Elimination of an interfering parameter when processing observations of animal visits to certain points or areas in the analysis of biodiversity
The paper focuses on constructing estimates of biodiversity in ecosystems based on observations of the movements of various species of animals using camera traps, animal tracks and using UAVs. The assessment of biodiversity is basing on the Shannon measure (entropy). When processing observations of the moments when animals approach camera traps, the intersections of some routes and the formation of tracks, it becomes necessary to take into account observation errors caused by inaccuracies in the operation of instruments or metering, meteorological and other factors. This leads to the need to use the Poisson flow model with "coloring over" some points, to construct Chebyshev's inequality for various functions from observations, and eliminate interfering parameters from observations caused by measurement inaccuracies. Using a combination of these methods, it is possible to estimate the probability of the presence of individual animal species in the ecosystem and the entropy function according to these estimates. The convergence in probability of the constructed estimates is proving with increasing observation time (tending towards infinity). Contribution of the authors: Tsitsiashvili G.Sh. built probabilistic models and estimates of their parameters. Bocharnikov V.N. gave a detailed description of the work of camera traps when observing animals indistinguishable from images and formulated a meaningful task of processing these data.
Keywords
interfering parameter,
Poisson flow,
coloring of flow points,
Chebyshev inequalityAuthors
| Tsitsiashvili Gurami Sh. | Institute for Applied Mathematics, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences | guram@iam.dvo.ru |
| Bocharnikov Vladimir N. | Pacific Institute of Geography, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences | vbocharnikov@mail.ru |
Всего: 2
References
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.