Modelling habitat requirements of white-clawed crayfish (Austropotamobius pallipes) using support vector machines

Conditions requises pour la modélisation de l’habitat de l’écrevisse à pattes blanches (Austropotamobius pallipes) par machines à vecteur de supports

Dipartimento di Biologia Animale e dell’Uomo, Università degli Studi di Torino, Torino, Italy,
livio.favaro@unito.it

Received: 26 December 2010
Revised: 19 March 2011
Accepted: 21 April 2011

Abstract

The white-clawed crayfish’s habitat has been profoundly modified in Piedmont (NW Italy) due to environmental changes caused by human impact. Consequently, native populations have decreased markedly. In this research project, support vector machines were tested as possible tools for evaluating the ecological factors that determine the presence of white-clawed crayfish. A system of 175 sites was investigated, 98 of which recorded the presence of Austropotamobius pallipes. At each site 27 physical-chemical, environmental and climatic variables were measured according to their importance to A. pallipes. Various feature selection methods were employed. These yielded three subsets of variables that helped build three different types of models: (1) models with no variable selection; (2) models built by applying Goldberg’s genetic algorithm after variable selection; (3) models built by using a combination of four supervised-filter evaluators after variable selection. These different model types helped us realise how important it was to select the right features if we wanted to build support vector machines that perform as well as possible. In addition, support vector machines have a high potential for predicting indigenous crayfish occurrence, according to our findings. Therefore, they are valuable tools for freshwater management, tools that may prove to be much more promising than traditional and other machine-learning techniques.

Résumé

L’habitat de l’écrevisse à pattes blanches a été profondément modifié dans le Piémont (nord-ouest de l’Italie) par les changements environnementaux dus aux impacts humains. En conséquence, les populations indigènes ont considérablement diminué. Dans ce projet de recherche, des machines à vecteur de supports ont été testées comme outils possibles pour évaluer les facteurs écologiques qui déterminent la présence de l’écrevisse à pattes blanches. Un ensemble de 175 sites ont été échantillonnés, dont 98 avec présence d’Austropotamobius pallipes. À chaque site 27 variables physico-chimiques, environnementales et climatiques ont été mesurées. Différentes méthodes de sélection ont été employées. Elles aboutissent à trois sous-ensembles de variables qui permettent de construire trois différents types de modèles : (1) des modèles sans sélection de variables; (2) des modèles construits en appliquant l’algorithme de Goldberg après sélection de variables; (3) des modèles construits en utilisant une combinaison d’estimateurs gérés par filtres après sélection de variables. Ces différents modèles nous ont aidés à prendre conscience de l’importance de la bonne méthode de sélection si on veut construire des machines à vecteur de supports qui fonctionnent aussi bien que possible. De plus, les machines à vecteur de supports sont très performantes pour prédire l’occurrence des écrevisses indigènes, selon nos résultats. Par conséquent, elles sont un outil valable pour la gestion des eaux douces, outil qui semble être plus prometteur que les techniques traditionnelles et d’autres par apprentissage de machine.