国内外候鸟轨迹数据挖掘研究现状综述

候鸟是指在不同季节内迁徙或者停歇的鸟类，这些鸟类在不同地区的迁徙和停歇都会对生态环境产生影响。因此，候鸟轨迹数据的挖掘研究非常重要。下面是国内外候鸟轨迹数据挖掘研究现状的综述。

国内研究现状：

在国内，候鸟轨迹数据挖掘研究还处于起步阶段。现有研究主要集中在数据采集和处理、轨迹分析和预测模型构建等方面。

数据采集和处理方面，主要是通过GPS等定位设备对候鸟进行追踪，获取其迁徙轨迹数据。目前国内采集候鸟轨迹数据的研究主要集中在鸟类迁徙和栖息地利用等方面。

轨迹分析方面，主要是对候鸟轨迹数据进行可视化、轨迹聚类和轨迹分布等分析。国内研究主要集中在轨迹聚类方面，通过聚类算法对候鸟轨迹数据进行分类，以便更好地了解其迁徙规律。

预测模型构建方面，主要是对候鸟迁徙轨迹进行预测。国内研究主要集中在基于神经网络和支持向量机的预测模型构建方面。

国外研究现状：

在国外，候鸟轨迹数据挖掘研究相对较为成熟，主要集中在数据采集和处理、轨迹分析和预测模型构建等方面。

数据采集和处理方面，国外主要采用GPS和卫星遥感等技术对候鸟进行追踪。此外，还有一些研究基于无线传感器网络对候鸟进行实时监测。

轨迹分析方面，国外研究主要集中在轨迹可视化、轨迹分布和轨迹聚类等方面。此外，还有一些研究基于机器学习和数据挖掘技术对候鸟轨迹数据进行分析。

预测模型构建方面，国外研究主要集中在基于机器学习和数据挖掘技术的预测模型构建方面。此外，还有一些研究基于气象数据和地理信息系统等数据对候鸟迁徙进行预测。

总体来说，国内候鸟轨迹数据挖掘研究还处于起步阶段，需要进一步加强数据采集和处理、轨迹分析和预测模型构建等方面的研究。而国外研究已经相对较为成熟，可以为国内研究提供借鉴和参考。