Die Überwachung gefährdeter Arten ist für ihr Überleben von entscheidender Bedeutung. Um sie vor Wilderern oder der Zerstörung von Lebensräumen zu schützen, benötigen Naturschützer eine genaue Überwachung.
Aktuelle Methoden sind fehleranfällig, was zu Missverständnissen bei Tiertrends und falscher Zuweisung von Ressourcen führen kann. Also ein Team von Wissenschaftlern aus der Universität von Bath die Universität Oxford und die Universität Twente in den Niederlanden zusammen Satellitenbilder mit tiefem Lernen, Elefanten aus dem Weltraum zu entdecken.
Ihre Studie wurde Ende Dezember in veröffentlicht Fernerkundung in Ökologie und Naturschutz .
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Die Methode des Teams erwies sich als vergleichbar mit der Erkennungsgenauigkeit des Menschen und könnte dazu beitragen, eine Reihe bestehender Herausforderungen zu lösen, z. B. grenzüberschreitende Grenzwerte und Wolkendecke.
Das verwendete Team Maxar WorldView-3-Satellitenbilder der mehr als sammeln kann eine Million Morgen 5.000 km2 Bilder auf einmal in nur wenigen Minuten. Dies ermöglicht bei Bedarf eine schnelle Wiederholung der Bildgebung und minimiert das Risiko einer Doppelzählung, da diese so schnell ist.
Dann nutzte das Team Deep Learning, um die große Menge an Bildern zu verarbeiten, die es vom WorldView-3-Satelliten von Maxar gesammelt hatte. Innerhalb weniger Stunden sammelte das Team die relevanten Daten. Dieser Vorgang dauert normalerweise Monate, wenn es von Hand sortiert wird.
Zusätzlich zur Geschwindigkeit lieferten die Deep-Learning-Algorithmen auch konsistente Ergebnisse, die weniger fehleranfällig sind, sowie falsch negative und falsch positive Ergebnisse.
Um diese Methode zu entwickeln, erstellte das Team einen benutzerdefinierten Trainingsdatensatz von über 1.000 Elefanten und fütterte ihn dann in a Faltungs-Neuronales Netz CNN. Nach Versuchen kam das Team zu dem Schluss, dass sein CNN Elefanten in Satellitenbildern mit einer ebenso hohen Genauigkeit wie die Erkennungsfähigkeiten von Menschen erkennen kann.
" Satellitenbilder Die Auflösung nimmt alle paar Jahre zu, und mit jeder Erhöhung können wir kleinere Dinge detaillierter sehen. " sagte Dr. Olga Isupova, ein Informatiker an der Universität von Bath, der hinzufügt: "Andere Forscher haben es geschafft, schwarze Albatrosnester gegen Schnee zu erkennen. Zweifellos hat der Kontrast von Schwarz und Weiß es einfacher gemacht, aber das ändert nichts an der Tatsache, dass ein Albatrosnest vorhanden istist ein Elftel so groß wie ein Elefant. "