論文の概要: Transformer-Based Wildlife Species Classification from Daily Movement Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06726v1
- Date: Thu, 07 May 2026 11:20:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.490485
- Title: Transformer-Based Wildlife Species Classification from Daily Movement Trajectories
- Title（参考訳）: 日常生活行動軌跡からのトランスフォーマーに基づく野生生物種分類
- Abstract要約: 大規模で7種のGPSトラジェクトリでシーケンスモデルを訓練する。
トラジェクトリモデルは、テスト中にテレメトリの全研究または領域をホールトアウトするプロトコルを用いて評価される。
変圧器は、ほぼ8～22ポイントの利得で、常により高いバランスの取れた精度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.570863502498336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inferring the identity of wildlife species from daily movement data alone is a challenging task. We train sequence models on large-scale, 7-species GPS trajectories from the Movebank platform. Trajectories models are evaluated using a protocol in which entire telemetry studies or regions are heldout during testing. We compare Transformer-based sequence models to LSTM, CNN, and Temporal Convolutional Networks, and find that Transformers consistently achieve higher balanced accuracy with gains of approximately 8 to 22 percentage points, depending on the species and experimental setting. In an elephant binary classification task with 1-hour resolution, the Transformer achieves a balanced accuracy of 0.83 and an AUC of 0.92, substantially outperforming all baseline models. We examine, under data-limited conditions, feature representations by analyzing the differences between a basic displacement-based encoding and an expanded range of movement descriptors that include speed, direction, and turning behavior. With feature augmentation, we see clear performance gains, especially for underrepresented and sparsely represented species, such as large carnivores, lions, and Zebras. Finally, experiments comparing 1-hour and 30-minutetemporal resolutions show that while finer sampling can capture short-term movement patterns for some species, a unified 1-hour resolution yields more promising performance across studies by reducing missing data and ensuring consistent temporal coverage.
- Abstract（参考訳）: 日々の移動データだけで野生生物の身元を推定することは難しい課題である。
我々は、Movebankプラットフォームから大規模な7種類のGPSトラジェクトリでシーケンスモデルを訓練する。
トラジェクトリモデルは、テスト中にテレメトリの全研究または領域をホールトアウトするプロトコルを用いて評価される。
我々はTransformerベースのシーケンスモデルをLSTM,CNN,Temporal Convolutional Networksと比較し、Transformerは、種や実験環境に応じて、約8～22ポイントの利得で、常に高いバランスの取れた精度を達成できることを示した。
1時間解像度のゾウバイナリ分類タスクでは、Transformerはバランスの取れた精度0.83とAUC0.92を達成し、全てのベースラインモデルを大幅に上回る。
データ制限条件下では,基本変位に基づく符号化と,速度,方向,旋回動作を含む移動記述子の拡張範囲の違いを解析し,特徴表現について検討する。
特徴増強により、特に大きな肉食動物、ライオン、ゼブラのような、疎らで表現されていない種に対して、明らかなパフォーマンス向上が見られる。
最後に、1時間の時間分解能と30分の時間分解能を比較した実験により、より微細なサンプリング法は一部の種の短期的な運動パターンを捉えることができるが、統一された1時間の分解能は、欠落したデータを減らし、一貫した時間的カバレッジを確保することによって、研究全体でより有望なパフォーマンスをもたらすことが示された。
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