Hareket halindeki bir ucaktaki insan gozlemci, kabaca her 10 filden 1'ini kaciriyor. Algoritma yorulmaz.
Yaban hayati populasyon arastirmalari, koruma calismasinin temelini olusturur. Kacak avcilik devriye guzergahlarindan yasam alani koruma butcelerine kadar her yonetim karari, disaridaki hayvan sayisini bilmeye baglidir. Onlarca yildir standart yontem aynidir: arazinin uzerinde alcaktan ucup gordugunuzu saymak. Sorun su ki, hareket halindeki bir ucaktaki insan gozleri bu is icin pek iyi degildir.
Geleneksel hava arastirmasi ve sinirliliklari
Geleneksel bir yaban hayati arastirmasi su sekilde calisir: egitimli gozlemciler alcak ucus yapan bir ucaktan (genellikle yerden 60 ila 100 metre yukseklikte) sarkilir ve her iki taraftaki belirli bir serit icindeki hayvanlari sayar. Turleri, grup boyutlarini ve konumlari kagit uzerine veya ses kayit cihazina kaydederler, genellikle 6 ila 8 saat boyunca aralik vermeden.
Sorunlar iyi belgelenmistir. Gozlemci yorgunlugu ilk saatten sonra baslar ve dogruluk surekli duser. Ayni hatti sayan farkli gozlemciler rutin olarak %10 ila %30 fark gosteren sayimlar uretir. Golgedeki, calilarin arkasindaki veya alacali ormanliktaki hayvanlar siklikla gozden kacar. Hava durumu, turbuans ve yukseklik ek degiskenlik getirir. Ve ucuslarin kendileri pahali ve tehlikelidir: alcak irtifa arastirma ucusu, koruma alaninda en yuksek riskli faaliyetlerden biridir.
AI sayimi nasil degistiriyor
AI destekli hava arastirmalari is akisini tersine cevirir. Insan gozlemcilerin hayvanlari gercek zamanli olarak tespit edip saymasina guevenmek yerine, ucak (veya dron) tum arastirma alaninin yuksek cozunurluklu fotograflarini ceker. Yerde, bir tespit modeli her goruntuyu tarar ve buldugu her hayvani isaretler.
Tespit modeli, genellikle RetinaNet gibi bir evrisimli sinir agi, goruntuleri tek bir geciste isler. Hayvanlari sekil, boyut ve arka plana karsi kontrasta gore tanimlar, ardindan her tespite bir guven puani ile isaretci yerlestirir. Insan gozden gecirici isaretlenmis goruntuleri ve sinir durumlari kontrol eder, ancak toplu sayim otomatik olarak yapilir.
Wageningen Universitesi'nin hayvan populasyonu calismalarinda yayinlanan arastirma, RetinaNet'in uzman insan etiketlemesine kiyasla fillerin %95'ini, zuraferlerin %91'ini ve zebralarin %90'ini tespit ettigini ve insan etiketcilerin tamamen kacirdigi hayvanlarin %2,8 ila %4,0'ini ek olarak dogru bir sekilde tanimladigini bulmustur. Model, gercek pozitif basina yalnizca 1,6 ila 5,0 yanlis pozitif uretmistir.
Frontiers in Conservation Science'taki bir calisma, AI destekli yontemlerin manuel yontemlere kiyasla populasyon tahmini standart hatasini %31 ila %67 azaltabilecegini ve esdeger maliyetle ornekleme cabasini %160 ila %1.050 artirma potansiyeline sahip oldugunu bulmustur. Bu, ayni butceyle daha fazla alanin daha sik arastirildigi anlamina gelir.
Hangi turler en iyi sonucu verir
Her tur, havadan AI sayimi icin esit derecede kolay degildir. En iyi sonuclar, buyuk, belirgin renkli ve acik yasam alanlarinda bulunan hayvanlardan elde edilir.
Filler, sigirlar, zebralar ve antilop turleri ideal adaylardir. Boyutlari tespit edilmelerini kolaylastirir ve acik savanlar guclu kontrast saglar.
Flamingolar, penguenler ve deniz kusu kolonileri acik arazide yogun, gorunur gruplar halinde bulunur. AI, tek bir goruntude binlerce bireyi saymada ustundur.
Foklar, deniz aslanlari ve morslar kiyida karaya cikmis halde yukaridan acikca gorunur. Termal goruntuleme ikinci bir tespit kanali ekler.
