Tvorba predikčních map vybraných invazních druhů rostlin na území České republiky
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00100595%3A_____%2F20%3AN0000052" target="_blank" >RIV/00100595:_____/20:N0000052 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://atlas-slezska.cz/wokrkshop/02_krajina/02_Krajina_a_lide_sbornik.pdf" target="_blank" >http://atlas-slezska.cz/wokrkshop/02_krajina/02_Krajina_a_lide_sbornik.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Tvorba predikčních map vybraných invazních druhů rostlin na území České republiky
Popis výsledku v původním jazyce
Příspěvek pojednává o tvorbě predikčních map, pro vybraných 20 druhů invazních rostlin. Těchto map je dosaženo pomocí metod tzv. strojového učení (machine learning), konkrétně metody Maxent, která je schopna takové mapy vytvářet. Pro tvorbu těchto map jsme použili nejen data o výskytu jednotlivých druhů, ale také environmentální vrstvy, pomocí kterých je možné studovat vztah mezi jednotlivými druhy a jejich prostředím. Výsledné predikce, mají širokou škálu využití. Především však mohou posloužit k identifikaci areálů, které jsou invazemi nejvíce ohroženy.
Název v anglickém jazyce
Building of prediction maps of selected invasive plant species in the area Czech Republic
Popis výsledku anglicky
The paper deals with the building of prediction maps for selected 20 invasive species of plants. These maps are achieved using so-called machine learning methods, specifically the Maxent method, which is able to prepare such maps. We are building these maps using not only data on the occurrence of individual species, but also the environmental layers which makes it possible to study the relationship between individual species and their environment. The resulting predictions have a wide range of usage. Above all, they can be used to identify areas which are most at risk of invasions.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10611 - Plant sciences, botany
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/DG18P02OVV047" target="_blank" >DG18P02OVV047: VELKÝ HISTORICKÝ ATLAS ČESKÉHO SLEZSKA - Identita, kultura a společnost českého Slezska v procesu společenské modernizace s dopadem na kulturní krajinu.</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Krajina a lidé. Recenzovaný sborník z mezinárodního odborného workshopu. Konaný dne 20. 10. 2020 v Opavě.
ISBN
978-80-87789-72-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
153-159
Název nakladatele
Slezské zemské muzeum
Místo vydání
Opava
Místo konání akce
Opava
Datum konání akce
20. 10. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—