使用摄像头陷进行大规模和长期的野生动物研究和监测:一个大陆综合
Tom Bruce1,2, Zachary Amir1,2,3, Benjamin L Allen4,5
1Wildlife Observatory of Australia (WildObs), Queensland Cyber Infrastructure Foundation (QCIF), Brisbane, Queensland, 4072, Australia.
Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society
|January 17, 2025
概括
澳大利亚的野生动物摄像头陷的使用已经停滞不前,数据共享和分析进步有限. 澳大利亚野生动物观测中心 (WildObs) 旨在改善生物多样性监测的数据收集,分析和协作.
科学领域:
- 野生动物生态生态学
- 保护技术 保护技术
- 生物多样性监测 生物多样性监测
背景情况:
- 摄像机陷是野生动物研究的重要工具,但它们的有效使用需要了解它们的局限性和潜力.
- 来自澳大利亚陆地脊椎动物的10年的摄像头陷数据 (2012-2022) 被分析以评估趋势和挑战.
研究的目的:
- 评估过去十年来摄像头陷使用,分析方法和研究规模的演变.
- 为了确定关键的局限性,偏见和瓶,阻碍摄像机陷在澳大利亚的影响.
- 为加强摄像头陷数据收集,共享和分析提出一个框架.
主要方法:
- 这是一个多方面的方法,结合了文献审查,在线问卷 (132名专业人士),专家研讨会 (28名专家) 和使用映射.
- 分析采样努力的趋势,分析技术 (例如,等级建模) 和研究范围 (多物种,多地点,多年).
主要成果:
- 采样工作已经停滞不前,出版率略有上升.
- 存在显著的分类学和地理偏差,有利于东南部沿海森林中的中型和大型哺乳动物.
- 倾向于偏见的指数仍然普遍存在 (约50%),并且由于数据共享犹,多年/多地点研究很少发生.
- 现有的存储库,如生活澳大利亚图谱 (ALA),由于仅存在数据,不适合等级建模.
结论:
- 澳大利亚对摄像头陷的投资有潜力,但需要转向最佳实践的范式转变.
- 一个拟议的澳大利亚野生动物观测中心 (WildObs) 可以解决数据标准,共享和分析瓶.
- 实施AI / ML,标准化元数据和数据共享对于推进摄像头陷研究和保护结果至关重要.
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