Глаза в небе показывают степень восстановления серых тюленей: когда-то тюлени, на которых охотились почти до полного исчезновения, возвращаются у восточного побережья

Глаза в небе показывают степень восстановления серых тюленей: когда-то тюлени, на которых охотились почти до полного исчезновения, возвращаются у восточного побережья
Глаза в небе показывают степень восстановления серых тюленей: когда-то тюлени, на которых охотились почти до полного исчезновения, возвращаются у восточного побережья

Используя исследовательские дроны, тепловизионные камеры и бесплатные изображения из Google Earth, два исследования под руководством Университета Дьюка подтверждают, что серые тюлени возвращаются у побережья Новой Англии и восточного побережья Канады.

Выводы помогают подтвердить, что усилия по сохранению тюленей работают, и что эти удаленные технологии наблюдения за небом упрощают и делают более безопасным изучение мигрирующих диких животных в отдаленных местах и точную оценку их численности.

«В ходе прошлых исследований, основанных на традиционных методах подсчета с использованием занятых самолетов для наблюдения за тюленями на пляжах, островах и сезонным ледяным покровом, было насчитано около 15 000 тюленей у юго-восточного побережья Массачусетса», - сказал Дэвид В. Джонстон, ассистент. профессор практики экологии сохранения морской среды в Школе окружающей среды Герцога Николая.

«Наша аэрофотосъемка с помощью технологий, в которой использовались изображения Google Earth в сочетании с данными телеметрии помеченных животных, предполагает, что это число намного больше - от 30 000 до 50 000», - сказал Джонстон. «Это успех сохранения, который следует отпраздновать».

Более высокая оценка отражает тот факт, что тюлени проводят значительное время в море, где их невозможно обнаружить с суши, и их трудно и опасно выследить с лодки или самолета.

Джонстон и его коллеги опубликовали свое рецензируемое исследование 14 июня в журнале Bioscience. Они рассчитали численность серых тюленей в период с 2012 по 2015 год, объединив изображения Google Earth с данными телеметрии за более чем 8 000 часов от небольшого числа помеченных тюленей, которые показали местоположение и поведение.

«Объединение изображений с высоким разрешением и традиционных данных телеметрии позволило нам рассчитать численность видов в местах, где иначе было бы гораздо труднее, трудоемче и дороже», - сказал Джерри В. Моксли, постдокторант. исследователь в Аквариуме Монтерей-Бей, который руководил исследованием, когда был докторантом Университета Дьюка.

Исследование, проведенное в Массачусетсе, последовало за статьей, опубликованной 24 марта в журнале Scientific Reports, в которой исследователи использовали дроны, оснащенные тепловизором, для проведения аэрофотосъемки популяций серых тюленей в гнездовых колониях на островах Хей и Сэдл в Новой Шотландии.

«Детеныши тюленей рождаются с белой шерстью, из-за чего их трудно увидеть на фоне льда или снега с помощью традиционных изображений», - сказал Алекс Сеймур, аналитик географических информационных систем в Центре морской робототехники и дистанционного зондирования Университета Герцога, возглавлявший изучение."Но от тепловизора им не спрятаться."

Изображения, полученные дронами, были проанализированы двумя методами. Традиционным методом ученые медленно и кропотливо подсчитали всех тюленей, показанных на каждом изображении, и классифицировали каждого по размеру и форме, чтобы определить, сколько взрослых особей и детенышей присутствовало.

В другом методе алгоритм компьютерного зрения подсчитывал взрослых особей и детенышей на основе температуры, размера и формы их тепловых сигнатур.

Автоматические подсчеты отличались менее чем на 5 процентов от человеческих оценок и показали лучшие результаты при подсчете тюленей, которых визуально трудно отличить от фонового ландшафта или которые скрыты растительностью.

«Компьютерные оценки популяций тюленей, подобные этой, имеют большие перспективы с точки зрения точности и воспроизводимости», - сказал Джонстон. «А в сочетании с новыми подходами к опросу населения с использованием дронов или изображений наблюдения за землей они помогают нам снизить затраты на съемку и риски, повышая при этом качество данных."