Comparing novel approaches used for prediction of species distribution from presence/absence acoustic data
Accurate modelling and prediction of fish spatial distributions, based on sampled data, provide essential information for management purposes and stock monitoring. This study compares current and novel modelling techniques, in order to justify their suitability and accuracy on acoustic data. Ten different Resource Selection Functions were tested, and Receiver operation Characteristic and Area Under Curve indicated that Boosted Regression Trees and Generalized Additive Models appear to fit acoustic data more efficiently. The corresponding probability maps also indicated that these functions produce accurate species distribution patterns when used with presence/absence data.
| Copyright: | © Aristotle University of Thessaloniki | |
| Source: | 2nd International Conference 2009 (Juni 2009) | |
| Pages: | 7 | |
| Autor: | Andreas Palialexis  Stratis Georgakarakos Konstadia Lika Vasilis D. Valavanis | |
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