Компьютеризированные «фотороботы» позволяют идентифицировать тюленей
Новая компьютеризированная система фотоидентификации помогает ученым отслеживать популяцию серых тюленей в Великобритании и за ее пределами.
Автоматизированная система использует распознавание паттернов для сопоставления ключевых опознавательных отметок с тысячами изображений в цифровом каталоге.
Эта работа, опубликованная 14 декабря в журнале Британского экологического общества Methods in Ecology and Evolution, была поддержана грантами NERC (Совета по исследованиям природной среды) и Фонда Эсмей.
Самки серых тюленей имеют уникальный рисунок шерсти, который остается неизменным в течение взрослой жизни. Это позволяет идентифицировать любую тюлениху, чье изображение было зафиксировано на фотографиях, многократно на протяжении всей ее жизни.
Ученые из Университета Сент-Эндрюс, Conservation Research Ltd и Даремского университета использовали эту технику для наблюдения за ранее идентифицированными животными в колонии размножения на острове Норт-Рона (Внешние Гебриды).
Долгосрочный мониторинг отдельных особей имеет решающее значение для понимания того, как такие факторы, как выбор места размножения, влияют на репродуктивные показатели тюленей и продолжительность их жизни.
Доктор Падди Помрой, старший научный сотрудник Исследовательского центра морских млекопитающих (SMRU) Университета Сент-Эндрюс, заявил: «Выяснение того, как долго живут отдельные тюлени и как их долголетие зависит от истории родов, является ключом к пониманию тенденций популяции тюленей в Великобритании. Фотоидентификация позволяет нам отслеживать многих особей без необходимости отлова животных — для «пожизненной регистрации» достаточно хорошего изображения».
Лекс Хайби из Conservation Research Ltd пояснил: «Хотя самки серых тюленей имеют характерный рисунок, они представляют собой сложную задачу для автоматизированной фотоидентификации в полевых условиях. Лучшее изображение для фотоидентификации — это тюлень, лежащий прямо «бортом к камере», но часто удается получить только снимки под углом, когда тюлени плавают в море или лежат на берегу в одной из множества возможных поз».
Ключевое усовершенствование программного обеспечения заключается в учете риска пропуска совпадений. Это может произойти, когда фотографии одной и той же части одного тюленя не распознаются как совпадающие из-за плохого качества изображения или разного положения тела. Новый метод анализа учитывает этот «риск несовпадения». Теперь возможно анализировать выживаемость, численность и предпочтение разных районов, несмотря на этот риск.
Исследование подтвердило, что видимая ежегодная выживаемость самок тюленей на Норт-Роне ниже ожидаемой, что отражается в снижении количества новорожденных тюленят по данным переписи. Производство детенышей на острове упало с более чем 2000 в 1970-х годах до примерно 500 в настоящее время, в то время как в других колониях, особенно на восточном побережье, количество детенышей увеличилось.
Доктор Помрой добавил: «Для анализа популяции важно уметь выявлять потенциальные ошибки — эти методы являются реальным шагом вперед. Наша система позволяет сравнивать записи о тюленях, «зарегистрированных» на одном участке, с записями из других мест за многие годы, что дает нам возможность «отслеживать» животных гораздо дольше, чем это было возможно ранее».