Zobrazit v EDS

Моделирование потенциального ареала обитания растений методами машинного обучения

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Název: Моделирование потенциального ареала обитания растений методами машинного обучения
Autoři: Алексей Владимирович Ваганов, Владимир Федорович Зайков, Ольга Сергеевна Кротова, Андрей Игоревич Мусохранов, Захар Валерьевич Покалякин, Любовь Анатольевна Хворова
Zdroj: Известия Алтайского государственного университета, Iss 4(126), Pp 85-92 (2022)
Informace o vydavateli: Altai State University, 2022.
Rok vydání: 2022
Sbírka: LCC:Physics
LCC:History (General)
Témata: экологическая ниша, биологический вид, точки псевдо-отсутствия, биоклиматические характеристики, язык программирования python, модели машинного обучения, randomforest, Physics, QC1-999, History (General), D1-2009
Popis: Статья посвящена моделированию потенциального ареала обитания вида Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. (Прострел Турчанинова). Моделирование экологических ниш растений — процесс построения моделей с использованием современных компьютерных алгоритмов и биоклиматических данных для прогнозирования ареала обитания видов растений. Результатом моделирования является модель, с помощью которой можно картографировать территорию произрастания или проживания видов, прогнозировать ареал или анализировать влияние окружающей среды на виды. Для построения эффективных моделей прогнозирования экологических ниш растений требуются данные как о присутствии видов, так и об их отсутствии на той или иной территории. Точки отсутствия видов (или фоновые точки) не регистрируются в базах данных, но могут быть сгенерированы с использованием разных подходов. В данной статье описывается реализация трех подходов к выбору точек псевдо-отсутствия видов на определенной территории и представлен результат моделирования потенциального ареала обитания вида Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. с помощью алгоритма случайного леса — наиболее популярного способа построения ансамблей деревьев решений. Программная реализация модели осуществлена на высокоуровневом языке программирования Python.
Druh dokumentu: article
Popis souboru: electronic resource
Jazyk: English
Russian
ISSN: 1561-9443
1561-9451
Relation: http://izvestiya.asu.ru/article/view/11823; https://doaj.org/toc/1561-9443; https://doaj.org/toc/1561-9451
DOI: 10.14258/izvasu(2022)4-13
Přístupová URL adresa: https://doaj.org/article/e7af0c4574204d54ab2c49bc73dfd617
Přístupové číslo: edsdoj.7af0c4574204d54ab2c49bc73dfd617
Databáze: Directory of Open Access Journals
Popis
Abstrakt:Статья посвящена моделированию потенциального ареала обитания вида Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. (Прострел Турчанинова). Моделирование экологических ниш растений — процесс построения моделей с использованием современных компьютерных алгоритмов и биоклиматических данных для прогнозирования ареала обитания видов растений. Результатом моделирования является модель, с помощью которой можно картографировать территорию произрастания или проживания видов, прогнозировать ареал или анализировать влияние окружающей среды на виды. Для построения эффективных моделей прогнозирования экологических ниш растений требуются данные как о присутствии видов, так и об их отсутствии на той или иной территории. Точки отсутствия видов (или фоновые точки) не регистрируются в базах данных, но могут быть сгенерированы с использованием разных подходов. В данной статье описывается реализация трех подходов к выбору точек псевдо-отсутствия видов на определенной территории и представлен результат моделирования потенциального ареала обитания вида Pulsatilla turczaninovii Kryl. et Serg. с помощью алгоритма случайного леса — наиболее популярного способа построения ансамблей деревьев решений. Программная реализация модели осуществлена на высокоуровневом языке программирования Python.
ISSN:15619443
15619451
DOI:10.14258/izvasu(2022)4-13