数据集概述
本数据集包含利用机载激光扫描（ALS）数据研究荷兰濒危蝴蝶精细尺度栖息地偏好的相关数据与代码。通过机器学习算法构建物种分布模型，分析不同植被结构LiDAR指标对草地和林地蝴蝶栖息地选择的影响，为生态位研究和无脊椎动物-栖息地关系分析提供支持。
文件详解
- ReadMe_LiDAR_processing.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：LiDAR数据处理相关的说明文档，包含低植被、中高植被及景观尺度栖息地结构等LiDAR指标的处理方法。
- ReadMe_Data_preparation_&_species_distribution_modelling.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：数据准备与物种分布模型构建的说明文档，涵盖蝴蝶存在-缺失数据处理、随机森林算法应用及模型拟合评估等内容。
- LiDARprocess.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：LiDAR数据处理相关的压缩文件，包含垂直植被复杂度（如不同层次高度、密度）和水平异质性（如植被粗糙度、微地形、开阔度、林地边缘范围）等指标的处理代码或数据。
- Data_Preparation_Modelling.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：数据准备与模型构建相关的压缩文件，包含物种分布模型（SDMs）构建所需的蝴蝶监测数据、LiDAR指标数据集及模型训练评估代码。
适用场景
- 濒危蝴蝶栖息地偏好研究：分析LiDAR指标对草地、林地蝴蝶在干湿生境中栖息地选择的解释力。
- 植被结构生态效应评估：探究垂直植被复杂度与水平异质性对蝴蝶分布的影响机制。
- 物种分布模型优化：基于LiDAR数据提升濒危蝴蝶栖息地分布预测模型的精度。
- 生态遥感技术应用：验证机载激光扫描技术在大范围、高分辨率植被结构量化及生态研究中的应用价值。
