Una nueva técnica desarrollada por investigadores suizos permite el conteo rápido y preciso de ñu, oryx y otros mamíferos grandes que viven en reservas de vida silvestre. Los drones se usan para fotografiar áreas silvestres de forma remota, y las imágenes se analizan utilizando un software de reconocimiento de objetos y son verificadas por humanosEl trabajo se informa en un artículo publicado en la revista Teledetección del medio ambiente .
El desafío es desalentador: algunos parques nacionales africanos se extienden sobre áreas que son la mitad del tamaño de Suiza, dice Devis Tuia, profesor de SNSF ahora en la Universidad de Wageningen Países Bajos y miembro del equipo detrás del proyecto Savmap, lanzadoen 2014 en EPFL. "La automatización de parte del recuento de animales facilita la recopilación de información más precisa y actualizada"
Ningún animal queda sin contar
Los drones permiten cubrir vastas áreas económicamente. Pero es más complicado que simplemente enviarlos a fotografiar el terreno: se toman más de 150 imágenes por kilómetro cuadrado. A primera vista, es difícil distinguir a los animales de otras característicasdel paisaje, como arbustos y rocas.
Para descifrar esta masa de datos visuales en bruto, los investigadores utilizaron un tipo de inteligencia artificial IA conocida como "aprendizaje profundo". Concebido por el candidato a doctorado Benjamin Kellenberger, el algoritmo permite a los investigadores eliminar inmediatamente la mayoría de las imágenes que no contienenEn las otras imágenes, el algoritmo resalta los patrones con mayor probabilidad de ser animales.
Esta fase inicial de eliminación y clasificación es la más larga y laboriosa, dice Tuia. "Para que el sistema de IA haga esto de manera efectiva, no puede faltar un solo animal. Por lo tanto, debe tener una tolerancia bastante grande, inclusosi eso significa generar más falsos positivos, como arbustos identificados erróneamente como animales, que luego deben eliminarse manualmente ".
El equipo comenzó preparando los datos necesarios para entrenar el sistema de IA para reconocer las características de interés. Durante una campaña internacional de crowdsourcing lanzada por EPFL, unos 200 voluntarios rastrearon animales en miles de fotografías aéreas de la sabana tomadas por investigadores de la fauna de Kuzikusreserva en Namibia.
Estas imágenes fueron luego analizadas por el sistema de IA, que había sido entrenado mediante la puntuación basada en diferentes tipos de errores: el sistema de IA recibe un punto de penalización por confundir un arbusto con un animal, mientras que la penalización por perder un animal por completo es80 puntos. Como resultado, el software aprende a distinguir la vida silvestre de las características inanimadas, pero especialmente a no perder ningún animal. Una vez que la colección de imágenes ha sido reducida por el sistema de IA, un humano se hace cargo de la clasificación final, que es más fácilmarcos de colores colocados automáticamente alrededor de características cuestionables.
100 kilómetros cuadrados por semana
Esta técnica semiautomática fue desarrollada en colaboración con biólogos en la reserva de vida silvestre Kuzikus en Namibia. Desde 2014, los investigadores han volado periódicamente sobre la reserva utilizando drones diseñados y optimizados por SenseFly, una compañía suiza, y equipados con un estándar compacto y estándarcámaras ". Al principio éramos bastante escépticos", dice Friedrich Reinhard, director de la reserva. "Los drones producen tantas imágenes que pensé que sería difícil de usar".
Pero, gracias a la clasificación realizada por el sistema de IA, solo una persona puede realizar un recuento completo de la reserva de Namibia, un área de alrededor de 100 kilómetros cuadrados, en aproximadamente una semana. En contraste, los métodos convencionales implicanequipos llevados a bordo de un helicóptero. Estos métodos son menos precisos y tan caros que rara vez se usan, una vez al año como máximo en Kuzikus.
Los investigadores suizos continúan su trabajo con la reserva de Namibia. Los estudiantes de EPFL viajan allí regularmente. Las autoridades de Kenia también han expresado interés, al igual que el Parque Nacional Veluwe en los Países Bajos. Profesor recientemente nombrado en la Universidad de Wageningen Países Bajos,Devis Tuia todavía trabaja en estrecha colaboración con la Universidad de Zúrich donde fue profesor de SNSF y EPFL, que coordina el proyecto Savmap.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Fundación Nacional Suiza de Ciencias SNSF . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :