Klassificering av växter enligt deras ekon är en elementär komponent i fladdermusbeteende som spelar en viktig roll för rumslig orientering och födointag. Vegetation ekon är dock mycket komplexa stokastiska signaler: ur akustisk synvinkel kan en växt betraktas som en tredimensionell uppsättning blad som reflekterar den utsända fladdermus anrop. Det mottagna ekot är därför en superposition av många reflektioner. I detta arbete föreslår vi att klassificeringen av dessa ekon kanske inte är en så besvärlig rutin för fladdermöss som man tidigare trott. Vi presenterar en ganska enkel metod för att klassificera signaler från en stor databas av växt ekon som skapades av ensonifierande växter med en frekvensmodulerad fladdermusliknande ultraljudspuls. Vår algoritm använder spektrogrammet av ett enda eko som den bara använder funktioner som utan tvekan är tillgängliga för fladdermöss. Vi använde en standard maskininlärning algoritm (SVM) för att automatiskt extrahera lämpliga linjära kombinationer av tid och frekvens signaler från spektrogram så att klassificering med hög noggrannhet är aktiverat. Detta visar att ultraljud ekon är mycket informativa om arten medlemskap i en ensonifierad växt, och att denna information kan extraheras med ganska enkel, biologiskt rimlig analys. Våra upptäckter ger därför en ny förklarande grund för fladdermössens dåligt förstådda observerade förmåga att klassificera vegetation och andra komplexa föremål.
En metod för klassificering av växter med ultraljudssignaler tillgängliga för fladdermöss föreslogs i REF.
Plant Classification from Bat-Like Echolocation Signals
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}