Nová studie zjistila, že použití dronů k monitorování velkých kolonií mořských ptáků může být stejně účinné jako tradiční metody sčítání na zemi a zároveň snižuje finanční náklady, nároky na počet pozorovatelů a riziko lidské chyby.
Vědci z Dukeovy univerzity v Severní Karolíně a Wildlife Conservation Society (WCS) použili algoritmus hlubokého učení, formu umělé inteligence, k analýze více než 10 000 snímků smíšených kolonií mořských ptáků z dronu na Falklandských ostrovech u argentinského pobřeží.
Falklandy jsou domovem největších kolonií albatrosů černobrvých na světě a druhé největší kolonie tučňáků skalních. Na ostrovech hnízdí statisíce ptáků v hustě rozmístěných skupinách.
Ke studiu kolonií albatrosů černobrvých na Falklandských ostrovech byly použity drony (Richard Collier).
Podle výzkumníků algoritmus hlubokého učení správně identifikoval a spočítal albatrosy s přesností 97 % a tučňáky s přesností 87 %. Automatické výpočty se pohybovaly s odchylkou do 5 % od vědeckých metod výpočtu množství ptáků, a to přibližně v 90 % případů.
„Využití dronů a hlubokého učení při výzkumu nám poskytuje alternativu, která je pozoruhodně přesná, méně rušivá a podstatně jednodušší,“ uvedla Madeline C. Hayesová, analytička dálkového výzkumu z mořské laboratoře Dukeovy univerzity.
„Zvládne to jeden člověk nebo malý tým a vybavení, které k tomu potřebujete, není nijak nákladné ani složité.“
Dříve monitorovaly kolonie, které se nacházejí na dvou skalnatých, neobydlených ostrovech, celé týmy vědců. Počítali množství jednotlivých druhů, které pozorovali na částech ostrovů, a násobením těchto čísel získávali odhady populace pro celé hnízdní kolonie.
Protože kolonie jsou velké a hustě obsazené a tučňáci jsou mnohem menší než albatrosi, je snadné je přehlédnout, proto je třeba sčítání často opakovat. Přítomnost vědců tak může narušit chování ptáků při hnízdění a krmení mláďat.
K provedení průzkumu použili vědci WCS volně prodejný dron, který pořídil více než 10 000 jednotlivých fotografií a následně je pomocí softwaru pro zpracování obrazu převedli do velkoplošného formátu fotografie. Poté obraz zanalyzovali pomocí konvoluční neuronové sítě (CNN), což je typ umělé inteligence, který využívá algoritmus hlubokého učení k analýze obrazu a rozlišování a počítání objektů, které na něm „vidí“. V tomto případě dvou různých druhů mořských ptáků. Tým tyto počty sečetl a vytvořil komplexní odhady celkového počtu ptáků v koloniích.
Docent Johnston působící také na Dukeově univerzitě, uvedl, že vznikající přístup využívající drony a CNN je široce použitelný a zvyšuje naši schopnost monitorovat velikost a stav kolonií mořských ptáků po celém světě a funkčnost mořských ekosystémů, které obývají.
Překlad: Martin Bacílek
Zdroj: https://www.birdguides.com/news/drones-helping-scientists-to-study-seabird-colonies/
Titulní foto: ka.hi / CC BY-SA 2.0
Ničivé požáry, které v loňském a letošním roce zasáhly Klokaní ostrov (Kangaroo Island) na jihu Austrálie, nakonec nijak zásadně neohrozily populaci kakadua hnědohlavého. Endemický poddruh tohoto papouška kakadu hnědohlavý ostrovní, který žije právě jen na tomto ostrově, zkoumali zástupci tamní Rady pro krajinu (Kangaroo Island Landscape Board) a dobrovolníci, kteří se podíleli na rozsáhlém sčítání ptáků na celém ostrově. Díky finanční pomoci od World Wide Fund for Nature Australia mohl být tento monitoring opravdu důkladný a na jeho základě bylo spočteno 454 kakaduů hnědohlavých, kteří se pohybovali v 17 samostatných hejnech, informoval server The Islander Online.