Ciftciler ve yaban hayati yoneticileri acik otlaklarda sigirlar, atlar ve ren geyikleri icin ayni teknikleri kullanir.
Denetlenebilirlik avantaji
Fotograf tabanli arastirmalarin en az takdir edilen faydalarindan biri kaliciliktir. Geleneksel bir gozlemci sayimi, panodaki bir sayidir. Ucustan sonra yeniden kontrol edilemez, itiraz edilemez veya iyilestirilemez.
Fotograf kalici bir kanittir. AI arastirmasi sirasinda cekilen her goruntu arsivlenebilir, farkli gozden geciriciler tarafindan yeniden incelenebilir ve yillar sonra gelistirilmis algoritmalarla yeniden islenebilir. Yeni bir model gecen yilinkinden %5 daha dogruysa, gecen yilin goruntulerinde yeniden calistirarak tekrar ucmadan daha iyi bir tarihsel tahmin elde edebilirsiniz.
Bu, zamanla gelisen buyuyen bir veri seti olusturur. Wild Me gibi koruma kuruluslari, dunyadaki arastirmacilarin hava goruntulerine katki saglamasina ve yeniden analiz etmesine olanak taniyan acik kaynakli platformlar (Scout gibi) olusturmustur. Sayim degil, fotografin kendisi bilimsel kayit haline gelir.
AI sayiminin hala zorluk cektigi alanlar
AI hava sayimi guclu ancak evrensel degildir. Bazi kosullar gercekten zor olmaya devam etmektedir.
- Yogun bitki ortusu - Kalin agac tacinin altindaki hayvanlar standart kameralara gorunmez. Orman filleri ve primatlar havadan arastirmasi hala zordur.
- Gece aktif turler - Yalnizca geceleri aktif olan canlilar, gunduz RGB kameralarindan daha dusuk mekansal cozunurluge sahip termal veya kizilotesi goruntuleme gerektirir.
- Su altindaki su hayvanlari - Yunuslar veya baliklar gibi su altindaki deniz turleri, hava fotograflarindan guvenilir sekilde tespit edilemez.
- Kucuk veya kamufle turler - Kuru cimenlerin uzerindeki tavsanlar gibi cevresine karisan hayvanlar, tespit modellerini sinirlarinda zorlar.
- Asiri hava kosullari - Bulut ortusu, yagmur ve sert ruzgarlar goruntu kalitesini dusurur ve dron ile ucak operasyonlarini tamamen durdurabilir.
AI yaban hayati sayimina baslarken
- Platformunuzu secin- Tuketici dronu (DJI Mavic veya benzeri) kucuk alanlar icin calisir; insanli ucaklar veya sabit kanatli dronlar daha buyuk koruma alanlarini kapsar.
- Ucus izgaranizi planlayin- Tutarli yukseklik ve goruntu cakismasi ile tam alan kapsami saglamak icin otomatik yol noktasi navigasyonunu kullanin.
- Dogru zamanda cekim yapin- Sabah erken veya gec ogleden sonra isigi sert golgeleri azaltir. Hayvanlarin golge aradigi oglen vaktinden kacinin.
- Bir tespit modeliyle isleyin- Goruntuleri bir AI sayim platformuna yukleyin. Acik kaynakli secenekler arasinda yaban hayatina ozel tespit icin Wild Me'nin Scout'u bulunur.
- Isaretlenmis tespitleri gozden gecirin- Dusuk guven isaretcilerini ve sinir durumlarini manuel olarak kontrol edin. Bu hibrit yaklasim dogrulugu en ust duzeye cikarir.
- Her seyi arsivleyin- Orijinal goruntuleri sayim verileriyle birlikte saklayin. Gelecekteki algoritmalar bugunun fotograflarindan daha fazla deger cikaracaktir.
Sonuc
Yaban hayati korumasi dogru populasyon verilerine baglidir ve onlarca yildir mevcut en iyi arac, gurultulu bir ucaktaki yorgun bir gozlemciydi. AI destekli hava sayimi, korumadaki insan uzmanliginin yerini almaz ancak manuel sayim darbogazini ortadan kaldirir.
Bir dahaki sefere bir koruma alani populasyon tahminlne ihtiyac duydugunda, en dogru cevap bir panodan degil bir kameradan gelecektir. Ve panonun aksine, fotograflar bundan on yil sonra bile hala faydali olacaktir.