摘要
本发明涉及基于人工智能算法的气候变化影响植物分布的预测方法,属于植物分布预测技术领域。从GBIF获取全球植物分布数据,经清洗后与WWF生态区矢量数据空间匹配,关联物种与生态区ID,区分木本、草本植物,并标准化物种名,统计各生态区物种数,计算木本、草本比例并可视化;融合当前及未来气候数据,提取各生态区气候特征中值,利用传统线性回归和人工智能算法构建物种‑气候关系模型,分析温度、降水及人类足迹、温度季节性的影响,最终预测未来气候情景下两类植物分布格局。本发明通过多尺度数据耦合与非线性建模手段,为全球变化背景下生物多样性保护与适应性管理提供科学依据。
技术关键词
人工智能算法
气候
数据
分区系统
特征值
分布预测技术
陆地
生物多样性保护
生态
梯度提升决策树
线性回归模型
随机森林模型
关系
列表
神经网络模型
人类
非线性
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