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J-GLOBAL ID：201802210547561758   整理番号：18A0078792

サウンドスケープモニタリングネットワークを介した生物多様性変化の計算【Powered by NICT】

Computing biodiversity change via a soundscape monitoring network

著者 (5件)： Lin Tzu-Hao (Academia Sinica Taipei, Taiwan (R.O.C.)) ,  Tsao Yu (Academia Sinica Taipei, Taiwan (R.O.C.)) ,  Wang Yu-Huang (Taiwan Academy of Ecology, Changhua, Taiwan (R.O.C.)) ,  Yen Han-Wei (Academia Sinica Grid Computing Centre Taipei, Taiwan (R.O.C.)) ,  Lu Sheng-Shan (Taiwan Forestry Research Institute, Taipei, Taiwan (R.O.C.))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PNC  ページ： 128-133  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物多様性変化のモニタリングネットワークである野生生物保護に必須である。近年,多くのサウンドスケープモニタリングプロジェクトは,発声する動物の多様性を調べるために実施した。しかし,音響に基づく生物多様性評価は十分な認識データベースの欠如と混合音源を分離することができないため,困難なままである。2014年以来,台湾における開始されているアジアサウンドスケープモニタリング事業。今までのところ,台湾の15記録部位と東南アジアの三地点,アジアサウンドスケープに保存された記録の20,000時間以上であった。本研究では,著者らは長期記録,ブラインド信号源分離,クラスタリング技術の可視化,Triangle Mountain Lienhuachih,T aipingshanにおける森林の生物多様性の空間的-時間的変動を調べることを採用した。ブラインド信号源分離に基づいて,顕著な日周発生パターンと,生物学的音は認識データベースなし環境音から分離することができた。,生物学的音のクラスタは効果的に同定し,生物音響多様性の日変化を測定するために用いることができる。著者らの結果は,生物音響多様性は常緑広葉樹林における高いことを示した。しかし,生物音響多様性の季節的変動は高標高針葉樹林で最も明白であった。本研究では,機械学習とecoacousticsの適切な統合は,生物多様性変化の評価を容易にすることができることを示した。生物活性に加えて,サウンドスケープ情報から環境変動を測定することができる。今後,アジアサウンドスケープはサウンドスケープ記録のための公開データベースとして役立つだけでなく,生物多様性,環境,人間活動間の相互作用を解析するためのツールを提供するであろう。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 日変化 ,  クラスタ ,  機械学習 ,  台湾 ,  相互作用 ,  音響 ,  データベース ,  針葉樹林 ,  季節的変動 ,  クラスタ化 ,  可視化 ,  *生物多様性
準シソーラス用語： 環境変化 ,  *サウンドスケープ ,  標高 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 生物多様性 ,  計算