गिनती किसी भी पारिस्थितिक अध्ययन के आधार पर होती है। यह जानना कि उनके बीच के रिश्तों को समझने के लिए कितने जानवर और किस प्रकार के निवास स्थान में रहना आवश्यक है। वह ज्ञान भी वैज्ञानिकों को यह निर्धारित करने की अनुमति देता है कि कुछ प्रजातियों की आबादी समय के माध्यम से कैसे बदलती है और कैसे एक पर्यावरण और इसके भीतर की प्रजातियां भविष्य में बदल सकती हैं। यह निर्धारित करने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि प्रबंधन या संरक्षण प्रयासों को समायोजित करने की आवश्यकता है या नहीं।
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किसी विशेष स्थान पर कितने जानवर मौजूद हैं, यह पता लगाना, हालांकि, कठिनाई में भिन्न होता है। समुद्र में रहने वाले प्राणियों के लिए, यह कार्य और भी कठिन हो जाता है, क्योंकि समुद्र इतना बड़ा है और इसकी गहराई में जानवरों को छुपाने में काफी अच्छा है। यहां तक कि व्हेल जैसे विशाल स्तनधारी, जो समुद्र की सतह पर अपने समय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा खर्च करते हैं, गिनती करना मुश्किल साबित होता है। अक्सर, मायने रखता है कि भूमि पर या एकल जहाज में दूरबीन की एक जोड़ी के साथ एक एकल व्यक्ति या छोटे विमान में ओवरहेड उड़ने के लिए मायने रखता है, मायावी व्हेल को स्पॉट करने के लिए उसकी पूरी कोशिश कर रहा है।
ब्रिटिश अंटार्कटिक सर्वे के एक शोधकर्ता पीटर फ्रेटवेल ने एक बयान में कहा, "व्हेल आबादी का आकलन करना हमेशा मुश्किल रहा है।" "उन्हें गिनने का पारंपरिक साधन स्थानीयकृत, महंगा और सटीकता की कमी है।"
लेकिन क्या होगा अगर यह कार्य स्वचालित रूप से किया जा सकता है और समुद्र के एक बड़े क्षेत्र में एक साथ संचालित किया जा सकता है?
सर्वेक्षण में फ्रेटवेल और उनके सहयोगियों ने महसूस किया कि कम से कम व्हेल के लिए, बहुत अधिक रिज़ॉल्यूशन वाले उपग्रह चित्र आपके जानवरों की गिनती के लिए एक उपयोगी शॉर्टकट प्रदान कर सकते हैं। हालांकि कुछ पिछले अध्ययनों ने व्हेल के सर्वेक्षण के लिए एक संभावना के रूप में उपग्रहों की ओर रुख किया है, उन प्रयासों ने बहुत सफलता का उत्पादन नहीं किया है, ज्यादातर इसलिए क्योंकि छवियों को बहुत परिष्कृत नहीं किया गया था। लेकिन इमेजिंग रिज़ॉल्यूशन और सटीकता में हालिया प्रगति, टीम ने सोचा, एक सर्वेक्षण के प्रयास को सफल बनाने के लिए पर्याप्त हो सकता है।
उन्होंने इस विचार को अर्जेंटीना के प्रायद्वीप घाटों के तट से दूर एक खाड़ी में परीक्षण करने का फैसला किया, जहां दक्षिणी दाहिने व्हेल प्रजनन के लिए इकट्ठा होते हैं। व्हेलिंग पर प्रतिबंध के लिए धन्यवाद, जो पहले से लुप्तप्राय जानवरों की संख्या में बढ़ रहे हैं, लेकिन कोई भी सही व्हेल के वास्तविक जनसंख्या आकार को नहीं जानता है।
PLoS One में आज प्रकाशित एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने WorldView2 द्वारा ली गई एकल छवि का विश्लेषण किया, जो एक उपग्रह है जो अत्यधिक उच्च संकल्पों पर इमेजिंग में सक्षम है। वर्ल्डवाइड 2 की छवि उन्होंने समुद्र के 40 वर्ग मील क्षेत्र का सर्वेक्षण किया और ऐसी छवि प्रदान की जो वर्तमान में तैनात अन्य उपग्रहों की तुलना में पानी के स्तंभ में गहराई से प्रवेश करती है। छवि को दो पिक्सेल प्रति पिक्सेल दो सेंटीमीटर के ग्राउंड रिज़ॉल्यूशन और 50 सेंटीमीटर के ऑन-द-ग्राउंड रिज़ॉल्यूशन के साथ एक पंचरोमिक बैंड के साथ आठ रंगीन बैंडों में विभाजित किया गया था।
व्हेल को स्पॉट करने के लिए, टीम ने पहले छवियों का मैन्युअल रूप से सर्वेक्षण किया और फिर इमेज-प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया, जिसमें उन्होंने व्हेल-पहचान एल्गोरिथ्म को लिखा था। सॉफ्टवेयर और शोधकर्ताओं दोनों ने संभावित व्हेल को तीन प्रश्न पूछकर संकुचित कर दिया: क्या व्हेल बनना सही आकार और आकार है? क्या यह एक ऐसी जगह है जहाँ एक व्हेल होने की उम्मीद है? क्या अन्य वस्तुएं इधर-उधर तैर रही हैं या छवि के लिए एक फजीहत हो सकती है, जिसका अर्थ हो सकता है कि व्हेल जैसा दिखता है वास्तव में सिर्फ बुलबुले, एक चट्टान या पक्षी हैं?
