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# AI For Green

[天下雜誌 : 永續發展](https://www.cw.com.tw/subchannel.action?idSubChannel=607&page=1)

[臺灣永續發展目標](https://ncsd.ndc.gov.tw/Fore/AboutSDG)

## 外來(入侵)種鳥類分布預測

利用 AI 預測某入侵種鳥類，可能的分布或未來的分布，
以提早預防入侵種的擴散

訓練會用到 "地域資料" "鳥類分布與特徵資料"

**資料來源** : eBird台灣 (?)、官方土地資料

**未來應用** : 用於防治入侵種擴散

**其他發想** : 除了鳥類，也可以做外來種昆蟲、外來種植物....

ref :
- [12年成長76倍！外來種鳥類增加 壓縮本土鳥生存空間](https://udn.com/news/story/7266/5832863)
- [新手賞鳥必裝APP eBird、Merlin雙神器 手機軟體就是線上圖鑑](https://e-info.org.tw/node/226813)
- [AIS Stop──臺灣外來鳥種監測網](https://sites.google.com/site/taiwanaisstop/)
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<br>

- 使用目標 : 輸入鳥類特徵 (大小、飛行速度、體重、食物...)
=> 預測未來棲息地、與從 0 開始的擴散時間
- 可能需要資料 : 鳥類特徵與棲息地資料、台灣鳥類分布資料、台灣地域資料

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- 要解決的問題 :
- 解決問題的目標對象 :
- 商業應用價值或社會影響力 :
- 可行性 :
- 預期效益 :
~
- 使用的模型、演算法 :
- 預計實作步驟 :
- 初步成果 :

<br>

1.題目可行性、老師對題目的想法
2.簡報內容(如問題描述、目標對象、解決方案、商業價值)是否方向正確、有無要做加減
3.實作方向、方式(像演算法、工具等)
4.還需要的資料、給老師過目已有資料集

:::info
- **問題描述** :

根據林務局調查顯示，曾輸入台灣的外來動物高達5101種。像是綠鬣蜥、埃及聖䴉、斑腿樹蛙等外來種，是因人為飼養、經濟利用等引入國內，後續遭民眾棄養、野放而流入野外環境，在擁有強勢適應能力下，成為危害本土物種與生態的「外來入侵種」。

外來種入侵直接導致的問題就包括經濟損失、迫害原生物種及傳播疾病、寄生蟲等等，在這之上可能更會有誤抓本土種、問題惡化或負面社會教育。其中以鳥類為例，埃及聖䴉是全球百大入侵鳥類，1984年台灣就首次捕捉到埃及聖䴉的身影，在2009-2017年短短9年的時間，埃及聖䴉的數量更是從500-600隻攀升至3000多隻，至少有五倍的增幅，嚴重影響生態平衡，迫害到了本土鳥類的生長如本土白鷺鷥，也導致後續政府編列了高達7000萬的預算來解決這個問題。另外還有許多其他像是八哥、大陸畫眉等各種鳥類外來種入侵的案例，由此可見這是一個不可忽視的議題。
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:::info
- **目標對象** :
我們的目標對象為遍佈全台抓捕外來種鳥類的專業人士，與關心外來種議題的團體
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:::info
- **解決方案** :
我們希望能從根本解決，當首次觀測到某種外來種鳥類時，能利用這個鳥類的品種特徵，以AI去預測其未來的生長地區、數量的分布，從而達到能預防或提前管制的效果。
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:::info
- **商業價值** :
- 提前管制 : 減少遭外來種入侵後，執行撲殺所需的人力等各種資源及預算。
- 現狀評估 : 針對現有外來種預測的分布區域，提供參考指標，以做後續觀察與控管。
- 環境價值 : 保護本土生態環境、預防本土生物面臨滅絕以達到節省各種復育工作所需的資源。
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## eBird DATA

GLOBAL UNIQUE IDENTIFIER', 'LAST EDITED DATE', 'TAXONOMIC ORDER',
       'CATEGORY', 'TAXON CONCEPT ID', 'COMMON NAME', 'SCIENTIFIC NAME',
       'SUBSPECIES COMMON NAME', 'SUBSPECIES SCIENTIFIC NAME', 'EXOTIC CODE',
       'OBSERVATION COUNT', 'BREEDING CODE', 'BREEDING CATEGORY',
       'BEHAVIOR CODE', 'AGE/SEX', 'COUNTRY', 'COUNTRY CODE', 'STATE',
       'STATE CODE', 'COUNTY', 'COUNTY CODE', 'IBA CODE', 'BCR CODE',
       'USFWS CODE', 'ATLAS BLOCK', 'LOCALITY', 'LOCALITY ID', 'LOCALITY TYPE',
       'LATITUDE', 'LONGITUDE', 'OBSERVATION DATE',
       'TIME OBSERVATIONS STARTED', 'OBSERVER ID', 'SAMPLING EVENT IDENTIFIER',
       'PROTOCOL TYPE', 'PROTOCOL CODE', 'PROJECT CODE', 'DURATION MINUTES',
       'EFFORT DISTANCE KM', 'EFFORT AREA HA', 'NUMBER OBSERVERS',
       'ALL SPECIES REPORTED', 'GROUP IDENTIFIER', 'HAS MEDIA', 'APPROVED',
       'REVIEWED', 'REASON', 'TRIP COMMENTS', 'SPECIES COMMENTS

- GLOBAL UNIQUE IDENTIFIER : 資料 id
- LAST EDITED DATE : 資料最後更新時間
- COMMON NAME : 名字
- SCIENTIFIC NAME : 學名
- EXOTIC CODE : 外來種形式 (本土種=NaN)
- OBSERVATION COUNT : 觀察到的數量
- BREEDING CODE : 繁殖代碼
- BREEDING CATEGORY : 繁殖狀況種類
- COUNTRY : 觀察到的國家
- COUNTRY CODE : 國家代碼
- STATE : 觀察的州/省
- STATE CODE : 州/省代碼
- COUNTY : 觀察的縣市
- COUNTY CODE : 縣市地區代碼
- IBA CODE : 重要鳥類區域代碼
- BCR CODE : 鳥類保護區代碼
- LOCALITY : 觀察員報告的位置(雜)
- LOCALITY ID
- LOCALITY TYPE : 地點類型，在某些情況下地點名稱可能會造成混淆。 這段代碼是為了
- LATITUDE : 緯度
- LONGITUDE : 經度
- OBSERVATION DATE : 觀察日期
- TIME OBSERVATIONS STARTED : 開始觀察時間
- EFFORT DISTANCE KM : 採樣過程中行經的距離

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搞清楚

1.
長條圖、相形圖( 前 25% )
x : 鳥種
y : 數量( 取 log )

篩選鳥類

2.
GIS

- 鳥種與數量分布圖(洲切割) (單月)
- 某類別數量分析 (洲切割)*3 => 疊

3.

dbscan(optic)*3

鳥種的位置與時間(密度)變化圖 => 疊

4.

hot-spot analysis

單月鳥種分布

5.

Model : LSTM、

:::info
**Data set**
**discription : 台灣鳥類資料集**
資料總比數 : 10000000+
時間跨度 : 1858-06-10 ~ 2022-10-31
種數(全時間段) : 966 種
外來種總比數 : 708104
外來種種數 : 132
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