डेटा इकट्ठा करने के लिए इकोलॉजिस्ट ड्रोन का इस्तेमाल कर रहे हैं। वैज्ञानिकों ने नाजुक ध्रुवीय काई के स्वास्थ्य का अनुमान लगाने के लिए, तेंदुए के जवानों के द्रव्यमान को मापने और भविष्यवाणी करने और यहां तक कि व्हेल स्नोट को इकट्ठा करने के लिए दूरस्थ रूप से विमान का इस्तेमाल किया है। वन्यजीवों की आबादी की निगरानी के लिए ड्रोन को गेम-चेंजर के रूप में भी लेबल किया गया है।
लेकिन एक बार टेक ऑफ करने के बाद धूल जम जाती है, हमें कैसे पता चलेगा कि ड्रोन सटीक डेटा का उत्पादन करते हैं? शायद इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि पारंपरिक आधार-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके इकट्ठा किए गए आंकड़ों की तुलना कैसे की जाती है?
इन सवालों के जवाब के लिए हमने #EpicDuckChallenge बनाया, जिसमें एडिलेड समुद्र तट पर हजारों प्लास्टिक प्रतिकृति बतखें तैनात की गईं, और फिर उन्हें अलग करने के विभिन्न तरीकों का परीक्षण किया गया।
जैसा कि आज हम जर्नल मेथड्स इन इकोलॉजी एंड इवोल्यूशन में रिपोर्ट करते हैं, ड्रोन वास्तव में सटीक वन्यजीव जनसंख्या डेटा उत्पन्न करते हैं - वास्तव में और भी सटीक, पुराने जमाने के तरीके एकत्र करने की तुलना में।
जारोड हॉजसन #EpicDuckChallenge के लिए निर्मित समुद्र की प्रतिकृति कालोनियों में से एक में खड़ा है। (एस। एंड्रियालो) वन्यजीव गणना आंकड़ों की सटीकता का आकलन करना कठिन है। हम जंगली जानवरों के समूह में मौजूद जानवरों की सही संख्या के बारे में सुनिश्चित नहीं हो सकते। इसलिए, इस अनिश्चितता को दूर करने के लिए, हमने जीवन-आकार, प्रतिकृति सीबर्ड कॉलोनियों का निर्माण किया, जिनमें से प्रत्येक व्यक्ति को ज्ञात संख्या के साथ।
इष्टतम सहूलियत से और आदर्श मौसम की स्थिति में, अनुभवी वन्यजीव स्पॉटर ने दूरबीन और दूरबीनों का उपयोग करके जमीन से कालोनियों की गणना की। उसी समय, एक ड्रोन ने प्रत्येक कॉलोनी की तस्वीरों को कई ऊंचाइयों से पकड़ा। नागरिक वैज्ञानिकों ने तब इन चित्रों का उपयोग उन जानवरों की संख्या को मिलान करने के लिए किया था, जिन्हें वे देख सकते थे।
जमीन पर वन्यजीव पर्यवेक्षकों द्वारा बनाए गए ड्रोन से प्राप्त कल्पना में पक्षियों की गिनती बेहतर थी। ड्रोन का दृष्टिकोण अधिक सटीक और अधिक सटीक था - इसने उन गणनाओं का उत्पादन किया जो लगातार व्यक्तियों की वास्तविक संख्या के करीब थे।
सहूलियत की तुलना: ड्रोन से ली गई तस्वीरें और ग्राउंड काउंटर का दृश्य। (जे। हॉजसन) परिणामों के बीच का अंतर तुच्छ नहीं था। ग्राउंड काउंट की तुलना में ड्रोन-व्युत्पन्न डेटा 43 प्रतिशत और 96 प्रतिशत के बीच सही था। भिन्नता इस कारण थी कि प्रत्येक पक्षी कितने पक्षी का प्रतिनिधित्व करता था, जो कि उस ऊंचाई से संबंधित है जिसे ड्रोन उड़ाया गया था और कैमरे का संकल्प।
यह कोई आश्चर्य की बात नहीं थी। अनुभवी ग्राउंड काउंटरों ने अच्छा प्रदर्शन किया, लेकिन ड्रोन का सहूलियत बिंदु बेहतर था। ऊपर से ली गई तस्वीरों को देखने का मतलब था कि नागरिक वैज्ञानिकों को अस्पष्ट पक्षियों के साथ संघर्ष नहीं करना पड़ता था जो अक्सर जमीन की गिनती के दौरान होते हैं। कल्पना ने नागरिक वैज्ञानिकों को भी लाभान्वित किया क्योंकि वे अपनी गणनाओं की डिजिटल रूप से समीक्षा कर सकते थे जितनी बार उन्हें जरूरत थी। इससे एक व्यक्ति के लापता होने और एक से अधिक बार किसी व्यक्ति को गिनने की संभावना कम हो गई।
वैज्ञानिकों को कई स्वयंसेवकों द्वारा सहायता प्रदान की गई, जिनके बिना #EpicDuckChallenge संभव नहीं था। (जे। हॉजसन) हालांकि, भले ही यह अधिक सटीक साबित हुआ, लेकिन मैनुअल डिजिटल काउंट बनाना अभी भी थकाऊ और समय लेने वाला है। इसे संबोधित करने के लिए, हमने इस उम्मीद में एक कंप्यूटर एल्गोरिथ्म विकसित किया कि यह डेटा की गुणवत्ता को कम किए बिना दक्षता में और सुधार कर सके। और यह किया।
