AI वन्यजीव गणना: अनुमान के बिना हवाई सर्वेक्षण

एक चलते विमान में मानव पर्यवेक्षक लगभग हर 10 में से 1 हाथी को चूक जाता है। एल्गोरिदम नहीं थकता।

वन्यजीव जनसंख्या सर्वेक्षण संरक्षण की रीढ़ हैं। हर प्रबंधन निर्णय, शिकार-रोधी गश्त मार्गों से लेकर आवास संरक्षण बजट तक, इस बात पर निर्भर करता है कि कितने जानवर वहाँ मौजूद हैं। दशकों से मानक तरीका एक ही रहा है: भूदृश्य के ऊपर नीचे उड़ो और जो दिखे उसे गिनो। समस्या यह है कि चलते विमान में मानव आँखें इस काम में बहुत अच्छी नहीं हैं।

पारंपरिक हवाई सर्वेक्षण और उसकी सीमाएँ

एक पारंपरिक वन्यजीव सर्वेक्षण इस तरह काम करता है: प्रशिक्षित पर्यवेक्षक नीचे उड़ते विमान (आमतौर पर जमीन से 60 से 100 मीटर ऊपर) से बाहर झुकते हैं और दोनों तरफ एक निर्धारित पट्टी में जानवरों की गिनती करते हैं। वे प्रजातियों, समूह आकार और स्थानों को कागज पर या वॉइस रिकॉर्डर से दर्ज करते हैं, अक्सर एक बार में 6 से 8 घंटे तक।

समस्याएँ अच्छी तरह प्रलेखित हैं। पर्यवेक्षक की थकान पहले घंटे के बाद शुरू हो जाती है, और सटीकता लगातार गिरती है। एक ही ट्रांसेक्ट गिनने वाले अलग-अलग पर्यवेक्षक नियमित रूप से 10 से 30% तक भिन्न गणना देते हैं। छाया में, झाड़ियों के पीछे या चितकबरे जंगल में जानवर अक्सर छूट जाते हैं। मौसम, अशांति और ऊँचाई अतिरिक्त परिवर्तनशीलता लाते हैं। और उड़ानें स्वयं महँगी और खतरनाक होती हैं: कम ऊँचाई पर सर्वेक्षण उड़ान संरक्षण में सबसे जोखिमपूर्ण गतिविधियों में से एक है।

AI गणना को कैसे बदलता है

AI-सहायित हवाई सर्वेक्षण कार्यप्रवाह को उलट देते हैं। वास्तविक समय में जानवरों को पहचानने और गिनने के लिए मानव पर्यवेक्षकों पर निर्भर रहने के बजाय, विमान (या ड्रोन) पूरे सर्वेक्षण क्षेत्र की उच्च-रिज़ॉल्यूशन तस्वीरें लेता है। जमीन पर वापस आकर, एक डिटेक्शन मॉडल हर छवि को स्कैन करता है और हर जानवर को चिह्नित करता है।

डिटेक्शन मॉडल, आमतौर पर RetinaNet जैसा कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, छवियों को एक ही पास में प्रोसेस करता है। यह आकार, साइज़ और पृष्ठभूमि के विरुद्ध कंट्रास्ट से जानवरों की पहचान करता है, फिर प्रत्येक डिटेक्शन पर एक विश्वास स्कोर के साथ मार्कर लगाता है। एक मानव समीक्षक चिह्नित छवियों और सीमांत मामलों की जाँच करता है, लेकिन बड़े पैमाने की गिनती स्वचालित रूप से होती है।

वैगनिंगन विश्वविद्यालय के पशु जनसंख्या अध्ययनों में प्रकाशित शोध में पाया गया कि RetinaNet ने विशेषज्ञ मानव एनोटेशन की तुलना में 95% हाथियों, 91% जिराफ़ और 90% ज़ेब्रा का पता लगाया, साथ ही 2.8 से 4.0% अतिरिक्त जानवरों की सही पहचान की जिन्हें मानव एनोटेटर पूरी तरह चूक गए थे। मॉडल ने प्रति सही डिटेक्शन केवल 1.6 से 5.0 फ़ॉल्स पॉज़िटिव दिए।

कौन सी प्रजातियाँ सबसे अच्छी हैं

हर प्रजाति को हवा से AI द्वारा गिनना समान रूप से आसान नहीं है। सबसे अच्छे परिणाम उन जानवरों से मिलते हैं जो बड़े, स्पष्ट रंग वाले और खुले आवासों में पाए जाते हैं।

ऑडिट योग्यता का लाभ

फोटो-आधारित सर्वेक्षणों का सबसे कम सराहा गया लाभ स्थायित्व है। एक पारंपरिक पर्यवेक्षक गणना क्लिपबोर्ड पर एक संख्या है। उड़ान के बाद इसे दोबारा जाँचा, चुनौती दी या सुधारा नहीं जा सकता।

एक तस्वीर स्थायी प्रमाण है। AI सर्वेक्षण के दौरान ली गई हर छवि को संग्रहित किया जा सकता है, विभिन्न समीक्षकों द्वारा पुन: जाँचा जा सकता है, और वर्षों बाद बेहतर एल्गोरिदम से पुन: प्रोसेस किया जा सकता है। यदि नया मॉडल पिछले साल के मॉडल से 5% अधिक सटीक है, तो आप इसे पिछले साल की छवियों पर चला सकते हैं और बिना दोबारा उड़ान भरे बेहतर ऐतिहासिक अनुमान प्राप्त कर सकते हैं।

इससे एक बढ़ता हुआ डेटासेट बनता है जो समय के साथ बेहतर होता जाता है। Wild Me जैसे संरक्षण संगठनों ने ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म (जैसे Scout) बनाए हैं जो दुनिया भर के शोधकर्ताओं को योगदान करने और हवाई तस्वीरों का पुन: विश्लेषण करने की अनुमति देते हैं। वैज्ञानिक रिकॉर्ड तस्वीर स्वयं बन जाती है, न कि उससे प्राप्त गणना।

जहाँ AI गणना अभी भी संघर्ष करती है

AI हवाई गणना शक्तिशाली है लेकिन सार्वभौमिक नहीं। कई स्थितियाँ वास्तव में कठिन बनी हुई हैं।

• घनी वनस्पति - घने पेड़ों की छतरी के नीचे जानवर मानक कैमरों के लिए अदृश्य हैं। वन हाथी और प्राइमेट हवा से सर्वेक्षण करना अभी भी कठिन है।
• निशाचर प्रजातियाँ - केवल रात में सक्रिय प्राणियों के लिए थर्मल या इन्फ्रारेड इमेजिंग की आवश्यकता होती है, जिसका स्थानिक रिज़ॉल्यूशन दिन के RGB कैमरों से कम होता है।
• सतह के नीचे जलीय जानवर - पानी के नीचे के समुद्री जीव, जैसे डॉल्फिन या मछलियाँ, हवाई तस्वीरों से विश्वसनीय रूप से नहीं पहचाने जा सकते।
• छोटी या छलावरण वाली प्रजातियाँ - अपने परिवेश में घुल-मिल जाने वाले जानवर, जैसे सूखी घास पर खरगोश, डिटेक्शन मॉडलों को उनकी सीमाओं तक धकेलते हैं।
• अत्यधिक खराब मौसम - बादल, बारिश और तेज़ हवाएँ छवि गुणवत्ता को खराब करती हैं और ड्रोन तथा विमान संचालन को पूरी तरह रोक सकती हैं।

AI वन्यजीव गणना कैसे शुरू करें

निष्कर्ष

वन्यजीव संरक्षण सटीक जनसंख्या डेटा पर निर्भर करता है, और दशकों तक उपलब्ध सबसे अच्छा उपकरण शोर भरे विमान में एक थका हुआ पर्यवेक्षक था। AI-संचालित हवाई गणना संरक्षण में मानव विशेषज्ञता की जगह नहीं लेती, लेकिन यह प्रक्रिया से मैनुअल गणना की बाधा को हटा देती है।

अगली बार जब किसी अभयारण्य को जनसंख्या अनुमान की आवश्यकता होगी, तो सबसे सटीक उत्तर कैमरे से आएगा, क्लिपबोर्ड से नहीं। और क्लिपबोर्ड के विपरीत, तस्वीरें एक दशक बाद भी उपयोगी रहेंगी।