Clovski opazovalec v premikajocemu se letalu zgresi priblizno 1 od 10 slonov. Algoritem se ne utrudi.
Pregledi populacij prostozivecih zivali so hrbtenica naravovarstva. Vsaka upravljavska odlocitev, od poti protikrivlovskih patrulj do proracunov za zascito habitatov, je odvisna od vedenja, koliko zivali je tam zunaj. Ze desetletja je standardna metoda enaka: leteti nizko nad pokrajino in steti, kar vidis. Tezava je, da cloveske oci v premikajocemu se letalu niso zelo dobre pri tem opravilu.
Tradicionalni letalski pregled in njegove omejitve
Konvencionalni pregled prostozivecih zivali deluje takole: usposobljeni opazovalci se nagibajo iz nizko letecega letala (obicajno 60 do 100 metrov nad tlemi) in stejejo zivali znotraj dolocenega pasu na obeh straneh. Belezijo vrste, velikosti skupin in lokacije na papir ali z glasovnim snemalnikom, pogosto 6 do 8 ur neprekinjeno.
Tezave so dobro dokumentirane. Utrujenost opazovalca se pojavi po prvi uri in natancnost enakomerno pada. Razlicni opazovalci, ki stejejo isti transekt, redno dajejo stevila, ki se razlikujejo za 10 do 30%. Zivali v senci, za grmovjem ali v lisastem gozdu so pogosto spregledane. Vreme, turbulence in visina vnasajo dodatno spremenljivost. In sami leti so dragi in nevarni: nizko-letalno pregledno letenje je ena najbol tveganih dejavnosti v naravovarstvu.
Kako AI spreminja stetje
Letalski pregledi s pomocjo AI obrnejo delovni tok. Namesto zanasanja na cloveske opazovalce za prepoznavanje in stetje zivali v realnem casu letalo (ali dron) zajame visoko locljive fotografije celotnega preglednega obmocja. Na tleh model zaznavanja pregleda vsako sliko in oznaci vsako najdeno zival.
Model zaznavanja, obicajno konvolucijska nevronska mreza kot RetinaNet, obdela slike v enem prehodu. Identificira zivali po obliki, velikosti in kontrastu z ozadjem, nato postavi oznako na vsako zaznavo z oceno zanesljivosti. Cloveeski pregledovalec preveri oznacene slike in robne primere, vecino stetja pa opravi samodejno.
Raziskava, objavljena v studijah populacij zivali Univerze Wageningen, je ugotovila, da je RetinaNet zaznal 95% slonov, 91% ziraf in 90% zeber v primerjavi z ekspertno clovesko anotacijo, pri tem pa pravilno identificiral dodatnih 2.8 do 4.0% zivali, ki so jih clovski anotatorji povsem spregledali. Model je ustvaril le 1.6 do 5.0 laznih pozitivov na resnicen pozitiv.
Studija Frontiers in Conservation Science je ugotovila, da lahko metode s pomocjo AI zmanjsajo standardno napako ocene populacije za 31 do 67% v primerjavi z rocnimi metodami, z moznostjo povecanja vzorcnega truda za 160 do 1,050% ob enakovrednih stroskih. To pomeni vec pregledanega obmocja, pogosteje, za isti proracun.
Katere vrste delujejo najbolje
Ni vsaka vrsta enako enostavna za AI stetje iz zraka. Najboljsi rezultati prihajajo od zivali, ki so velike, izrazito obarvane in se nahajajo v odprtih habitatih.
Sloni, govedo, zebre in gnuji so idealni kandidati. Njihova velikost olajsa zaznavanje, odprta savana pa zagotavlja mocen kontrast.
Flamingii, pingvini in kolonije morskih ptic sedijo v gostih, vidnih skupinah na odprtem terenu. AI odlicno steje tisocih osebkov na eni sami sliki.
Tjulnji, morski levi in mrozi na obali so od zgoraj jasno vidni. Termalno slikanje doda drugi zaznavni kanal.
