项目简介
由于顶级捕食者数量减少而导致的生态系统功能减弱是一个一级十大赌博官方平台性问题. 在海洋中，人为活动对海洋哺乳动物产生不利影响, 25%的物种受到威胁. 确定它们的时空分布和丰度是了解生态系统健康的关键. 本研究的目的是结合被动声监测(PAM)和卫星连接跟踪(生物遥测)来确定海洋哺乳动物的丰度和分布. 从这两种截然不同的技术中确定可靠的动物分布需要仔细的比较, 数据集成与洞察, 因为PAM技术需要从它们的叫声类型中识别单个物种, 而在生物遥测中，特定的动物被跟踪
海洋自动驾驶车辆在感知和理解海洋方面是有效的，并且可以配备PAM设备，可以记录大频率带宽，从而促进高保真度和完整的海洋声景记录. 询问由自动数据车队记录的大量数据集是当前的一个挑战. 学生会, 首先, 应用并进一步发展机器学习技术来识别单个物种. 其次, 该学生将利用大型海洋哺乳动物跟踪数据集, 以及丰度和分布预测, 比较和集成跟踪, 分布和丰度数据与PAM数据.
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监事
- Jonathan Bull教授(十大赌博官方平台)
- Ryan Reisinger博士(十大赌博官方平台)
- Paul White教授(十大赌博官方平台)
- Alex Phillips(十大赌博官方平台)
