Comments 23
Спасибо за статью!
Вопрос немного не по теме, но если так сложно рассчитать популяцию и передвижения животных на суше, то как это умудряются делать с морскими млекопитающими, типа китов и дельфинов? Там и ловушки-то не поставишь...
Интересный вопрос. Спасибо. Ответ будет тоже интересным. Итак, рассчитывают популяцию китов чаще всего с помощью радиопередатчиков и телеметрии. Китообразных удается индивидуально распознавать по плавникам. Это тоже своего рода "пятна и полоски". Когда они показываются над водой, фотографируют их плавники и потом применяют те же методы с повторным отловом. Например, софт DISCOVERY это делает. И много других; ) . Поскольку киты и дельфины социальные животные и передвигаются группами, то и считать проще. Так, в определенное время, когда они близко к поверхности воды их можно посчитать с воздуха (самолет, вертолет или дрон). Кстати говоря, подводные фотоловушки тоже есть! И даже статьи технические есть на эту тему. Под рукой сейчас ссылок нет. Могу предоставить, если прям нужны будут
Спасибо, ушел думать. Интересно (относительно компьютерного зрения) - а как фотоловушка отреагирует, например, на самку с выводком (она всех особей подсчитает?) или на быстро проскочивших мимо фотоловушки двух особей (скажем, они гонятся друг за другом или играют), или на альбиноса, и отличит ли, например, волка от хаски?
Этот вопрос уже немного не по этой теме. Для нашего заповедника нейросеть разрабатывла лаборатория компьютерного зрения МФТИ. Насколько я видел нейронку в действии, она хорошо отличает особей в одной группе. Если два зверька очень быстро проскочили и почти слились друг с другом на фото - нейронка их, разумеется, найдет, но скорее всего нужный класс им не определит. И число тоже. Придется оператору вручную смотреть и разбираться. Волка от хаски, думаю, отличит. В первую очередь по хвосту. У всех собак хвост свернутый кольцом - у волков прямой и висящий "паленом". Но для этого будет нужно обучить нейронку распознавать отдельный класс "собака" и скормить на обучение много фоток, в том числе хаски и прочих лаек, со свернутыми хвостами. Волко-собачьи гибриды - больная тема. Тут и человек-то часто не отличит визуально)))
Как модель "случайных столкновений" учитывает территориальность видов, в частности те же медведей?
Никак) В этом-то ее и прелесть! Территориальность учитывают другие модели, например пространственно-эксплицитный повторный отлов (SECR ), там важно, чтобы расстояние между фотоловушками было согласовано с индивидуальным участком обитания исследуемого вида. Это создает много разных сложностей. В REM такого правила нет. Главное, чтобы фотоловушки, как и молекулы идеального газа, были "разбросаны" случайно. Вообще об этом говорить долго и подробно.
Супер!
в своё время криптозоологи возлагали большие надежды на фотоловушки, но в итоге
либо снежный человек не теплокровный, либо оптика перед ним бессильна )
Ну, что-то "поймать" все же удалось)
Если же серьезно, то отслеживание популяций различных видов реально играет важную роль в поддержании экологии. Многие считают, что экология подобна камню, которому все нипочем. Однако ее можно сравнить скорее с хрустальной вазой. Малейшие изменения в одном из звеньев может привести к катастрофическим изменениям всей экологической цепочки.
Разрешите Вас немного поправить. Экология - это все-таки наука о взаимоотношениях видов с окружающей средой. А то, о чем говорите Вы - скорее экосистема. Но это так, терминология))) В целом, Вы, конечно же, абсолютно правы! Большинство экосистем очень сложно устроено. Но в любой экосистеме действует принцип саморегуляции и "буфер самовосстановления", который, на самом деле, довольно велик (правда, у всех по-разному). Поэтому очень многие нарушения (например, пожары или рубки леса) лесная экосистема способна полностью восстановить за какие-то 100-150 лет. Но есть и такие системы (например, верховые болота, степи, некоторые луга, тундры или вообще весь мировой океан), которые более чувствительны к нарушениям и восстановиться им тяжелее. Разумеется, все зависит и от самих возмущений. Если это загрязнение тяжелыми металлами, пластиком, нефтепродуктами и другими полютантами, то все может быть очень плохо. Или, например, осушение болота и торфоразработка вообще приведет к уничтожению всей экосистемы верхового болота. Да, ее можно потом попытаться восстановить, но это очень-очень сложно. К сожалению, человек еще не так много знает об устройстве экосистем, как он думает)))
да, но интерпретировать трудновато, разрешение снимка в почтовую марку,
нужный момент ещё чтобы камера писала в EXIF геометатеги места съёмки.
