由于科学家无法对大量区域进行采样,因此使用了一些机器学习算法来预测未采样区域中是否存在入侵物种。这种方法的准确性远非最佳,但仍有助于解决生态问题。
在这场运动场比赛中,Kagglers面临开发新算法的挑战,以更准确地识别森林和树叶图像是否包含侵入性绣球。来自计算机视觉的技术以及诸如航空成像等其他当前技术可以使入侵物种监测更便宜,更快速,更可靠。
Invasive Species Monitoring_datasets.txt
2020年至2050年美国城市中由入侵性害虫引起的城市树木死亡
作者:Emma J. Hudgins,Frank H. Koch,Mark J. Ambrose和Brian梁
在本文中,我们估计由于所有已知的入侵性森林害虫的影响,预计在未来30年内美国将死掉的其他城市树木的数量。
预计城市树木将成为森林害虫最大的经济影响的目标,但是以前的影响估计是在国家一级,因此缺乏必要的害虫,树木和时空分辨率,无法进行有针对性的管理。 在这项研究中,我们综合了美国30,000个社区的城市树木分布模型,对57