उन छवियों से, शोधकर्ताओं ने हाथ से पहचाना कि वे क्या निश्चित थे 55 व्हेल, 23 अन्य वस्तुओं के साथ कि उन्हें संदेह था कि वे व्हेल थे। उन्होंने सतह के नीचे एक अतिरिक्त 13 संभावित व्हेल भी देखा। उन्होंने प्रकाश के स्पेक्ट्रम के वायलेट सिरे (400 से 450 नैनोमीटर) में उपग्रह के पांचवें बैंड में तरंगों के नीचे छिपी हुई व्हेलों को देखने के लिए सर्वोत्तम परिणाम पाए।
एक सही व्हेल, जैसा कि WorldView2 उपग्रह द्वारा कैप्चर किए गए प्रकाश के विभिन्न तरंग दैर्ध्य के माध्यम से देखा जाता है। (फोटो: फेटवेल एट अल।, प्लाओस वन) कंप्यूटर 89 प्रतिशत व्हेल की पहचान करने में सफल रहा जिसे शोधकर्ताओं ने छवियों में हाथ से इंगित किया था। हालांकि, कंप्यूटर में 24 प्रतिशत झूठी-सकारात्मक दर थी, जिसका अर्थ है कि यह व्हेल के रूप में चीजों को वर्गीकृत करता है जो शोधकर्ताओं ने निर्धारित किए थे वे व्हेल नहीं थे, जैसे नावें। यह विचार अंततः उस एल्गोरिथ्म की सटीकता में सुधार करना है, जिससे व्हेल सर्वेक्षण लगभग स्वचालित कार्य हो सके।
यह अध्ययन अवधारणा कार्य का प्रमाण है - एक जो एक संभावित नई पद्धति का परिचय देता है। टीम बताती है कि उन्हें अभी भी जमीन पर सर्वेक्षण करने की ज़रूरत है कि क्या उपग्रह किसी भी व्हेल को याद कर रहे हैं, या दूसरों के ऊपर कुछ व्हेल का पता लगाने के खिलाफ या पक्षपाती हो सकते हैं (उदाहरण के लिए, बछड़ों के रूप में माता कभी-कभी दिखाई देती हैं। अलग-अलग व्हेल की रूपरेखाओं के बजाय एक भ्रामक बूँद)। उपग्रह की छवि में व्हेल की तरह प्रतीत होने वाली जमीन पर जमीन की तुलना वास्तव में समुद्र में तैर रही है, इस पद्धति को और मान्य करेगी।
"अगली चुनौती का पता लगाने की संभावनाओं को निर्धारित करना है और यह समझना है कि क्या छवियों से गिना जाना आबादी के आकार, या उपस्थिति के लिए एक विश्वसनीय सूचकांक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, " लेखक लिखते हैं। "यह कागज दिखाता है कि उपग्रह इमेजरी के स्वचालित विश्लेषण से मैन्युअल काउंट्स के साथ एक अच्छा मैच प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए और अधिक काम करने की आवश्यकता है कि ये मैनुअल काउंट सतह व्हेल की वास्तविक संख्या के साथ कम्यूटेट हैं।"
उत्तराधिकार में ली गई कई उपग्रह छवियों को पहचानने में मदद मिल सकती है कि वास्तव में एक व्हेल क्या है और स्थिर चट्टान या फैलने वाली लहर क्या है, वे जोड़ते हैं। वे यह भी लिखते हैं कि यह विधि तरंगों से मुक्त शांत पानी में सबसे अच्छा काम करती है, जो कि समय के लिए अपनी प्रयोज्यता को सीमित करती है। इसके अलावा, यह जानने में मदद करता है कि व्हेल के कहां होने की संभावना है, जैसा कि पेपर में प्रस्तुत मामले के अध्ययन में है।
यदि विधि व्यवहार्य साबित होती है, तो लेखकों को लगता है कि इसका उपयोग न केवल अनुमान लगाने और सही व्हेल आबादी की निगरानी करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि अन्य व्हेल प्रजातियों के सिर गिनने के लिए भी किया जा सकता है। जैसा कि उच्च गुणवत्ता वाले उपग्रह इमेजरी भविष्य में उपलब्ध हो जाते हैं, अंतरिक्ष से व्हेल का सर्वेक्षण करना उम्मीद है कि संरक्षणवादी के बेल्ट में एक और भी अधिक सटीक और उपयोगी उपकरण बन जाएगा, शोधकर्ताओं ने लिखा है।
