
- 空间统计学的常用统计指标，如Moran"s I、Geary"s C等。
- 空间统计学的软件工具和编程库，如ArcGIS、GeoDa、R和Python等。
3. 复习方法：
- 阅读相关的空间统计学教材和论文，理解其基本概念和方法。
- 找到相关的实际案例和数据进行分析，加深对空间统计学的理解和运用能力。
- 学习使用空间统计学软件工具，如ArcGIS和R包，进行模型拟合、指标计算和图形展示等。
- 参加学术研讨会和交流活动，与其他研究者讨论和分享空间统计学的应用经验和方法。
