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Auteur James Anderson |
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Testing time-geographic density estimation for home range analysis using an agent-based model of animal movement / Joni A. Downs in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 7-8 (July - August 2018)
[article]
Titre : Testing time-geographic density estimation for home range analysis using an agent-based model of animal movement Type de document : Article/Communication Auteurs : Joni A. Downs, Auteur ; Mark Horner, Auteur ; David Lamb, Auteur ; Rebecca W. Loraamm, Auteur ; James Anderson, Auteur ; Brittany Wood, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1505 - 1522 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] aire naturelle (écologie)
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] migration animale
[Termes IGN] modèle orienté agent
[Termes IGN] population animale
[Termes IGN] Time-geographyRésumé : (auteur) Time-geographic density estimation (TGDE) is a method of movement pattern analysis that generates a continuous intensity surface from a set of tracking data. TGDE has recently been proposed as a method of animal home range estimation, where the goal is to delineate the spatial extents that an animal occupies. This paper tests TGDE’s effectiveness as a home range estimator using simulated movement data. First, an agent-based model is used to simulate tracking data under 16 movement scenarios representing a variety of animal life history traits (habitat preferences, homing behaviour, mobility) and habitat configurations (levels of habitat fragmentation). Second, the accuracy of TGDE is evaluated for four temporal sampling frequencies using three adaptive velocity parameters for 30 sample data sets from each scenario. Third, TGDE accuracy is compared to two other common home range estimation methods, kernel density estimation (KDE) and characteristic hull polygons (CHP). The results demonstrate that TGDE is the most effective at estimating core areas, home ranges and total areas at high sampling frequencies, while CHP performs better at low sampling frequencies. KDE was ineffective across all scenarios explored. Numéro de notice : A2018-281 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658816.2017.1421764 Date de publication en ligne : 03/01/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1421764 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90363
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 7-8 (July - August 2018) . - pp 1505 - 1522[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2018041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible