Žmogus stebėtojas judančiame orlaivyje praleidžia maždaug 1 iš 10 dramblių. Algoritmas nepavargsta.
Laukinių gyvūnų populiacijos tyrimai yra gamtosaugos pagrindas. Kiekvienas valdymo sprendimas, nuo kovos su brakonieriavimu patruliavimo maršrutų iki buveinių apsaugos biudžetų, priklauso nuo žinojimo, kiek gyvūnų yra. Dešimtmečius standartinis metodas buvo tas pats: skristi žemai virš kraštovaizdžio ir skaičiuoti, ką matai. Problema ta, kad žmogaus akys judančiame orlaivyje nėra labai geros šiam darbui.
Tradicinis oro tyrimas ir jo ribos
Įprastas laukinės gamtos tyrimas vyksta taip: apmokyti stebėtojai pasilenkia iš žemai skrendančio orlaivio (paprastai 60-100 metrų virš žemės) ir skaičiuoja gyvūnus apibrėžtoje juostoje abiejose pusėse. Jie registruoja rūšis, grupių dydžius ir vietas popieriuje arba balso įrašytuvu, dažnai 6-8 valandas iš eilės.
Problemos yra gerai dokumentuotos. Stebėtojo nuovargis atsiranda po pirmosios valandos, o tikslumas nuolat mažėja. Skirtingi stebėtojai, skaičiuojantys tą patį transektą, reguliariai gauna skaičius, besiskiriančius 10-30%. Gyvūnai šešėlyje, už krūmų ar dėmėtame miške dažnai praleidžiami. Orai, turbulencija ir aukštis įneša papildomą variabilumą. O patys skrydžiai yra brangūs ir pavojingi: žemo aukščio tyrimo skrydžiai yra viena didžiausios rizikos veiklų gamtosaugoje.
Kaip DI keičia skaičiavimą
DI padedami oro tyrimai apverčia darbo eigą. Užuot pasikliaudami žmonėmis stebėtojais, kurie realiu laiku pastebi ir skaičiuoja gyvūnus, orlaivis (arba dronas) fiksuoja didelės raiškos nuotraukas visos tyrimo teritorijos. Ant žemės aptikimo modelis nuskaito kiekvieną vaizdą ir pažymi kiekvieną rastą gyvūną.
Aptikimo modelis, paprastai konvoliucinis neuroninis tinklas, toks kaip RetinaNet, apdoroja vaizdus vienu praėjimu. Jis identifikuoja gyvūnus pagal formą, dydį ir kontrastą su fonu, tada uždeda žymeklį ant kiekvieno aptikimo su patikimumo balu. Žmogus recenzentas patikrina pažymėtus vaizdus ir ribinius atvejus, bet didžiąją dalį skaičiavimo atlieka automatika.
Wageningen universiteto gyvūnų populiacijos tyrimuose paskelbtas tyrimas nustatė, kad RetinaNet aptiko 95% dramblių, 91% žirafų ir 90% zebrų, palyginti su eksperto žmogaus anotacija, kartu teisingai identifikuodamas papildomus 2.8-4.0% gyvūnų, kuriuos žmonės anotatoriai visiškai praleido. Modelis sukūrė tik 1.6-5.0 klaidingų teigiamų rezultatų vienam tikram teigiamam.
Frontiers in Conservation Science tyrimas nustatė, kad DI padedami metodai gali sumažinti populiacijos įverčio standartinę paklaidą 31-67%, palyginti su rankiniais metodais, su galimybe padidinti tyrimo pastangas 160-1,050% esant ekvivalentinėms išlaidoms. Tai reiškia daugiau apžvelgiamos teritorijos, dažniau, už tą patį biudžetą.
Kurios rūšys tinka geriausiai
Ne kiekvieną rūšį DI vienodai lengva suskaičiuoti iš oro. Geriausi rezultatai gaunami su gyvūnais, kurie yra dideli, ryškių spalvų ir gyvena atvirose buveinėse.
Drambliai, galvijai, zebrai ir gnu yra idealūs kandidatai. Jų dydis palengvina aptikimą, o atvira savanna suteikia stiprų kontrastą.
Flamingai, pingvinai ir jūrinių paukščių kolonijos sėdi tankiose, matomose grupėse atviroje vietovėje. DI puikiai skaičiuoja tūkstančius individų viename vaizde.
Ruoniai, jūrų liūtai ir vėpliai, išlipę ant kranto, yra aiškiai matomi iš viršaus. Terminis vaizdavimas suteikia papildomą aptikimo kanalą.
