【摘 要】
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做为非损伤、低干扰的鸟类标记方法,利用鸣声来识别个体在鸟类数量监测、行为分析、生活史研究等领域都有着广泛的应用前景。2010年我们在北京小龙门地区野外工作期间录制了8
【基金项目】
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supported by National Natural Science Foundation of China(No.J0830630/J0106)
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做为非损伤、低干扰的鸟类标记方法,利用鸣声来识别个体在鸟类数量监测、行为分析、生活史研究等领域都有着广泛的应用前景。2010年我们在北京小龙门地区野外工作期间录制了8只占有领域的鳞头树莺(Urosphena squameiceps)的鸣声。每个个体截取20段鸣声,分别利用判别分析,神经网络算法和语图比较方法进行个体识别,都获得了较高的正确率(>70.0%)。其中,语图比较方法的正确率最高(89.4%),且该方法不需要测量鸣声的参数,避免了人为的测量误差,在鳞头树莺的个体识别中最具适用性。并指出基于鸣
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