کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4379218 | 1617559 | 2006 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Predicting habitat suitability with machine learning models: The potential area of Pinus sylvestris L. in the Iberian Peninsula
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
AUC - AUCRandom forest - جنگلهای تصادفی یا جنگلهای تصمیم تصادفیIberian Peninsula - شبه جزیره ایبریNeural networks - شبکه های عصبیClassification and regression trees - طبقه بندی و رگرسیون درختانHabitat suitability - مناسب بودن محل سکونتPinus sylvestris L. - کاج sylvestris به L.Kappa - کاپاMachine learning - یادگیری ماشین
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علوم کشاورزی و بیولوژیک
بوم شناسی، تکامل، رفتار و سامانه شناسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Predicting habitat suitability with machine learning models: The potential area of Pinus sylvestris L. in the Iberian Peninsula Predicting habitat suitability with machine learning models: The potential area of Pinus sylvestris L. in the Iberian Peninsula](/preview/png/4379218.png)
چکیده انگلیسی
We present a modelling framework for predicting forest areas. The framework is obtained by integrating a machine learning software suite within the GRASS Geographical Information System (GIS) and by providing additional methods for predictive habitat modelling. Three machine learning techniques (Tree-Based Classification, Neural Networks and Random Forest) are available in parallel for modelling from climatic and topographic variables. Model evaluation and parameter selection are measured by sensitivity-specificity ROC analysis, while the final presence and absence maps are obtained through maximisation of the kappa statistic. The modelling framework is applied at a resolution of 1Â km with Iberian subpopulations of Pinus sylvestris L. forests. For this data set, the most accurate algorithm is Breiman's random forest, an ensemble method which provides automatic combination of tree-classifiers trained on bootstrapped subsamples and randomised variable sets. All models show a potential area of P. sylvestris for the Iberian Peninsula which is larger than the present one, a result corroborated by regional pollen analyses.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Ecological Modelling - Volume 197, Issues 3â4, 25 August 2006, Pages 383-393
Journal: Ecological Modelling - Volume 197, Issues 3â4, 25 August 2006, Pages 383-393
نویسندگان
Marta Benito Garzón, Radim Blazek, Markus Neteler, Rut Sánchez de Dios, Helios Sainz Ollero, Cesare Furlanello,