海鸟GPS轨迹与潜水行为深度学习预测数据集

摘要：该数据集记录了2013年至2015年印度浦那热带地区雨滴粒径分布观测数据，主要覆盖每年6月至9月的夏季风降雨期。

数据集概述

该数据集收集了108只海鸟的GPS轨迹与潜水观测数据，覆盖欧洲鸬鹚、普通海鸦和刀嘴海雀三种海鸟，主要用于研究如何仅依靠GPS运动信息预测潜水和非潜水行为。潜水记录由时间深度记录仪提供，可作为行为分类的验证标签，支持建立和评估海鸟行为识别模型。

数据结构与关键特征

*数据集以压缩包形式提供，包括说明文档和经过匿名化处理的GPS轨迹文件。为保护繁殖地位置，轨迹中的经纬度以各海鸟栖息地为中心进行相对化处理。主要预测特征包括经纬度变化、飞行高度和定位覆盖率，行为标签包括潜水与非潜水二元状态，以及100秒时间窗口内记录的最大潜水深度。

应用价值与研究方向

该数据集可用于海鸟潜水行为分类、觅食区域识别、运动轨迹分析和关键海洋栖息地测绘，也适合比较深度学习、隐马尔可夫模型等行为预测方法。研究结果能够用于分析历史GPS追踪数据，评估环境变化对海鸟觅食活动的影响，并为海鸟保护、海洋生态系统监测和保护区规划提供依据。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

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作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-656
文件大小：7M
原创声明：本数据集为整理作品

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