摘要
由于对关键物种及其栖息地在广阔区域内的分布情况了解不足，野生动物的有效保护常常受到阻碍。遥感技术的进步使得研究人员能够更有效地检测关键物种（例如自主记录装置[ARU]），并了解其栖息地的特征（例如激光雷达[LiDAR]），从而缓解了这些问题。对于一种数量正在减少的森林鸟类——雷鸟Bonasa umbellus来说，由于该物种较难被检测到，且偏好特定的森林结构环境，而这类环境很难通过基于图像的遥感数据来获取，因此这些技术对其研究具有很大帮助。在本文中，我们利用多年积累的被动声学监测数据、高精度激光雷达生成的森林结构指标以及其他森林和景观变量，研究了宾夕法尼亚州境内雷鸟的分布情况，进而预测了全州范围内雷鸟出现的概率，并确定了需要针对性进行栖息地管理的区域。我们的分析表明，那些连通性良好、海拔较高、以阔叶树为主且有一些针叶树、下层植被发育良好的森林（例如经过适当采伐的森林）最有可能有雷鸟出现。同样，那些下层植被较为开阔的类似森林（例如处于相似景观环境中的成熟森林）也最具未来管理的潜力。自主记录装置在构建大规模检测数据集方面表现优异，结合激光雷达提供的优质森林结构数据，使我们能够比以往更有信心地预测宾夕法尼亚州各地雷鸟的出现情况。
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