海鸟GPS定位数据驱动的潜水行为预测数据集-saurabhshahane

海鸟GPS定位数据驱动的潜水行为预测数据集-saurabhshahane 数据来源：互联网公开数据 标签：海鸟,GPS数据,潜水行为,深度学习,动物行为,生态研究,保护生物学,欧洲鸬鹚,普通海鸠,刀嘴海雀 数据概述： 本数据集包含海鸟的GPS定位数据，结合深度学习模型预测潜水行为。 数据集的核心在于利用仅由GPS设备记录的变量（经纬度变化、海拔高度、覆盖率）来预测海鸟的潜水行为，从而无需额外的设备（如时间深度记录仪）。 数据集涵盖了欧洲鸬鹚、普通海鸠和刀嘴海雀三种海鸟，包含108只个体的GPS数据。 数据经过了匿名化处理，经纬度信息以每个海鸟栖息地为中心进行偏移。 数据中提供了潜水行为的真/假标签，以及在100秒窗口内记录的最大潜水深度。 数据用途概述： 该数据集主要用于动物行为研究、生态学研究和保护生物学领域。 它可以用于：1）训练和验证深度学习模型，预测海鸟的潜水行为； 2）研究海鸟的觅食活动，识别重要的海域； 3）分析历史GPS数据集，研究环境变化对海鸟的影响； 4）比较深度学习模型与其他行为预测方法的优劣； 5）支持海鸟保护策略的制定，通过识别关键栖息地来保护海鸟种群。