基于卷积神经网络的候鸟潜在分布预测

• 作者: 朴英超 罗泽 苏锦河 阎保平
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 卷积神经网络 DBSCAN 栖息地 物种分布 候鸟
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 248-254
• 页数: 7页
• 字数: 4808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006571

摘要

从遥感影像中提取生态位因子在物种潜在分布模型中扮演着重要角色,然而这些模型存在数据质量低和训练样本少等问题.随着先进数据采集设备的应用,所获得的大量动物轨迹数据可以用来对物种潜在栖息地进行标记,进而从遥感影像中提取用于物种分布模型的有效训练样本.本文首先利用DBSCAN算法对动物轨迹数据进行聚类,基于聚类结果将遥感影像按照小区域分成正负样本,然后利用提出一种改进的卷积神经网络进行训练和预测斑头雁在青海湖周边的潜在分布情况.通过和传统基于灰度共生矩阵的方法进行比较,本文提出的方法在各项评价指标上都有一定提升,同时实验结果也表明我们方法能更好的预测斑头雁在青海湖周围的潜在分布情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎保平	中国科学院计算机网络信息中心	162	2464	23.0	43.0
2	罗泽	中国科学院计算机网络信息中心	42	157	7.0	10.0
3	朴英超	中国科学院计算机网络信息中心	5	9	1.0	3.0
4	苏锦河	中国科学院计算机网络信息中心	4	6	2.0	2.0