हमने प्रत्येक कॉलोनी में पक्षियों के अनुपात को एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए पहचान लिया कि कल्पना में रुचि का जानवर कैसे दिखाई देता है। हमने पाया कि 10% प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना एक कॉलोनी गिनती का उत्पादन करने के लिए पर्याप्त था जो पूरे दृश्य की समीक्षा करने वाले मानव की तुलना में था।
यह कम्प्यूटरीकरण डेटा को संसाधित करने में लगने वाले समय को कम कर सकता है, जिससे वन्यजीव आबादी का सर्वेक्षण करने के लिए आवश्यक लागत और संसाधनों में कटौती करने का अवसर मिलता है। जब क्षमता के साथ संयुक्त ड्रोन सर्वेक्षण साइटों के लिए प्रदान करते हैं जो पैदल पहुंच के लिए कठिन होते हैं, तो ये बचत काफी हो सकती है।
क्षेत्र में ड्रोन निगरानी का उपयोग करना
हमारे परिणाम प्रजातियों की एक श्रृंखला के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। हमें लगता है कि वे विशेष रूप से पक्षियों को एकत्र करने के लिए प्रासंगिक हैं, जिनमें सीबर्ड जैसे कि अल्बाट्रॉस, सतह घोंसले के शिकार पेंगुइन और फ्रिगेटबर्ड्स, साथ ही पेलिकन जैसे औपनिवेशिक घोंसले के शिकार वॉटरबर्ड शामिल हैं।
अन्य प्रकार के जानवर जो आसानी से ऊपर से देखे जाते हैं, जिसमें हाउंड-आउट सील और डगोंग शामिल हैं, ड्रोन निगरानी के लिए अत्यधिक अनुकूल हैं। जानवरों के घोंसले या ट्रैक, जैसे कि संतरे और कछुए, का उपयोग उपस्थिति का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है।
अतिरिक्त प्रयोग उन ड्रोनों की क्षमता का आकलन करने के लिए उपयोगी होंगे, जो उन जानवरों को पहचानना चाहते हैं जो छिपे रहना पसंद करते हैं और जो जटिल आवासों के भीतर हैं। इस तरह के आकलन हमारे लिए रुचि रखते हैं, और दुनिया भर के शोधकर्ताओं ने वर्तमान जांच के साथ वन्यजीवों जैसे कि आर्बरियल स्तनधारियों और चीतों पर ध्यान केंद्रित किया है।
हम अभी भी सीख रहे हैं कि वन्यजीव ड्रोन की उपस्थिति पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं, और प्रजातियों और वातावरण की इन प्रतिक्रियाओं को निर्धारित करने के लिए अधिक शोध की आवश्यकता है। परिणाम ड्रोन निगरानी प्रोटोकॉल को परिष्कृत करने और सुधारने में मदद करेंगे ताकि ड्रोन का वन्यजीवों पर कम से कम प्रभाव पड़े। यह उन प्रजातियों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो गड़बड़ी की संभावना रखते हैं, और जहां निकटता संभव या वांछनीय नहीं है।
वन्यजीवों के लिए कई नकारात्मक परिणामों के साथ, दुनिया तेजी से बदल रही है। ड्रोन जैसी तकनीक वैज्ञानिकों और प्रबंधकों को इन परिवर्तनों के निहितार्थों का समय पर आकलन करने में सक्षम करने के लिए पर्याप्त तेजी से डेटा इकट्ठा करने में मदद कर सकती है।
वन्यजीवों की निगरानी करते समय, जानवरों के सर्वेक्षण की सटीकता और सटीकता में वृद्धि से हमें अपनी आबादी के अनुमानों में अधिक विश्वास मिलता है। यह एक मजबूत साक्ष्य आधार प्रदान करता है जिसके आधार पर प्रबंधन के निर्णय या नीतिगत परिवर्तन किए जा सकते हैं। प्रजातियों और पारिस्थितिक तंत्रों के विलुप्त होने या अपूरणीय क्षति की धमकी के लिए, इस तरह की त्वरित कार्रवाई एक शाब्दिक जीवन रेखा हो सकती है।
यह आलेख मूल रूप से वार्तालाप पर प्रकाशित हुआ था।
जेरोद हॉजसन, पीएचडी उम्मीदवार, एडिलेड विश्वविद्यालय
एलेक्सा टेरॉड्स, वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक / अनुभाग प्रमुख, ऑस्ट्रेलियाई अंटार्कटिक डिवीजन
लियान पिन कोह, प्रोफेसर, एडिलेड विश्वविद्यालय
