来自三个摄像机捕捉飞行员在荷兰阿姆斯特丹供水沙丘的数据

科学领域:

• 生态生态学 生态生态学
• 野生动物生物学 野生动物生物学
• 保护技术 保护技术

背景情况:

• 摄像机陷对于野生动物监测至关重要.
• 优化摄像头陷部署对于有效的数据收集至关重要.
• 自主野生动物监测网络需要强大的数据和部署策略.

研究的目的:

• 通过在阿姆斯特丹供水沙丘中部署三个摄像头陷的数据.
• 调查不同摄像头陷部署方法对物种检测率的影响.
• 为开发人工智能驱动的物种识别算法公开共享数据.

主要方法:

• 三个摄像头陷飞行员被部署在各种沙丘息地 (封闭区和开放区域).
• 收集的数据包括来自11个野生动物摄像机 (2021-2023) 的图像,观测和元数据.
• 图像注释使用Agouti平台进行,并由专家验证;数据通过GBIF使用Camtrap DP标准发布.

主要成果:

• 总共有47,597张图像被注释,导致对20种物种的2,779次观测.
• 欧洲子和红狐在隔离飞行员中占主导地位;在外面,休鹿占主导地位.
• 部署变化 (镜头类型,高度,位置) 评估了它们对检测的影响.

结论:

• 共享数据集为物种分布和摄像头陷的有效性提供了有价值的见解.
• 开放的数据有助于开发人工智能工具,用于自动化野生动物监测.
• 这项研究有助于提高生态数据的可查,可访问性,互操作性和可重复使用性.