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抽象物种分布模型（SDM）对于描述生态壁ches和评估栖息地的适用性是无价的，从而促进了跨空间和时间维度的物种分布的投影。这种能力对于保护计划，栖息地管理和理解气候变化的影响至关重要。遥感已成为开发SDM中传统现场调查的优越替代方案，在全面的空间和时间尺度上提供了具有成本效益的重复性数据收集。尽管遥感技术和分析方法取得了迅速的进步，但历史上遥感对SDM的特定贡献以及与SDMS集成的潜在途径仍然模棱两可。因此，我们的研究提出了两个目标：首先，对遥感在SDM中的作用进行彻底审查，重点关注环境预命令，响应变量，可伸缩性和验证；其次，概述了SDM中遥感的前瞻性研究轨迹。我们的发现表明，遥感为SDM提供了大量的环境预测指标，包括气候，TOPO图形，土地覆盖和使用，光谱指标和生物地球化学周期。各种遥感技术，包括随机森林，深度学习和线性脉络，促进了SDM响应变量的推导以及跨不同尺度的物种分发模型的发展。此外，遥感可以通过其映射输出对SDM进行验证。
遥感在物种分布模型中的作用
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