智能廊道识别：Linkage Mapper 机器学习成果转化

引言

Linkage Mapper 在传统景观连通性分析中依赖专家经验设定的阻力系数与源地阈值，虽能快速生成廊道方案，但对复杂生态过程的刻画存在局限。随着机器学习（ML）在生态学中的应用成熟，可利用物种分布数据、遥感特征与迁移观测记录训练模型，反演更贴近真实的阻力面或源地分布，从而实现智能化的廊道识别与优化。

智能廊道识别：Linkage Mapper 机器学习成果转化，是指将 ML 模型（如随机森林、XGBoost、神经网络）输出的阻力预测或源地适宜性概率，作为 Linkage Mapper 的输入，替代或修正传统人工赋值，提升廊道识别的空间精度与生态合理性，并形成可产品化的智能规划方案。

技术背景

2.1 传统阻力面赋值的局限

• 主观性强：阻力系数多来自文献或专家打分，区域适应性差。
• 忽略微观异质性：同一地类内部因地形、植被结构、人为干扰强度不同，阻力差异显著。
• 静态不变：难以反映季节或年际变化。

2.2 机器学习在连通性中的应用路径

1. 阻力面预测：以土地利用、地形、道路、夜光等特征为输入，以物种迁移成功率或专家阻力评分为目标，训练回归/分类模型生成连续阻力栅格。