基于高斯模型的 T-LoCoH候鸟家域估计算法研究及应用

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近年来,随着GPS定位技术的发展,动物轨迹数据成为了当前的研究热点,其中动物家域估计是轨迹数据研究的重要部分。已有的T-Lo Co H家域估计算法没有考虑候鸟迁徙行为在速度上的显著差异性,不适合候鸟家域估计。针对以上问题,本文提出将候鸟运动轨迹数据按其活动的周期性分段,并使用高斯模型估算其各阶段的最大运动速度,再结合T-Lo Co H方法估计出候鸟在各个运动阶段的家域。实验表明,这种基于高斯模型的T-Lo Co H候鸟家域估计算法能更精确地划分候鸟在各阶段的活动范围。 In recent years, with the development of GPS positioning technology, animal trajectory data has become the current research hotspot. Animal home domain estimation is an important part of trajectory data research. The existing T-Lo Co H home-area estimation algorithm does not consider the significant difference in speed of migration of migratory birds and is not suitable for estimating the home of migratory birds. In view of the above problems, this paper proposes that the migratory birds’ orbit data are periodically segmented according to their activities and Gaussian model is used to estimate the maximum speed of each stage. Combined with T-Lo Co H method, area. Experiments show that this Gaussian-based T-Lo Co H migratory bird home-domain estimation algorithm can more accurately divide the migratory range of migratory birds at each stage.
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