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SatBird：利用遥感和公民科学数据进行鸟类物种分布建模,arXiv

来源：萌宠菠菠乐园时间：2024-12-04 20:12

SatBird：利用遥感和公民科学数据进行鸟类物种分布建模
arXiv - CS - Machine Learning Pub Date : 2023-11-02 , DOI: arxiv-2311.00936
Mélisande Teng, Amna Elmustafa, Benjamin Akera, Yoshua Bengio, Hager Radi Abdelwahed, Hugo Larochelle, David Rolnick

生物多样性正在以前所未有的速度下降，影响着确保粮食、水以及人类健康和福祉所必需的生态系统服务。了解物种及其栖息地的分布对于保护政策规划至关重要。然而，生态学中物种分布模型（SDM）的传统方法通常要么关注狭窄的物种集合，要么关注狭窄的地理区域，并且在物种分布方面仍然存在巨大的知识差距。造成这种情况的一个主要原因是传统现场监测需要大量的工作和专业知识，因此传统使用的数据的可用性有限。遥感数据的广泛可用性以及越来越多地采用公民科学工具以低成本收集物种观测数据，为改善生物多样性监测和复杂生态系统建模提供了机会。我们引入了一项新颖的任务，通过从卫星图像预测物种遭遇率来将鸟类物种绘制到其栖息地，并提出了 SatBird，这是一个美国位置的卫星数据集，其标签源自公民科学数据库 eBird 的存在与不存在观测数据，考虑到夏季（繁殖）和冬季。我们还提供了肯尼亚代表低数据状况的数据集。我们还提供每个地点的环境数据和物种范围地图。我们在数据集上对一组基线进行了基准测试，包括用于遥感任务的 SOTA 模型。SatBird 为全球生态系统特性的可扩展建模提供了可能性。

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更新日期：2023-11-05

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