Development of a machine learning-based species distribution model and its application to conservation planning of critically endangered mammal

基于机器学习的物种分布模型的开发及其在极度濒危哺乳动物保护规划中的应用

基本信息

  • 批准号:
    22K18055
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

During the initial year, I analyzed satellite imagery to create a map of land use changes and deforestation patterns in the study area over the past decade. Furthermore, various machine learning techniques have been evaluated to predict the locations where local people typically harvest forest resources. These results, which were presented at the NERPS Conference and the General Meeting of the AJG, serve to pinpoint intact forests where rare species are likely to exist.Additionally, I conducted a survey to collect ground truth data to enhance forest mapping accuracy and assess the applicability of thermal sensing with drone technology for wildlife monitoring.
在最初的一年里,我分析了卫星图像,以创建一个地图的土地利用变化和森林砍伐模式在研究领域在过去十年。此外,还对各种机器学习技术进行了评估,以预测当地人通常收获森林资源的地点。这些结果在NERPS会议和AJG大会上发表,有助于查明可能存在稀有物种的完整森林。此外,我进行了一项调查,收集地面实况数据,以提高森林制图的准确性,并评估热传感与无人机技术在野生动物监测中的适用性。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Spatial variations of recent deforestation across global ecosystems
全球生态系统近期森林砍伐的空间变化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Nguyen Tien Hoang;Keiichiro Kanemoto
  • 通讯作者:
    Keiichiro Kanemoto
Spatial prediction of forest product exploitation using community mapping and machine learning
利用群落制图和机器学习对林产品开发进行空间预测
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Nguyen Tien Hoang;Keiichiro Kanemoto;Nguyen Tien Hoang
  • 通讯作者:
    Nguyen Tien Hoang
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  • 资助金额:
    $ 2.91万
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