Process / pipelineMachine learning

Modélisation de niche

La modélisation de niche, également appelée modélisation de la répartition des espèces (SDM), prédit l'aire géographique et l'adéquation de l'habitat des espèces à l'aide de données d'occurrence de présence seule ou de présence-arrière-plan et de variables environnementales. MaxEnt (Maximum Entropy, Phillips et al. 2006) et GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Prediction, Stockwell & Peters 1999) sont deux algorithmes proéminents. Ces méthodes identifient les conditions environnementales sous lesquelles les espèces sont susceptibles de se trouver, permettant la prédiction de la répartition au-delà des zones échantillonnées et l'évaluation de l'adéquation de l'habitat à travers les paysages.

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Échantillonnage par dist…Analyse de la topologie…Analyse de Viabilité des…Courbe d'accumulation de…Analyse Circuitscape Analyse des préférences…

Sources

Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3-4), 231-259. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026 ↗
Stockwell, D. R., & Peters, D. P. (1999). The GARP modelling system: problems and solutions to automated spatial prediction. International Journal of Geographical Information Science, 13(2), 143-158. DOI: 10.1080/136588199241391 ↗
Elith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudik, M., Chee, Y. E., & Yates, C. J. (2011). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions, 17(1), 43-57. DOI: 10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x ↗

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Niche Modeling (MaxEnt and GARP). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/ecology/niche-modeling

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