Evaluating the feeding habitat of the Asian elephant (Elephas maximus) using integrated field surveys and remote sensing

方法

187份粪便、791个植被样方、Landsat时序分类与CCTV监测。

发现

象食性随月份和林班变化，森林22年减少376.6公顷，铁路交叉点16处。

机会点

可结合高精度遥感与象食性数据，量化农业-林地变化对取食栖息地的影响。

在人类改造景观中保护亚洲象需要掌握食性、饲草可获得性、景观变化及移动障碍等信息。在孟加拉国春纳提野生动物保护区（Chunati Wildlife Sanctuary, CWS），我们重新分析了187处粪便堆和791个植被样方的记录、多时相Landsat分类、铁路穿越点探索性清单以及野生动物天桥上闭路电视（CCTV）的检测数据。粪便堆-分类单元矩阵包含来自49科142个植物分类单元的888次检测。粪便组成在采样月份间存在差异（置换多元方差分析[PERMANOVA]，伪F8,178 = 5.24，R2 = 0.191，p = .001），在森林分区间也存在差异（伪F6,180 = 2.64，R2 = 0.081，p = .001），但离散度差异要求谨慎解读。14个重点植被分类单元同样在月份和分区之间存在差异，但效应量较小。其相对丰度与粪便检测排序不同，这与非比例性资源利用一致，而非正式的偏好检验。在8,461.1公顷的分析景观中，2000年至2022年间制图森林面积减少了376.6公顷。农业用地生产者精度为45.3%，因此农业-休耕地的变化仍不确定。共编目了16个潜在铁路穿越点，50次CCTV检测确认了天桥的使用，但未估算穿越概率或缓解措施有效性。这些发现支持对饲草组成、森林变化和铁路热点进行标准化监测。