論文の概要: Enhancing Poaching Predictions for Under-Resourced Wildlife Conservation Parks Using Remote Sensing Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10666v1
• Date: Fri, 20 Nov 2020 22:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 06:42:43.564062
• Title: Enhancing Poaching Predictions for Under-Resourced Wildlife Conservation Parks Using Remote Sensing Imagery
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像を用いた未資源野生生物保護公園の密猟予測の強化
• Authors: Rachel Guo, Lily Xu, Drew Cronin, Francis Okeke, Andrew Plumptre, Milind Tambe
• Abstract要約: 本稿では,公園の機能を抽出するためのリモートセンシングデータの利用について紹介する。 公開データのみを用いて,公園の専門家による予測に匹敵する予測性能を回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.53118931015838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Illegal wildlife poaching is driving the loss of biodiversity. To combat poaching, rangers patrol expansive protected areas for illegal poaching activity. However, rangers often cannot comprehensively search such large parks. Thus, the Protection Assistant for Wildlife Security (PAWS) was introduced as a machine learning approach to help identify the areas with highest poaching risk. As PAWS is deployed to parks around the world, we recognized that many parks have limited resources for data collection and therefore have scarce feature sets. To ensure under-resourced parks have access to meaningful poaching predictions, we introduce the use of publicly available remote sensing data to extract features for parks. By employing this data from Google Earth Engine, we also incorporate previously unavailable dynamic data to enrich predictions with seasonal trends. We automate the entire data-to-deployment pipeline and find that, with only using publicly available data, we recuperate prediction performance comparable to predictions made using features manually computed by park specialists. We conclude that the inclusion of satellite imagery creates a robust system through which parks of any resource level can benefit from poaching risks for years to come.
• Abstract（参考訳）: 不法な野生生物の密猟は生物多様性の喪失を促している。 密猟と戦うため、レンジャーズは不法密猟活動のために保護地域をパトロールした。 しかし、レンジャーはしばしばそのような大きな公園を包括的に探すことができない。 したがって、最も密猟リスクの高い地域を特定するのに役立つ機械学習アプローチとして野生生物保護アシスタント(paws)が導入された。 PAWSは世界中の公園にデプロイされているので、多くの公園はデータ収集のリソースが限られているので、機能セットが不足していることに気付きました。 未資源の公園が有意義な密猟予測にアクセスできるようにするため,公園の特徴を抽出するために公開されているリモートセンシングデータを導入した。 Google Earth Engineのこれらのデータを利用することで、以前は利用できなかった動的データを組み込んで、季節的トレンドによる予測を強化します。 我々は、データからデプロイまでのパイプライン全体を自動化し、公開データのみを使用することで、公園の専門家が手作業で計算した機能を使った予測に匹敵する予測性能を回復する。 衛星画像を含めることで、あらゆる資源レベルの公園が今後数年間のリスクを回避できる堅牢なシステムが得られると結論付けている。

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