Kmetje in upravljavci prostozivecih zivali uporabljajo identicne tehnike za govedo, konje in severne jelene na odprtih pasnikih.
Prednost preverljivosti
Ena najbol podcenjenih prednosti pregledov na podlagi fotografij je trajnost. Tradicionalno stetje opazovalca je stevilka na podlogi. Ne more se ponovno preveriti, izpodbijati ali izboljsati po letu.
Fotografija je trajen dokaz. Vsako sliko, zajeto med AI pregledom, je mogoce arhivirati, ponovno pregledati s strani razlicnih pregledovalcev in leta pozneje ponovno obdelati z izboljsanimi algoritmi. Ce je nov model za 5% natancnejsi od lanskoletnega, ga lahko pozenete na lanskoletnih slikah in dobite boljso zgodovinsko oceno brez ponovnega letenja.
To ustvarja rastoco zbirko podatkov, ki se scase izboljsuje. Naravovarstvene organizacije, kot je Wild Me, so zgradile odprtokodne platforme (kot je Scout), ki raziskovalcem po vsem svetu omogocajo prispevanje in ponovno analiziranje letalskih posnetkov. Fotografija sama postane znanstveni zapis, ne iz nje izpeljano stevilo.
Kje se AI stetje se vedno muci
AI letalsko stetje je mocno, a ne univerzalno. Vec pogojev ostaja resnino zahtevnih.
- Gosta vegetacija - Zivali pod gosto drevesno krosnjpo so za standardne kamere nevidne. Gozdne slone in primate je se vedno tezko pregledovati iz zraka.
- Nocne vrste - Bitja, aktivna samo ponoci, zahtevajo termalno ali infrardece slikanje, ki ima nizjo prostorsko locljivost kot dnevne RGB kamere.
- Vodne zivali pod gladino - Morske vrste pod vodo, kot so delfini ali ribe, se ne morejo zanesljivo zaznati z letalskih fotografij.
- Majhne ali kamuflazne vrste - Zivali, ki se zlijejo z okolico, kot zajci na suhi travi, potiskajo modele zaznavanja do njihovih meja.
- Ekstremno vreme - Oblacnost, dezv in mocen veter slabsata kakovost slik in lahko popolnoma prizemljita operacije dronov in letal.
Zacetek z AI stetjem prostozivecih zivali
- Izberite platformo- Potrosniski dron (DJI Mavic ali podoben) deluje za majhna obmocja; letala s posadko ali fiksno-krilni droni pokrijejo vecje rezervate.
- Nacrtuujte letalno mrezo- Uporabite avtomatizirano navigacijo po tockah za zagotovitev dosledne visine in popolne pokritosti obmocja s prekrivanjem slik.
- Zajemajte ob pravem casu- Zgodnje jutranja ali pozno popoldanska svetloba zmanjsa ostre sence. Izogibajte se poldnevu, ko zivali iscejo senco.
- Obdelajte z modelom zaznavanja- Nalozite slike na platformo za AI stetje. Odprtokodne moznosti vkljucujejo Wild Me Scout za zaznavanje, specificno za prostozivece zivali.
- Preglejte oznacene zaznave- Rocno preverite oznake z nizko zanesljivostjo in robne primere. Ta hibridni pristop maksimalizira natancnost.
- Arhivirajte vse- Shranite izvirne slike skupaj s podatki o stetju. Prihodnji algoritmi bodo iz danansjnih fotografij izvlekli se vec vrednosti.
Zakljucek
Naravovarstvo prostozivecih zivali je odvisno od natancnih populacijskih podatkov in ze desetletja je bilo najboljse razpolozljivo orodje utrujeni opazovalec v hrupnem letalu. AI letalsko stetje ne nadomesti cloveskega strokovnega znanja v naravovarstvu, temvec odstrani ozko grlo rocnega stetja iz enacbe.
Naslednjic, ko bo rezervat potreboval oceno populacije, bo najnatancnejsi odgovor prisel iz kamere, ne s podloge. In za razliko od podloge bodo fotografije se vedno uporabne cez desetletje.