作者
Jody M. Tucker（1、2）、Caleb King（3）、Ryan Lekivetz（3）、Remi Murdoch（1）、Zoe C. Jewell（3、4）和 Sky K. Alibhai（3、4）
隶属关系
（1）美国农业部林务局落基山研究站
（2）美国农业部林务局太平洋西南地区
（3）JMP 统计发现有限责任公司
（4）杜克大学尼古拉斯环境学院
杂志
生态信息学
发布日期
2024
抽象的
许多野生动物物种对栖息地有性别特异性要求。由于雌性繁殖和抚育后代的特殊需求，其繁殖栖息地往往是种群数量的限制因素，并已被确定为保护工作的重点。因此，探测雌性在栖息地中的分布范围并识别这些潜在的繁殖区域，对于制定有效的保护策略至关重要。本文介绍了一种基于足迹识别技术（FIT）的非侵入性物种和性别识别方法，该方法利用足迹识别站采集的足迹图像进行识别。我们利用内华达山脉南部渔貂（Pekania pennanti）种群以及与其共存的受保护物种太平洋貂（Martes caurina）的数据开发了这项技术。我们将足迹板足迹与非侵入性遗传样本和相机陷阱图像相结合，创建了一个包含渔貂和貂的已知物种以及渔貂已知性别的参考数据集。我们使用 FIT 软件，利用 7 个地标点对 167 条貂和 367 条渔貂足迹（34 只雄性，27 只雌性）进行地理定位，然后提取了 124 个形态测量变量（距离、角度和面积），用于通过线性判别分析识别渔貂的物种和性别。仅使用一个变量，我们就发现区分渔貂和貂的物种分类准确率超过 99%。对于渔貂的性别识别，我们最简约的模型仅包含 2 个变量，在训练集上的准确率达到 94.0%，在测试集上的准确率达到 89.4%。我们还提出了一种量化每条足迹分类不确定性的方法。该方法提供了一种快速、经济、完全无创的性别识别方法，易于在野外研究中实施。
引用
Tucker, JM、King, C.、Lekivetz, R.、Murdoch, R.、Jewell, ZC 和 Alibhai, SK，2024 年。利用足迹识别技术开发一种非侵入性方法来识别稀有森林食肉动物的物种和性别。生态信息学, 79，第 102431 页。
