Process / pipelineMachine learning
ニッチモデリング
ニッチモデリング、または種分布モデリング（SDM）は、存在のみ（presence-only）または存在・背景（presence-background）の出現データと環境変数を用いて、種の地理的分布域と生息環境の適合性を予測する手法である。MaxEnt（最大エントロピー、Phillips et al. 2006）とGARP（ルールセット予測のための遺伝的アルゴリズム、Stockwell & Peters 1999）は、代表的な2つのアルゴリズムである。これらの手法は、種が出現しやすい環境条件を特定し、標本化された地域を超えた分布の予測や、景観全体での生息環境の適合性の評価を可能にする。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Niche Modeling (MaxEnt and GARP). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/ecology/niche-modeling
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
並べて比較する →