Крупнейший в истории научный обзор с фотоловушками раскрывает «тайную жизнь Серенгети»

Использование фотоловушек — удалённых автоматических камер, срабатывающих на тепло или движение — произвело революцию в экологии дикой природы и природоохранных исследованиях. Однако огромное количество изображений, создаваемых такими ловушками, порождает проблему их категоризации и анализа.

Для недавнего проекта в Национальном парке Серенгети Александра Суонсон обратилась к другой относительно новой технологии — платформе гражданской науки. Проект Snapshot Serengeti привлёк добровольцев-неучёных для просмотра 1,2 миллиона наборов изображений. Описание проекта «Snapshot Serengeti, высокочастотные аннотированные изображения с фотоловушек 40 видов млекопитающих в африканской саванне» опубликовано в Scientific Data, онлайн-издании Nature.

«Это был крупнейший на сегодняшний день обзор с фотоловушками в науке», — говорит Суонсон, постдокторант Оксфордского университета. В то время как большинство исследований обычно используют 20–30 камер, её команда установила 225 ловушек на площади 1000 квадратных километров в Национальном парке Серенгети, объекте Всемирного наследия ЮНЕСКО в Танзании. «Мы хотели изучить, как хищники и их жертвы сосуществуют в динамичном ландшафте», — объясняет она.

Однако она быстро обнаружила, что её команда тонет в «больших данных». «Если бы нас интересовали только львы и леопарды, мы могли бы классифицировать эти изображения сами, но с сотнями тысяч изображений антилоп гну и зебр мы просто не успевали обрабатывать производимые фото», — говорит Суонсон. Она и её коллега, аспирантка Маргарет Космала, сотрудничали с платформой гражданской науки Zooniverse, чтобы разработать и запустить Snapshot Serengeti.

Более 28 000 добровольцев откликнулись, классифицируя изображения, определяя виды, подсчитывая особей и описывая поведение. Из 1,2 миллиона собранных изображений 322 653 содержали животных, было идентифицировано 40 отдельных видов, включая редких животных, таких как земляной волк, зорилла и медоед.

Космала, ныне постдокторант в Гарвардском университете, отмечает, что проекту требовался человеческий взгляд. «Исследования в области компьютерного зрения сейчас находятся на пороге возможности распознавать животных на изображениях с фотоловушек, но когда мы начинали Snapshot Serengeti несколько лет назад, автоматического способа идентифицировать животных на наших снимках не существовало», — говорит она.

«Без помощи добровольцев это исследование было бы невозможно», — подчёркивает Суонсон. Она была особенно впечатлена качеством полученных данных. «Каждое изображение видели многие добровольцы, и мы создали алгоритм для поиска консенсуса в идентификациях». Команда надеется, что их методология и алгоритм внесут вклад в будущие краудсорсинговые проекты по обработке изображений.

Университет Миннесоты уже увидел образовательные преимущества проекта. Постдокторант Анника Мо разработала учебную программу с использованием данных Snapshot Serengeti. «Она знакомит студентов с исследовательской работой, когда вы сначала собираете данные и делаете наблюдения», — говорит Анника.

«Этот проект — отличный пример того, как гражданская наука может способствовать реальным исследованиям», — говорит Суонсон. «Мы все знаем, что люди хороши в распознавании образов, поэтому использование силы добровольцев станет всё более важным для экологических исследований».

«Проект с фотоловушками позволил моим студентам измерить новые аспекты экологии львов, которые иначе были бы невозможны», — говорит заслуженный профессор Крейг Пакер. «Но помимо научных открытий, их фантастический успех позволил широкой публике значимо помочь в наших исследованиях».