Пассивный акустический мониторинг для обнаружения шимпанзе и двух видов обезьян

Традиционный учёт диких приматов проводится методом трансект: группы наблюдателей проходят километры маршрутов, собирая данные о визуальных встречах и вокализациях. Исследователи из Института эволюционной антропологии Макса Планка (Лейпциг, Германия) изучили, насколько автономные записывающие устройства в сочетании с автоматизированной обработкой данных могут заменить этот метод для мониторинга лесных приматов.

В сотрудничестве с Институтом цифровых медиа-технологий Фраунгофера (IDMT) была разработана система для автоматического анализа больших объёмов непрерывных аудиоданных с целью выделения звуковых сигналов шимпанзе и двух других видов приматов в тропическом лесу национального парка Таи (Кот-д'Ивуар). Использовались автономные записывающие устройства (ARU) компании Wildlife Acoustics.

Сначала была создана обучающая библиотека аннотированных звуков приматов. «Затем был разработан алгоритм для сканирования лесных записей с автоматическим обнаружением и классификацией звука барабанной дроби шимпанзе по опорным корням деревьев, а также громких криков обезьян дианы и королевского колобуса», — говорит руководитель проекта Амми Калан.

Исследователи применили этот алгоритм и оценили частоту ложных срабатываний (false positive) и пропусков сигналов (false negative). Используя модель occupancy modeling, они рассчитали вероятности заселения территории для каждого из трёх видов. Оценки, полученные с помощью пассивного акустического мониторинга (PAM), были сопоставимы с данными точечных учётов, проведённых людьми на той же территории.

Данные PAM оказались особенно полезны для точного обнаружения шимпанзе, поскольку они скрытны и часто затихают в присутствии человека. Для всех трёх видов оценки по автоматизированным данным PAM были надёжными, но требовалась некоторая степень ручной проверки результатов. Тем не менее, временные затраты на такую проверку были значительно меньше, чем на пешие учёты.

«Наши результаты показывают, что для самого хорошо определяемого системой вида — королевского колобуса — точные вероятности заселения можно получить, очистив всего 90% ложных срабатываний. Это эквивалентно 23 минутам работы на 179 часов аудиоданных», — отмечает Амми Калан.

«Это исследование показывает лишь первый возможный шаг. В принципе, систему можно использовать для долгосрочного мониторинга, где изменения в присутствии или частоте обнаружения могут служить системой раннего предупреждения для полевых менеджеров», — говорит научный руководитель проекта Хьяльмар Кюль.

«Важность использования автономных устройств сбора данных, таких как ARU, и автоматизированных методов обработки заключается в получении информации о диких животных почти в реальном времени, а не спустя месяцы или годы. Это позволяет полевикам реагировать быстрее, повышая эффективность вмешательств», — добавляет Амми Калан.

Авторы надеются, что это исследование стимулирует дальнейшие междисциплинарные работы по PAM и его потенциалу для помощи полевым работникам в управлении последними оплотами популяций исчезающих приматов и других таксонов.