Ökoloogid kasutavad andmete kogumiseks droone üha enam. Teadlased on habraste polaarsete samblate tervise hindamiseks, leopardhüljeste massi mõõtmiseks ja ennustamiseks ning isegi vaala-tattude kogumiseks kasutanud kaugjuhitavaid lennukeid. Droonid on metsloomade populatsiooni jälgimisel samuti märgistatud kui ulukite muutjad.
Kuid kui õhkutolm settib, kuidas me teame, kas droonid annavad täpset teavet? Võib-olla veelgi olulisem - kuidas võrrelda andmeid traditsioonilise maapealse lähenemisviisi abil kogutud andmetega?
Nendele küsimustele vastamiseks lõime #EpicDuckChallenge, mille käigus paigutati Adelaide'i randa tuhanded plastist koopiad ja seejärel katsetati erinevaid meetodeid nende kokku panemiseks.
Nagu me täna teatame ajakirjas Methods in Ecology and Evolution, loovad droonid tõepoolest täpsed andmed metsloomade populatsiooni kohta - tegelikult isegi täpsemad kui vanaaegsel viisil kogutud andmed.
Jarrod Hodgson, kes seisab ühes #EpicDuckChallenge jaoks ehitatud merelindude koopiate kolooniates. (S. Andriolo) Metsloomade arvu täpsuse hindamine on keeruline. Me ei saa olla kindlad metsloomade rühmas olevate loomade tegelikus arvukuses. Selle ebamäärasuse ületamiseks lõime me elusuuruses merelindude koopiad, kus kõigil on teada arv isendeid.
Optimaalse kasulikkuse ja ideaalsete ilmastikutingimuste korral loendasid kogenud looduslike vaatlejad kolooniaid binokli ja teleskoobi abil iseseisvalt maapinnast. Samal ajal jäädvustas droon fotod igast kolooniast erinevatest kõrgustest. Seejärel kasutasid kodaniku teadlased neid pilte, et loomi näha.
Lindude arv droonist tuletatud kujutistes oli parem kui kohapeal metsloomade vaatlejate tehtud. Droonilähenemine oli täpsem ja täpsem - see andis loendeid, mis olid järjepidevalt lähedased inimeste tegelikule arvule.
Eeliste võrdlus: droonidest saadud fotod ja maapealse leti vaade. (J. Hodgson) Tulemuste erinevus ei olnud tühine. Droonidest tuletatud andmed olid vahemikus 43–96 protsenti täpsemad kui maapinnal. Variatsioon tulenes sellest, mitu pikslit esindas iga lindu, mis on omakorda seotud drooni lennutamise kõrguse ja kaamera eraldusvõimega.
See polnud üllatus. Kogenud maalaskurid said hästi hakkama, kuid drooni eelispunkt oli parem. Ülalt tehtud fotode jälgimine tähendas, et kodanikuteadlased ei pidanud võitlema varjatud lindudega, keda maapealse loendamise ajal sageli esineb. Kujutised olid kasulikud ka kodanikuteadlastele, kuna nad said oma loendeid digitaalselt üle vaadata nii mitu korda kui vaja. See vähendas tõenäosust, et inimene võib nii kaduda kui ka loendada mitu korda.
Teadlasi abistasid paljud vabatahtlikud, ilma kelleta pole #EpicDuckChallenge võimalik. (J. Hodgson) Ehkki see osutus täpsemaks, on käsitsi digitaalsete loenduste tegemine siiski tüütu ja aeganõudev. Selle probleemi lahendamiseks töötasime välja arvutialgoritmi, lootes, et see võib veelgi parandada tõhusust andmete kvaliteeti halvendamata. Ja sai hakkama.
Piiritsesime lindude osakaalu igas koloonias, et koolitada algoritm tuvastama, kuidas huvipakkuv loom pildil ilmnes. Leidsime, et 10% koolitusandmete kasutamisest piisab kolooniate arvu saamiseks, mis oli võrreldav kogu stseeni ülevaatava inimese omaga.
See arvutistamine võib vähendada andmete töötlemiseks kuluvat aega, andes võimaluse kärpida kulutusi ja ressursse, mis on vajalikud metsloomade populatsioonide uurimiseks. Kombineerituna tõhususega, mis droonidel on, on vaatluskohtade jaoks, millele on jalgsi raske juurde pääseda, võib see kokkuhoid olla märkimisväärne.
Drooni jälgimise kasutamine põllul
Meie tulemustel on oluline mõju paljudele liikidele. Me arvame, et need on eriti olulised lindude koondamisel, sealhulgas merelindudel, nagu näiteks albatrossid, pinnapealsed pingviinid ja fregattlinnud, samuti kolooniates pesitsevatel veelindudel, näiteks pelikanidel.
Droonide monitoorimiseks sobivad väga hästi muud tüüpi loomad, kes on pealtvaates hõlpsasti nähtavad, sealhulgas väljatõmmatavad hülged ja põhjaharjad. Kohaloleku järeldamiseks võib kasutada ka loomade, näiteks orangutangide ja kilpkonnade, pesasid või jälgi.
Lisakatsed on kasulikud droonide võime hindamisel varjata eelistavate loomade ja keerukates elupaikades viibivate loomade vaatlemiseks. Sellised hinnangud pakuvad huvi nii meile kui ka teadlastele kogu maailmas, praeguste uurimiste käigus keskenduti elusloodusele nagu arboreaalsed imetajad ja vaalalised.
Veel õpime, kuidas metsloomad droonide olemasolule reageerivad, ja nende reageeringute kvantitatiivseks määramiseks erinevates liikides ja keskkonnas on vaja rohkem uurida. Tulemused aitavad droonide seire protokolle täpsustada ja täiustada, et droonidel oleks minimaalne mõju elusloodusele. See on eriti oluline häirete suhtes kalduvate liikide jaoks ja nende lähedus pole võimalik ega soovitav.
Maailm on kiiresti muutuv ja elusloodusele on palju negatiivseid tagajärgi. Tehnoloogia sarnased droonid võivad aidata teadlastel ja juhtidel koguda andmeid piisavalt kiiresti, et võimaldada nende muudatuste mõju õigeaegset hindamist.
Metsiku looduse jälgimisel annab loomauuringute täpsuse ja täpsuse suurendamine meile suurema usalduse oma rahvaarvu hinnangute osas. See annab tugevama tõendusmaterjali, mille põhjal teha juhtimisotsuseid või muuta poliitikat. Nende liikide ja ökosüsteemide jaoks, mida ähvardab väljasuremine või korvamatu kahju, võib selline kiire tegutsemine olla sõna otseses mõttes päästerõngas.
See artikkel avaldati algselt lehel The Conversation.
Jarrod Hodgson, Adelaide'i ülikooli doktorant
Aleks Terauds, Austraalia Antarktika osakonna vanemteadur / osakonna juhataja
Lian Pin Koh, Adelaide'i ülikooli professor
