Caleb King, statisticien testeur de recherche, JMP
Jody Tucker, directeur de programme adjoint et scientifique biologique, US Forest Service
Ryan Lekivetz, responsable, R&D analytique avancée, JMP
Zoë Jewell, cofondatrice de WildTrack, WildTrack
Sky Alibhai, co-fondateur de WildTrack, WildTrack
Le pêcheur du sud de la Sierra Nevada, en voie de disparition au niveau fédéral ( Pekania pennanti ) est réparti à faible densité sur un vaste paysage accidenté, composé d'environ 300 individus sur 12 000 km 2 zone.Sa vulnérabilité a été encore amplifiée par des périodes de sécheresse sévère et de vastes incendies de forêt dans la région.
L'identification et la préservation de l'habitat de reproduction des femelles ont été décrites comme la caractéristique démographique la plus importante pour le maintien et l'augmentation de la population. Dans cette présentation, nous décrivons une technique d'identification d'empreintes (FIT) personnalisée, rentable et non invasive dans le logiciel JMP développé par WildTrack pour identifier à la fois les espèces et le sexe à l'aide d'empreintes collectées aux stations de suivi.
Nous avons créé un ensemble de données sur le pékan et la martre du Pacifique connus ( Martes caurina) images d'empreintes et images de pêcheurs de sexe connu. Pour automatiser l'extraction des caractéristiques dans JMP, nous avons développé un script personnalisé pour générer des distances, des angles et des surfaces à l'aide de points de repère sur les images d'empreinte. En utilisant une seule variable, nous avons obtenu une précision de classification des espèces de plus de 99 %. Pour la classification par sexe des pêcheurs, en utilisant un modèle plus parcimonieux avec seulement deux variables sélectionnées dans LDA, nous avons obtenu des précisions de 94,0 % pour l'ensemble d'apprentissage et de 89,4 % pour l'ensemble de test. Nous discutons des mérites de cette technique pour aider aux efforts de conservation de cette espèce.
