Новый подход к мониторингу дикой природы объединяет спутниковые снимки высокого разрешения с алгоритмами машинного обучения для точного подсчета крупных животных в Африке. Технология уже успешно протестирована на знаменитой миграции гну в Серенгети.
Точность подсчета превышает 95%
Исследователи из Университета Бата разработали систему, которая анализирует спутниковые изображения с разрешением до 30 сантиметров на пиксель. Алгоритмы компьютерного зрения обучены распознавать отдельных животных, включая гну, зебр и газелей, даже в условиях высокой плотности популяции.
«Традиционные методы подсчета животных требуют дорогостоящих авиационных облетов и подвержены человеческим ошибкам», — объясняет руководитель проекта. Новая система позволяет проводить мониторинг значительно дешевле и охватывать огромные территории, недоступные для наземных наблюдений.
Технологический прорыв в экологии
Методология включает несколько ключевых этапов:
- Сбор спутниковых снимков в различные сезоны года
- Предварительная обработка данных для удаления облаков и других помех
- Обучение нейросетей на размеченных датасетах с изображениями животных
- Автоматический подсчет и валидация результатов
Система особенно эффективна для отслеживания миграционных потоков, когда сотни тысяч животных перемещаются на большие расстояния. В ходе тестирования на миграции гну в Танзании и Кении точность подсчета составила 96,6% по сравнению с ручными методами.
Интересно наблюдать, как технологии, разработанные для совершенно других целей, находят применение в таких неожиданных областях, как экология. Спутниковый мониторинг дикой природы — это тот редкий случай, когда технический прогресс действительно помогает сохранить природу, а не разрушает ее. Хотя возникает вопрос: не станет ли эта система в будущем инструментом для браконьеров?
Перспективы для сохранения биоразнообразия
Новая технология открывает возможности для мониторинга исчезающих видов по всему миру. Особенно ценным этот подход становится для труднодоступных регионов, где традиционные методы наблюдения слишком дороги или опасны.
Исследователи уже работают над адаптацией системы для подсчета слонов в тропических лесах и редких видов антилоп в пустынных регионах. Точные данные о популяциях животных критически важны для разработки эффективных стратегий сохранения биоразнообразия.
Сообщает The Conversation.