数据集概述
本数据集基于美国芝加哥多年相机陷阱数据，采用多状态占据模型分析郊狼疥螨感染状态与城市化梯度的关联。模型整合图像质量（模糊度、色彩、目标占比）等变量优化检测，提供校正后的疥螨感染占据率估计，为野生动物健康非侵入式监测提供方法支持。
文件详解
数据集包含5个文件，具体说明如下：
- 文档文件：
- Murray_et_al_README.pdf：PDF格式的说明文档，可能包含研究背景、数据采集方法、文件结构及使用说明。
- 数据文件（CSV格式）：
- raw_site_coords.csv：原始位点坐标数据，可能记录相机陷阱部署的地理位置信息。
- model_covariates.csv：模型协变量数据，可能包含城市化梯度、栖息地特征等用于模型分析的变量。
- coydata_merged_sites.csv：合并后的郊狼位点数据，可能整合了不同位点的监测信息。
- coyote_detection_data.csv：郊狼检测数据，可能包含图像质量指标（模糊度、色彩、目标占比）及疥螨感染状态的观测记录。
适用场景
- 野生动物流行病学研究：分析城市梯度下疥螨等寄生虫感染在郊狼种群中的分布规律及影响因素。
- 生态模型开发：验证多状态占据模型在野生动物健康非侵入式监测中的应用效果。
- 城市生态学研究：探究城市化进程对野生动物栖息地选择及健康状态的影响机制。
- 相机陷阱技术应用：优化基于图像质量的野生动物健康特征检测方法，提升数据采集效率与准确性。