Ūkininkai ir laukinės gamtos valdytojai naudoja identiškas technikas galvijams, arkliams ir šiaurės elniams atvirose ganyklose.
Audito pranašumas
Vienas labiausiai neįvertintų nuotrauka paremtų tyrimų privalumų yra pastovumas. Tradicinis stebėtojo skaičiavimas yra skaičius ant iškarpinės. Jo negalima patikrinti, užginčyti ar patobulinti po skrydžio.
Nuotrauka yra nuolatinis įrodymas. Kiekvieną DI tyrimo metu užfiksuotą vaizdą galima archyvuoti, peržiūrėti skirtingiems recenzentams ir po metų iš naujo apdoroti patobulintais algoritmais. Jei naujas modelis yra 5% tikslesnis nei praėjusių metų, galite jį paleisti su praėjusių metų vaizdais ir gauti geresnį istorinį įvertį neskraidant iš naujo.
Tai sukuria augantį duomenų rinkinį, kuris laikui bėgant gerėja. Gamtosaugos organizacijos, tokios kaip Wild Me, sukūrė atvirojo kodo platformas (tokias kaip Scout), leidžiančias tyrėjams visame pasaulyje dalytis ir iš naujo analizuoti oro nuotraukas. Pati nuotrauka tampa moksliniu įrašu, o ne iš jos gautas skaičius.
Kur DI skaičiavimas vis dar sunkiai sekasi
DI oro skaičiavimas yra galingas, bet ne universalus. Kelios sąlygos išlieka tikrai sudėtingos.
- Tanki augalija - gyvūnai po storu medžių lajų dangumi yra nematomi įprastoms kameroms. Miškų dramblius ir primatus vis dar sunku tirti iš oro.
- Naktinės rūšys - naktį aktyvūs gyvūnai reikalauja terminio arba infraraudonojo vaizdavimo, kuris turi mažesnę erdvinę raišką nei dienos RGB kameros.
- Vandens gyvūnai po paviršiumi - jūrinių rūšių po vandeniu, tokių kaip delfinai ar žuvys, negalima patikimai aptikti iš oro nuotraukų.
- Mažos arba kamufliuotos rūšys - gyvūnai, kurie susilieja su aplinka, pavyzdžiui, kiškiai ant sausos žolės, stumia aptikimo modelius iki jų ribų.
- Ekstremalūs orai - debesų danga, lietus ir stiprus vėjas blogina vaizdo kokybę ir gali visiškai sustabdyti dronų bei orlaivių operacijas.
Kaip pradėti DI laukinių gyvūnų skaičiavimą
- Pasirinkite platformą- vartotojiškas dronas (DJI Mavic ar panašus) tinka mažoms teritorijoms; pilotuojami orlaiviai ar fiksuoto sparno dronai dengia didesnius rezervatus.
- Suplanuokite skrydžio tinklelį- naudokite automatizuotą taškų navigaciją, kad užtikrintumėte pastovų aukštį ir pilną teritorijos aprėptį su vaizdo persidengimais.
- Fotografuokite tinkamu laiku- ankstyvo ryto ar vėlyvo popietės šviesa sumažina aštrių šešėlių. Venkite vidurdienio, kai gyvūnai ieško šešėlio.
- Apdorokite aptikimo modeliu- įkelkite vaizdus į DI skaičiavimo platformą. Atvirojo kodo galimybės apima Wild Me Scout laukinės gamtos aptikimui.
- Peržiūrėkite pažymėtus aptikimus- rankiniu būdu patikrinkite žemo patikimumo žymeklius ir ribinius atvejus. Šis hibridinis metodas maksimaliai padidina tikslumą.
- Archyvuokite viską- saugokite originalius vaizdus kartu su skaičiavimo duomenimis. Ateities algoritmai išgaus dar daugiau vertės iš šiandienos nuotraukų.
Esmė
Laukinės gamtos apsauga priklauso nuo tikslių populiacijos duomenų, ir dešimtmečius geriausias turimas įrankis buvo pavargęs stebėtojas triukšmingame orlaivyje. DI oro skaičiavimas nepakeičia žmogaus kompetencijos gamtosaugoje, bet pašalina rankinio skaičiavimo kliūtį iš lygties.
Kitą kartą, kai rezervatui reikės populiacijos įverčio, tiksliausias atsakymas bus gautas iš kameros, o ne nuo iškarpinės. Ir skirtingai nuo iškarpinės, nuotraukos bus naudingos ir po dešimtmečio.