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{{Infobox Software
|Name= Maxent
|Screenshot=
|Beschreibung= Habitatmodellierungssoftware
|Hersteller= S. Phillips, M. Dudik u. R. Schapire, unterstützt durch AT&T Labs-Research, Princeton University sowie Center for Biodiversity and Conservation, American Museum of Natural History
|AktuelleVersion= 3.4.1
|AktuelleVersionFreigabeDatum= April 2017
|Betriebssystem= [[Plattformunabhängigkeit|plattformunabhängig]] ([[Java-Plattform|Java]])
|Kategorie= [[Anwendungsprogramm]]
|Lizenz= [[MIT-Lizenz]]
|Deutsch= Nein
|Website= [http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/ biodiversityinformatics.amnh.org]
}}

'''Maxent''' ist eine frei verfügbare Software, die zur Vorhersage der potenziellen Verbreitung ([[Habitatmodellierung]]) von Tier- oder Pflanzenarten auf der Grundlage punkthafter Verbreitungsangaben und bestimmter [[Umweltfaktor]]en dient. Maxent ist seit 2017 [[Open Source]].

== Hintergrund ==
Die Kenntnis über die Verbreitung bestimmter Arten und das Verständnis ihrer Ansprüche an den Lebensraum ist beispielsweise wichtig, wenn geeignete Schutzgebiete geschaffen werden sollen. Die Abgrenzung des geeigneten Areals anhand oft nur weniger, isolierter Fundortangaben ist jedoch schwierig. Deshalb bedient sich die moderne [[Ökologie]] zur Lösung solcher Fragen zunehmend den Mitteln der [[Biodiversitätsinformatik]]. Maxent steht hier in einer Reihe verschiedener Softwarelösungen zur Verbreitungsmodellierung (etwa BIOCLIM, GARP u. a.).<ref>Jane Elith et al.: ''Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data''. In: ''Ecography'', 29, 2006, S. 129–151, [[doi:10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x]].</ref>

Maxent wurde zunächst in Java programmiert. Eine Implementation für die Statistiksoftware [[R (Programmiersprache)|R]] (package ''maxnet'', basierend auf [[Logistische Regression|logistischer Regression]]) liegt vor, der allerdings noch direkte Anbindung z. B. graphische Darstellungsmöglichkeiten fehlen.

== Arbeitsweise ==
Die Modellbildung durch Maxent erfolgt auf Basis der [[Maximum-Entropie-Methode]], einer Technik des [[Maschinelles Lernen|Maschinellen Lernens]]. Als Eingangsgrößen benötigt Maxent [[Georeferenzierung|georeferenzierte]] Daten: Einerseits Verbreitungsangaben als Punktinformation (X- und Y-Koordinate) der zu modellierenden Tier- oder Pflanzenart, andererseits geeignete Umweltvariablen (z. B. Klimafaktoren wie Niederschlag oder Temperatur, Informationen zur Höhenlage, Topographie etc.) im [[American Standard Code for Information Interchange|ASCII]]-basierten ''.asc''-Format der Firma [[ESRI]].<ref>Steven J. Phillips: {{Webarchiv|url=http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/tutorial/tutorial.doc |wayback=20100617083823 |text=''A Brief Tutorial on Maxent''. |archiv-bot=2019-04-30 19:05:36 InternetArchiveBot }} ([[MS Word]]; 1,5 MB)</ref> Die Software liefert als Resultat eine Karte, die die Wahrscheinlichkeit für das potenzielle Vorkommen der Art in einem bestimmten Gebiet darstellt sowie ergänzende statistische Interpretationshilfen, etwa eine Angabe der relativen Variablenbeteiligung an der Modellbildung, eine [[ROC-Kurve]] zur Bewertung der Modellgüte, Wirkungskurven (engl.: response curves) der eingegebenen Umweltvariablen, welche die Abhängigkeit der Modellgüte von den Ausprägungen der jeweiligen Umweltvariablen darstellen sowie einen [[Jackknife-Methode|Jackknife-Test]], welcher den Anteil der dem Modell zugefügten Information einer jeden Umweltvariablen darstellt. Die Datenvorbereitung und Visualisierung des Resultats erfolgt in der Regel mit Hilfe von [[Geographisches Informationssystem|Geographischen Informationssystemen]].

== Literatur ==
* Steven J. Phillips, Robert P. Anderson, Robert E. Schapire: ''A Maximum Entropy Approach to Species Distribution Modeling''. Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning, Banff, Alberta, Canada, 2004, S. 83 ff. [http://www2.research.att.com/~phillips/pdf/icml_2004.pdf research.att.com] (PDF)
* Steven J. Phillips, Miroslav Dudík, Robert E. Schapire: ''Maximum entropy modeling of species geographic distributions''. In: ''Ecological Modelling'', 190, 2006, S. 231–259. [http://www.cs.princeton.edu/~schapire/papers/ecolmod.pdf cs.princeton.edu] (PDF; 902 kB)
* Steven J. Phillips, Robert P. Anderson, Miroslav Dudík, Robert E. Schapire, Mary E. Blair (2017): ''Opening the black box: an open-source release of Maxent.'' In: ''Ecography'', 40.7, S. 887–893, [[doi:10.1111/ecog.03049]]

== Weblinks ==
* [http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/ Maxent Homepage] (englisch)

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Theoretische Ökologie]]
[[Kategorie:Biogeographie]]

Maxent (Software) - Versionsgeschichte

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