Мониторинг морских птиц с помощью дронов и искусственного интеллекта
Использование дронов и искусственного интеллекта для мониторинга крупных колоний морских птиц может быть таким же эффективным, как традиционные наземные методы, при этом снижая затраты, трудозатраты и риск человеческой ошибки.
Ученые из Университета Дьюка и Общества охраны дикой природы (WCS) использовали алгоритм глубокого обучения для анализа более 10 000 снимков с дрона смешанных колоний морских птиц на Фолклендских островах (Мальвинских островах).
Острова являются домом для крупнейших в мире колоний чернобровых альбатросов (Thalassarche melanophris) и вторых по величине колоний южных хохлатых пингвинов (Eudyptes c. chrysocome).
Результаты точности алгоритма:
- Альбатросы: идентификация и подсчет с точностью 97%.
- Пингвины: идентификация и подсчет с точностью 87%.
- В целом автоматизированные подсчеты отличались от ручных менее чем на 5% примерно в 90% случаев.
Преимущества нового метода:
- Меньше нарушений: Снижает беспокойство птиц по сравнению с присутствием ученых в колониях.
- Проще и доступнее: Может выполняться небольшой командой с использованием относительно недорогого оборудования.
- Точность: Высокая точность подсчета, сравнимая с ручными методами.
Как это работает:
- Сбор данных: Съемка колонии с помощью потребительского дрона.
- Обработка изображений: Создание крупномасштабного композитного снимка из тысяч отдельных фотографий.
- Анализ с помощью ИИ: Использование сверточной нейронной сети (CNN), обученной распознавать визуальные паттерны разных видов птиц.
Этот подход значительно расширяет возможности мониторинга размеров и состояния колоний морских птиц по всему миру, что критически важно для оценки эффективности природоохранных мер.