А что если со спутника наблюдать за тропинками, где ходят животные? Для крупных и средних подойдёт, наверное.
И что если личные зоны (не знаю как правильно называется) у отдельных особей не пересекаются, а только граничат? Т.е. поставив фотоловушку в одной зоне всегда будут фоткать одного тигра?
Спутниковые снимки общего доступа бывают четырех уровней разрешений (сверхвысокое, высокое, среднее, низкое). И медвежьи тропы можно увидеть разве что на сверхвысоком уровне (т.е. до 1 м). Такие снимки для диких территорий, как правило, отсутствуют и их периодичность небольшая. Сервисы предоставляют их в основном для крупных городов. Поэтому, тут проще использовать дроны. Я много раз снимал с дрона медвежьи тропы, но сделать какие-то полезные выводы по ним пока что довольно сложно. Для примера приведу пару скринов.
Вот, к примеру, один из промежуточных результатов такой съемки. С помощью дрона подготовлен ортофотоплан и затем в ГИС произведена векторизация медвежьих троп (белые линии) и мест, где он кушал травку (белые точки) - в данном случае дудник лесной и бутень ароматный (растения сем. Сельдерейные). На фото показано, как они выглядят "с земли".
Вы имеете ввиду индивидуальные участки обитания? Да, в некоторых моделях это бывает очень важно (особенно в случае моделей с повторным отловом). Вы абсолютно правильно на это указали и вспомнили тигра. Для фотоучета как раз тигров необходимо, чтобы каждая особь хотя бы два раза была "поймана" на фотоловушку, т.е. был "отлов" и затем "повторный отлов". Иначе будет недоучет. Поэтому фотоловушки должны быть расставлены так, чтобы захватить участки обитания всех возможных тигров. Иначе будут "дыры", или как их еще называют "пулы" или "гапы" (gaps), в которых теоретически может поместиться участок обитания отдельного тигра. И тогда фотоловушки его не "поймают" просто потому, что он не дойдет ни до одной из них. Поэтому часто используют специальный параметр MMDM (Mean Maximum Distance Moved) - т.е. среднее значение максимального расстояния перемещения зверя. И расстояние между фотоловушками берут как 1/2 MMDM. Впрочем, там разные варианты есть. При этом, обычно берут расстояния перемещения неполовозрелой самки (но не всегда), поскольку считается, что у нее самый маленький участок обитания. К примеру, если возьмем самца - MMDM может получится очень большой и будут "дыры". Поэтому, чтобы этого избежать и берут меньший MMDM самки.
Спасибо за статью. Когда говорят о биоинформатике, обычно подразумевают молекулярный уровень, а тут наоборот – популяционный. Или это уже экоинформатика.
Очень прикольные и заводящие мемы. Спасибо за статью ;)
КДПВ как раз отражает "момент столкновения двух случайных молекул" - медведя и фотоловушки, что есть суть самой REM. Медведи часто лезут смотреть фотоловушки: нюхают, лижут, а иногда и грызут. И здесь кроется еще один интересный момент. Чтобы правильно подсчитать медведей, фотоловушки должны быть четко откалиброваны, и их позиция на стволе дерева должна быть максимально постоянной (т.е. они не должны сдвигаться на своей опоре), иначе придется заново обучать модели компьютерного зрения ("пиксели собьются"). Но медведи очень любят эти фотоловушки ворочать, сдвигать и поворачивать. Получается, что медведи не дают посчитать сами себя))) Как бы смешно, но на самом деле очень грустно (работы прибавляется в разы...).
Как подсчитать медведей с помощью термодинамики? Рецепт простой: фотоловушки, компьютерное зрение и машинное обучение