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使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
探险实地技术 - 鸟类调查 - Bio-Nica.info
目录 致谢 1 前言 2 介绍 3 第一部分：为什么要统计鸟类？ 1.1 物种 5 1.2 地点 7 1.3 重要鸟类区域 8 1.4 栖息地 10 1.5 方法选择 11 第二部分：研究设计 2.1 简介 15 2.1.1 总计数 15 2.1.2 采样和偏差 15 2.1.3 采样、精度和准确度 16 2.1.4 相对和绝对估计 17 2.1.5 测量和提高精度 18 2.2 研究设计 19 2.2.1 选择正确的时间和条件 19 2.2.2 观察者偏差 21 2.2.3 样本量和重复 24 2.2.4 定位您的采样工作 26 2.3 试点调查和培训 29 2.4 安全、团队规模和后勤 31 2.4.1 健康和安全 31 2.4.2 后勤 31 2.4.3 团队规模多大？ 31 2.5 使用哪些方法 32 2.5.1 简介 32 2.5.2 鸟类密度 33 2.5.3 点计数和线横断面 34
高分辨率图像纹理作为鸟类种类的预测指标...
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是根据 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们对 1996 年获取的一组数字正射影像在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理与平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）描述了物种丰富度高达 57% 的变异性。将多种纹理测量或高程与单一纹理测量相结合，可描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗略栖息地类型的模型可描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于表征栖息地结构和预测半干旱生态系统物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多种优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
预测世界鸟类对...
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审证明）可用，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月15日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637664 doi：Biorxiv Preprint
深度学习准确的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
深入学习鸟类识别
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
风光互补驱鸟器的研制
制药创新杂志 2023；SP-12(12)：1830-1840 ISSN (E)：2277-7695 ISSN (P)：2349-8242 NAAS 评级：5.23 TPI 2023； SP-12(12): 1830-1840 © 2023 TPI www.thepharmajournal.com 收稿日期: 2023-09-17 接受日期: 2023-10-21 Chavda SK 助理教授, 农业工程系, CPCA, SDAU, 印度古吉拉特邦丹蒂瓦达 Gaadhe SK 高级研究助理, FMPE 系, CAET, JAU, 印度古吉拉特邦朱纳加德 KM Gojiya 研究助理, 农业研究站（水果作物），JAU，印度古吉拉特邦朱纳加德 RV Bhabhor Yung 专业人士, CNRM, SDAU, 印度古吉拉特邦丹蒂瓦达 Chavda JM 助理教授, 农业工程系, CPCA, SDAU, 印度古吉拉特邦丹蒂瓦达 Alok Gora 教授兼系主任, CPCA, SDAU, 印度古吉拉特邦丹蒂瓦达 通讯作者: Chavda SK 印度古吉拉特邦丹蒂瓦达 SDAU CPCA 农业工程系助理教授
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
农田鸟类种群和农业土地覆盖
1.1。经济和环境中的主要农业，经合组织国家，2008-10。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.1。主要农业在经济和环境中的作用，经合组织国家，2008-10。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 3.1。转基因作物，经合组织和其他主要生产国，1996 - 2011年。。。。。65 6.1。生物乙醇生产，经合组织国家，1990 - 2011年。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 6.2。生物柴油生产，经合组织国家，1990 - 2011年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 10.1。酸化污染物的总排放量，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。136 10.2。氨发射2010年的天花板根据《远程跨跨空气污染公约》，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。138 11.1。总温室气体排放，经合组织国家，1990 - 2010年。。。。。。。。。。。。。。。。147 12.1。 甲基溴化物的使用，世界和经合组织国家，1991 - 2010年。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 153 A.1。 用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。 。 。 。 。 。 175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176147 12.1。甲基溴化物的使用，世界和经合组织国家，1991 - 2010年。 。。。。。。。。。。。。。。。。。153 A.1。 用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。 。 。 。 。 。 175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176153 A.1。用于评估和监视欧盟农村发展政策的农业环境指标。。。。。。175 A.2。 在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 176175 A.2。在最近的经合组织国家环境绩效审查和经济调查中，使用农业环境指标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。176
