候鸟迁徙空间分布研究对掌握野生鸟类栖息地生境分布状况具有重要的意义，它能为科研考察路线确定、野生鸟类保护策略的制订以及传染疫病的防控提供决策支撑。　　 本论文结合候鸟迁徙研究的需要，将研究中积累的大量鸟类迁徙GPS追踪数据同遥感反演数据相结合对野生候鸟迁徙过程中的生境选择进行研究。本论文的创新点主要包括以下两个方面：　　 首先，针对候鸟迁徙GPS记录数据以及遥感反演数据的特点，提出了基于条件随机场CRF(Conditional Random Fields)的候鸟迁徙空间分布研究方法，该方法包括空间栅格划分的数据预处理技术以及基于CRF的空间分布预测模型。并通过实验比较了CRF模型同现有物种分布模型在分布预测上的效果。　　 其次，本文提出了一个可扩展的候鸟空间分布分析框架，并且通过候鸟迁徙空间分布预测系统实现了此框架。框架可以整合使用不同语言实现的、基于不同平台的分布预测模型。系统中目前已经集成了基于Java语言开发的最大信息熵(Maxent)模型、随机森林等模型和基于Matlab开发的CRF＿Mah模型以及基于C语言的SVM等模型。该系统以Web访问的方式为科研人员进行野生候鸟空间分布预测提供在线交互式分析和可视化展现。　　 本文的研究成果为e-Science科研实践提供了一个分析预测平台，支持科研人员对候鸟迁徙空间分布的研究。