Att kartlägga arters rumsliga fördelning med hjälp av rumslig inferens och förutsägelse kräver mycket data. Förekomstdata är i allmänhet inte lätt tillgängliga från litteraturen och är mycket tidskrävande att samla in på fältet. Därför har vi utformat en undersökning för att undersöka i vilken utsträckning storskaliga databaser som Google Maps och Google Street View kan användas för att härleda giltiga händelsedata. Vi arbetade med Pine Processionary Moth (PPM) Thaumetopoea ismocampa eftersom larverna i den malen bygger silkesbon som är lätt synliga. Artens närvaro på en plats kan därför härledas från visuella poster som härrör från de panoramautsikter som finns tillgängliga från Google street view. Vi har utformat ett standardiserat förfarande som gör det möjligt att utvärdera förekomsten av PPM på ett provtagningsnät som täcker det undersökta landskapet. Utgångarna jämfördes med fältdata. Vi undersökte två landskap med hjälp av rutnät av olika omfattning och maskstorlek. Data från Google street view liknade i hög grad fältdata i den storskaliga analysen baserad på ett fyrkantigt rutnät med en maskstorlek på 16 km (96% av matchande poster). Med hjälp av en 2 km maskstorlek ledde till en stark skillnad mellan fält och Google-baserade data (46 % av matchande poster). Vi drar slutsatsen att Googles databas kan ge användbara händelsedata för att kartlägga fördelningen av arter som närvaron kan utvärderas visuellt, t.ex. PPM. Utgångens noggrannhet beror dock i hög grad på de rumsliga skalor som beaktas och på det provtagningsgaller som används. Andra faktorer som täckningen av Googles gatuvynät när det gäller provtagning av rutnätsstorlek och den rumsliga fördelningen av värdträd med avseende på vägnätet kan också vara avgörande.
Rousselet m.fl. REF manuellt extraherade data om förekomst av arter för furuprocessionär mal från GSV-bilder och jämförde resultaten med fältdata.
Assessing Species Distribution Using Google Street View: A Pilot Study with the Pine Processionary Moth
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}