两江机场冬季鸟类群落生态研究

两江机场及其附近的冬季鸟类群落由64种组成,分别隶属于10目24科,其中优势种12种,占总种类数的18.75%,重要性值分析显示,最重要的种类有3种,即白JiLing、田鹨和白头鹎。按乌类的生境分布系数划分,广性分布型有24种,占总种类数的37.5%,构成了该地各生境乌类群落组成的主体,不同生境的鸟类群落结构存在一些差异。结构复杂的生境,鸟类群落由3个乌类分布群组成,结构简单的生境,鸟类群落由2个鸟类分布群组成,各鸟类分布群在不同生境的鸟类群落中的比例随栖息地结构的变化而改变。     

深圳福田红树林陆鸟类变迁及保护

１９９２年２月～１９９３年２月和１９９７年１月～１９９８年１月,用路线统计法对深圳福田红树林保护区陆鸟进行了两个周期调查．两期调查结果比较表明,该地区近期陆鸟减少２目５科４０种,其中国家保护鸟类６种,当地繁殖鸟类１３种;优势种和常见种减少１２％,多样性指数最高值由３．８０２６降至２．７８０４,陆鸟最高密度由５８３只／ｋｍ２减至３５５只／ｋｍ２．分析了陆鸟在湿地生态系统中的作用及种类变迁的原因,并提出保护建议．     

基于Mel频谱图和CNN的电网涉鸟故障鸟声识别

为了提高电网渉鸟故障防治的针对性，提出了一种基于Mel频谱图和卷积神经网络(CNN)的鸟声识别方法。建立常见渉鸟故障对应的40类代表性鸟种的鸣声样本集，对鸟鸣信号进行分帧、加窗与降噪等预处理，计算每帧信号在各个Mel滤波器中的能量，根据能量大小与颜色深浅的映射关系提取鸟鸣信号的Mel频谱图。以电网涉鸟故障相关鸟种的Mel频谱图作为输入，通过CNN反复执行卷积-池化过程提取Mel频谱图特征，并进行多次迭代训练调整网络内部参数，得到最优模型用于鸟种识别。算例结果表明，40类鸟种的识别准确率达96.1%,识别效果优于其他迁移学习模型。文中研究结果可为输电线路运维人员正确识别相关鸟种、开展渉鸟故障差异化防治提供参考。