Økologer bruker stadig oftere droner for å samle inn data. Forskere har brukt fjernstyrte fly for å estimere helsen til skjøre polare moser, for å måle og forutsi massen av leopardsel og til og med for å samle hval snørr. Droner er også blitt merket som viltskiftere for overvåkning av dyreliv.
Men når startstøvet legger seg, hvordan vet vi om droner gir nøyaktige data? Kanskje enda viktigere, hvordan sammenligner dataene med de som er samlet med en tradisjonell bakkebasert tilnærming?
For å svare på disse spørsmålene opprettet vi #EpicDuckChallenge, som innebar å utplassere tusenvis av plastreplikater på en Adelaide-strand, og deretter teste forskjellige metoder for å samle dem opp.
Som vi rapporterer i dag i tidsskriftet Methods in Ecology and Evolution, genererer droner riktignok nøyaktige data for dyrelivens befolkning - enda mer nøyaktig, enn de som er samlet på gammeldags måte.
Jarrod Hodgson stående i en av kopikoloniene av sjøfugler konstruert for #EpicDuckChallenge. (S. Andriolo) Det er vanskelig å vurdere nøyaktigheten til data om antall dyreliv. Vi kan ikke være sikre på det sanne antallet dyr som er til stede i en gruppe ville dyr. Så for å overvinne denne usikkerheten skapte vi livstore, kopierte sjøfuglkolonier, hver med et kjent antall individer.
Fra det optimale utsiktspunktet og i ideelle værforhold, regnet erfarne dyreprottere uavhengig av koloniene fra bakken ved hjelp av kikkert og teleskop. Samtidig tok en drone bilder av hver koloni fra en rekke høyder. Innbyggerforskere brukte deretter disse bildene for å stemme overens med antall dyr de kunne se.
Teller av fugler i droneavledde bilder var bedre enn de som ble gjort av observatører av dyreliv på bakken. Drone-tilnærmingen var mer presis og mer nøyaktig - den ga tellinger som konsekvent var nærmere det sanne antallet individer.
Sammenligning av utsiktene: drone-avledede fotografier og bakken tellerens utsikt. (J. Hodgson) Forskjellen mellom resultatene var ikke triviell. Drone-avledede data var mellom 43 prosent og 96 prosent mer nøyaktige enn grunntellene. Variasjonen skyldtes hvor mange piksler som representerte hver fugl, som igjen er relatert til høyden som dronen ble fløyet og kameraets oppløsning.
Dette var ikke en overraskelse. De erfarne bakketellene klarte seg bra, men dronens utsiktspunkt var overlegen. Å observere bilder tatt ovenfra betydde at innbyggerforskerne ikke måtte slite med skjulte fugler som ofte oppstår under grunntellinger. Bildematerialet kom også innbyggerforskerne til gode da de digitalt kunne gjennomgå antallet så mange ganger de trengte. Dette reduserte sannsynligheten for både å savne et individ og telle et individ mer enn en gang.
Forskerne fikk hjelp av mange frivillige, uten hvem #EpicDuckChallenge ikke ville ha vært mulig. (J. Hodgson) Selv om det viste seg å være mer nøyaktig, er det fremdeles kjedelig og tidkrevende å foreta manuelle digitale tellinger. For å løse dette utviklet vi en datamaskinalgoritme i håp om at den kunne forbedre effektiviteten ytterligere uten å redusere datakvaliteten. Og det gjorde det.
Vi avgrenset en andel fugler i hver koloni for å trene algoritmen til å gjenkjenne hvordan dyret av interesse dukket opp i bildene. Vi fant at bruk av 10% treningsdata var tilstrekkelig til å produsere en kolonitelling som var sammenlignbar med den for et menneske som vurderte hele scenen.
Denne datamatiseringen kan redusere tiden som trengs for å behandle data, og gi muligheten til å kutte kostnadene og ressursene som trengs for å kartlegge dyrelivsbestander. Når det kombineres med effektiviteten droner sørger for oppmålingssteder som er vanskelig tilgjengelige til fots, kan disse besparelsene være betydelige.
Bruker droneovervåking i feltet
Resultatene våre har viktige implikasjoner for en rekke arter. Vi tror de er spesielt relevante for sammenfugling av fugler, inkludert sjøfugl som albatrosser, hekkende pingviner og fregattfugler, samt koloniale hekkende vannfugler som pelikaner.
Andre typer dyr som lett sees ovenfra, inkludert trukket ut seler og dugongs, er meget godt egnet til droneovervåking. Reir eller spor av dyr, for eksempel orangutanger og skilpadder, kan også brukes til å avlede nærvær.
Ytterligere eksperimenter vil være nyttige for å vurdere drones evne til å kartlegge dyr som foretrekker å holde seg skjult og de som er innenfor komplekse naturtyper. Slike vurderinger er av interesse for oss, og forskere over hele kloden, med nåværende undersøkelser fokusert på dyreliv som arboreale pattedyr og hvaler.
Vi lærer fortsatt hvordan dyrelivet reagerer på tilstedeværelsen av droner, og mer forskning er nødvendig for å kvantifisere disse svarene i en rekke arter og miljøer. Resultatene vil bidra til å avgrense og forbedre droneovervåkningsprotokoller slik at droner har minimal innvirkning på dyrelivet. Dette er spesielt viktig for arter som er utsatt for forstyrrelse, og hvor nærhet ikke er mulig eller ønskelig.
Verden forandrer seg raskt, med mange negative utfall for dyreliv. Teknologi som droner kan hjelpe forskere og ledere å samle inn data raskt nok til å muliggjøre rettidig vurdering av implikasjonene av disse endringene.
Når vi overvåker dyrelivet, øker nøyaktigheten og presisjonen i dyreundersøkelser oss mer tillit til befolkningsestimatene våre. Dette gir et sterkere bevisgrunnlag for å ta ledelsesbeslutninger eller endringer i politikken. For arter og økosystemer som er truet med utryddelse eller uopprettelig skade, kan en slik hurtig handling være en bokstavelig livline.
Denne artikkelen ble opprinnelig publisert på The Conversation.
Jarrod Hodgson, doktorgradskandidat, University of Adelaide
Aleks Terauds, seniorforsker / seksjonsleder, australske antarktiske divisjon
Lian Pin Koh, professor, University of Adelaide
