Устранение мешающего параметра при обработке наблюдений за посещениями животными определенных точек или районов при анализе биоразнообразия
Строятся оценки биоразнообразия в экосистемах по наблюдениям за перемещениями различных видов животных с помощью фотоловушек, по следам животных и с помощью БПЛА. В основу оценки биоразнообразия положена мера Шеннона (энтропия). При обработке наблюдений за моментами подходов животных к фотоловушкам, пересечениями некоторых маршрутов и образованием следов возникает необходимость учета ошибок наблюдения, вызванных неточностью работы приборов или учета, метеорологическими и другими факторами. Это приводит к необходимости использования модели пусассоновского потока с «закрашиванием» некоторых точек, построения неравенства Чебышева для различных функций от наблюдения и устранения из наблюдений мешающих параметров, вызванных неточностями измерения. С помощью сочетания этих методов удается оценить вероятность присутствия в экосистеме отдельных видов животных и функции энтропии по этим оценкам. Доказывается сходимость по вероятности построенных оценок при увеличении времени наблюдения (устремлении к бесконечности). Вклад авторов: Цициашвили Г.Ш. построил вероятностные модели и оценки их параметров. Бочарников В.Н. дал детальное описание работы фотоловушек при наблюдениях за животными, неразличимыми по снимкам, и сформулировал содержательную задачу обработки этих данных.
Ключевые слова
мешающий параметр,
пуассоновский поток,
закрашивание точек потока,
неравенство ЧебышеваАвторы
| Цициашвили Гурами Шалвович | Институт прикладной математики Дальневосточного отделения Российской академии наук | доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник | guram@iam.dvo.ru |
| Бочарников Владимир Николаевич | Тихоокеанский институт географии Дальневосточного отделения Российской академии наук | доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник | vbocharnikov@mail.ru |
Всего: 2
Ссылки
Музыка С.М., Сутугина И.М. Возможности изучения среды обитания животных на основе цифровой обработки данных дистанционного зондирования Земли в программном комплексе «Photomod» // Аграрное образование и наука. 2021. № 3. C. 5-16.
Петров Т.А., Максимова Д.А., Марченкова Т.В., Дарман Ю.А. Оценка состояния популяционных группировок копытных животных заповедника «Кедровая падь» на основании данных фотомониторинга // Экосистемы. 2022. № 30. C. 138-150.
Огурцов С.С., Волков В.П., Желтухин А.С. Обзор современных способов хранения, обработки и анализа данных с фотоло вушек в зоологических исследованиях // Nature Conservation Research. Заповедная наука. 2017. № 2(1). C. 73-98.
Кашницкий А.В. Технология создания инструментов обработки и анализа данных больших распределенных спутниковых архивов // Оптика атмосферы и океана. 2016. № 29 (9). С. 772-777. doi: 10.15372/AOO20160908.
Греков О.А. Организация и проведение авиаучета охотничьих животных с использованием беспилотных авиационных си стем самолетного и вертолетного типов // Информация и космос. 2017. № 4. С. 111-119.
Ефремов В.А., Зуев В.А., Леус А.В., Мангазеев Д.И., Радыш А.С., Холодняк И.В. Формированиерегистраций животных на основе постобработки данных фотоловушек // Экосистемы. 2023. № 34. C. 51-58.
Кингман Дж. Пуассоновские процессы. М. : МЦНМО, 2007. 136 с.
Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М. : Мир, 1978. 560 с.
Young G.A., Smith R.L. Essentials of Statistical Inference. Cambridge : Cambridge University Press, 2005. 236 р. (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics; no. 16).
Bernardo J.M., Smith A.F.M. Bayesian Theory. London : John Wiley and Sons, 2000. xiv, 586 p. (Wiley series in probability and mathematical statistics).
Wackerly D., Mendenhall W., Scheaffer R.L. Mathematical Statistics with Applications. Pacific Grove, CA : Duxbury, 2014. xvi, 853 p.
Холево А.С. Вероятностные и статистические аспекты квантовой теории. М. : МЦНМО, 2020. 296 c.
Shannon C.E. A mathematical theory of communication // Bell System Technical Journal. 1948. V. 27. P. 379-423.
Renyi A. On measures of entropy and information // Proc. 4th Symp. Math. Statist. Probabil. 1961. P. 547-561.
Magurran A.E. Measuring Biological Diversity. Oxford : Blackwell Publ., 2004. 260 p.
Бродский А.К. Биоразнообразие: учебник. М. : Академия, 2012. 207 с.
Яшина Т.В. Индикаторы оценки биоразнообразия на особо охраняемых природных территориях Алтае-Саянского экорегиона : руководство по использованию. Красноярск, 2011. 56 с.
Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием. Тольятти : Кассандра, 2013. 314 с.
Денисенко С.Г. Информационнам мера Шеннона и ее применение в оценках биоразнообразия (на примере морского зообентоса). Морские беспозвоночные Арктики, Антарктики и Субантарктики // Исследования фауны морей. 2006. Т. 56 (64). С. 35-46.
Вы можете добавить статью