論文の概要: An Analysis of Elephants' Movement Data in Sub-Saharan Africa Using Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03533v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 14:46:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-08 16:49:11.291805
• Title: An Analysis of Elephants' Movement Data in Sub-Saharan Africa Using Clustering
• Title（参考訳）: クラスタリングを用いたサハラ以南アフリカにおけるゾウの動きデータの解析
• Authors: Gregory Glatzer, Prasenjit Mitra, and Johnson Kinyua
• Abstract要約: サハラ以南のアフリカ地域のアフリカ・エレファントにとっての興味ある場所を特定するために,クラスタリングの利用について検討する。 南アフリカのクルーガー国立公園(KNP)、ナミビアのエトシャ国立公園、およびブルキナファソとコンゴの地域で、アフリカゾウの追跡のための公開データセットを用いて分析を行った。 予想通り、ゾウは水源周辺や人間の居住地、特に水穴のある場所を中心に動きを集結する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.226857685278872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the movement of animals is crucial to conservation efforts. Past research often focuses on factors affecting movement, rather than locations of interest that animals return to or habitat. We explore the use of clustering to identify locations of interest to African Elephants in regions of Sub-Saharan Africa. Our analysis was performed using publicly available datasets for tracking African elephants at Kruger National Park (KNP), South Africa; Etosha National Park, Namibia; as well as areas in Burkina Faso and the Congo. Using the DBSCAN and KMeans clustering algorithms, we calculate clusters and centroids to simplify elephant movement data and highlight important locations of interest. Through a comparison of feature spaces with and without temperature, we show that temperature is an important feature to explain movement clustering. Recognizing the importance of temperature, we develop a technique to add external temperature data from an API to other geospatial datasets that would otherwise not have temperature data. After addressing the hurdles of using external data with marginally different timestamps, we consider the quality of this data, and the quality of the centroids of the clusters calculated based on this external temperature data. Finally, we overlay these centroids onto satellite imagery and locations of human settlements to validate the real-life applications of the calculated centroids to identify locations of interest for elephants. As expected, we confirmed that elephants tend to cluster their movement around sources of water as well as some human settlements, especially those with water holes. Identifying key locations of interest for elephants is beneficial in predicting the movement of elephants and preventing poaching. These methods may in the future be applied to other animals beyond elephants to identify locations of interests for them.
• Abstract（参考訳）: 動物の動きを理解することは保存活動に不可欠である。 過去の研究は、動物が生息地に戻る場所ではなく、運動に影響を与える要因に焦点を当てた。 我々は,サハラ以南のアフリカゾウの生息地を特定するためにクラスタリングを用いた。 解析は、南アフリカのクルーガー国立公園(knp)、ナミビアのエトシャ国立公園、およびブルキナファソとコンゴの地域において、アフリカゾウを追跡するための一般公開データセットを用いて実施した。 dbscanとkmeansクラスタリングアルゴリズムを使用して、クラスタとcentroidsを計算し、エレファント移動データを簡単にし、関心のある重要な場所を強調する。 特徴空間と温度を比較した結果, 温度は移動のクラスタリングを説明する上で重要な特徴であることがわかった。 温度の重要性を認識し、温度データを持たない他の地理空間データセットにapiから外部の温度データを追加する手法を開発した。 異なるタイムスタンプで外部データを使用する際のハードルに対処した後、このデータの品質と、この外部温度データに基づいて算出されたクラスタのセントロイドの品質を考察する。 最後に、これらのセントロイドを衛星画像と人間の居住地の位置に重ね合わせ、計算されたセントロイドの実際の応用を検証することにより、ゾウの興味のある場所を特定する。 予想通り、ゾウは水源周辺や人間の居住地、特に水穴のある場所を中心に移動する傾向にあることを確認した。 象にとって重要な場所を特定することは、象の動きを予測し、密猟を防ぐのに有用である。 これらの方法は将来、ゾウ以外の動物にも応用され、彼らの興味のある場所を特定することができる。

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