論文の概要: Modeling Habitat Shifts: Integrating Convolutional Neural Networks and Tabular Data for Species Migration Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10993v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 05:17:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.988024
• Title: Modeling Habitat Shifts: Integrating Convolutional Neural Networks and Tabular Data for Species Migration Prediction
• Title（参考訳）: 移動予測のための畳み込みニューラルネットワークとタブラルデータの統合によるハビタットシフトのモデル化
• Authors: Emir Durakovic, Min-Hong Shih,
• Abstract要約: 本研究では,鳥種が特定の生息地に存在するかどうかを正確にモデル化する手法を提案する。 本手法では, 衛星画像と環境特徴を利用して, 様々な気候における鳥の存在を予測する。 どちらのシステムも、鳥の分布を平均85%の精度で予測しており、鳥の移動を理解するためのスケーラブルで信頼性の高い方法を提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to climate-induced changes, many habitats are experiencing range shifts away from their traditional geographic locations (Piguet, 2011). We propose a solution to accurately model whether bird species are present in a specific habitat through the combination of Convolutional Neural Networks (CNNs) (O'Shea, 2015) and tabular data. Our approach makes use of satellite imagery and environmental features (e.g., temperature, precipitation, elevation) to predict bird presence across various climates. The CNN model captures spatial characteristics of landscapes such as forestation, water bodies, and urbanization, whereas the tabular method uses ecological and geographic data. Both systems predict the distribution of birds with an average accuracy of 85%, offering a scalable but reliable method to understand bird migration.
• Abstract（参考訳）: 気候による変化により、多くの生息地は伝統的な地理的な場所から遠ざかっている(Piguet, 2011)。 本稿では,CNN (Convolutional Neural Networks) (O'Shea, 2015) と表型データの組み合わせにより, 特定の生息域に鳥類種が存在するかどうかを正確にモデル化する手法を提案する。 本手法では, 衛星画像と環境特性(気温, 降水量, 標高など)を用いて, 様々な気候における鳥の存在を予測する。 CNNモデルは、森林、水域、都市化などの景観の空間的特徴を捉え、表層法は生態学的および地理的データを使用する。 どちらのシステムも、鳥の分布を平均85%の精度で予測しており、鳥の移動を理解するためのスケーラブルで信頼性の高い方法を提供している。

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