Jaunumi

VRI pētnieki testē jaunās tehnoloģijas automatizētai pārnadžu identificēšanai un uzskaitei

24.09.2019
 

 

2019. gada vasaras un rudens sezonā Vides risinājumu institūta (VRI) pētnieki, sadarbojoties ar SIA “Meža īpašnieku konsultatīvais centrs” (MĪKC) un Latvijas Valsts mežzinātnes institūtu “Silava” testē attālās izpētes datu, bezpilota lidaparātu un novērošanas kameru pielietošanas iespējas automatizētas pārnadžu uzskaites izveidei.

Metodes attīstīšanai un testēšanai ir nepieciešama dažādu organizāciju un kompetenču sadarbība. Kamēr VRI pētnieki veido datu apstrādes automatizācijas pieejas, izmantojot mašīnapmācības metodes, MĪKC atbildībā ir datu ievākšana, testējot dažādas tehnoloģijas un datu ievākšanas metodes. Savukārt LVMI “Silava” ir vadošā iestāde Latvijā, kas nodrošina savvaļas dzīvnieku uzskaiti, tāpēc tā spēj piegādāt augsta līmeņa validācijas datus par interesējošajām teritorijām.

Bezpilota lidaparāti un novērošanas kameras potenciāli varētu atvieglot un automatizēt savvaļas dzīvnieku identificēšanu un uzskaiti, tādējādi ekonomējot pētnieku un teritoriju apsaimniekotāju resursus. VRI pētnieki norāda, ka, kombinējot dažādus attālās izpētes datu veidus, iespējams ātri noskenēt plašas teritorijas un nodrošināt interesējošu vietu nepārtrauktu novērošanu. Iegūtā informācija ir ļoti vērtīga, taču tā prasa ilgstošu darbu ar lielu datu apjomu. Lai spētu nonākt pie ērti un praktiski pielietojamas metodes, datu apstrādes automatizēšana ir ļoti svarīgs priekšnosacījums.

Biežu identificēšana drona datos - redzamās gaismas attēls pa kreisi, termālā starojuma attēls - pa labi. Attēls: Vides risinājumu institūts.

Bezpilota lidaparātus jeb dronus, kas aprīkoti ar redzamās gaismas un termālā starojuma kamerām, var izmantot interesējošās teritorijas pētīšanai no augšas. Viens no izaicinājumiem šīs metodes pielietošanai ir Zemes pārklājuma izmaiņas dažādos gadalaikos. Mainīgais fons rada grūtības identificēt dzīvniekus dažādās vidēs, dažkārt dzīvnieks ir identificējams tikai vienā vai labākajā gadījumā dažos datu attēlos. Katrai videi nepieciešams pielāgot labāko iespējamo savvaļas dzīvnieku identificēšanas pieeju. Piemēram, ar sniegu klātā pļavā dzīvnieku identificēšanai vispiemērotākie ir redzamās gaismas attēli, bet mežainā apvidū daudz nozīmīgāka loma ir termālajiem datiem. Lai spētu automātiski noteikt dzīvnieku klātbūtni ar dronu uzņemtos datu attēlos, VRI un MĪKC pētnieki šobrīd strādā pie abu veidu datu salāgošanas un datu apstrādes procesu automatizēšanas.

Briedis kameras slazda datos. Dati no LVMI "Silava" arhīva, 2016. gada 8. jūnijs.

Kameru slazdi ir novērošanas kameras, kas novietotas dabā un aktivizējas video uzņemšanai, izmantojot kustības un/vai siltuma sensorus. Gadu gaitā LVMI “Silava” ir izveidojusi šādu video datu arhīvu, ko iespējams ērti izmantot dažādu datu apstrādes ideju testēšanai. Video datu analīzes pirmais uzdevums ir uzņemto datu filtrēšana, automātiski identificējot video ar dzīvnieku klātbūtni. Dažādi pētījumi rāda, ka līdz pat 70% no kameru slazdu uzņemtajiem datiem mēdz būt saistīti ar viltus kameras aktivizēšanos. Automatizētas datu filtrēšanas pieejas ļautu savlaicīgi atbrīvoties no nevēlamajiem viltus video. Otrajā kameru slazdu datu analīzes solī pētnieki veic dzīvnieku identificēšanu sugas līmenī. Šajā metodes testēsanas posmā primārais fokuss ir vērsts uz Latvijā sastopamajiem pārnadžiem – staltbriežiem, stirnām, aļņiem un mežacūkām. Kameru slazdi ļaus nepārtraukti monitorēt dzīvnieku klātbūtni un aktivitāti interesējošajās teritorijās. Kā papildu datu slāni pētnieki analizē arī dzīvnieku klātbūtnes skaņu ierakstus.

Attālās izpētes datu un jauno tehnoloģiju pielietošanas testēšana savvaļas dzīvnieku identificēšanai un uzskaitei “IKT balstīta savvaļas dzīvnieku uzskaites pieeja to ilgtspējīgai pārvaldībai” (Nr.1.1.1.1/18/A/146) ietvaros. Tas tiek īstenots Eiropas Reģionālās attīstības fonda projekta “Izaugsme un nodarbinātība” 1.1.1. specifiskā atbalsta mērķa “Palielināt Latvijas zinātnisko institūciju pētniecisko un inovatīvo kapacitāti un spēju piesaistīt ārējo finansējumu, ieguldot cilvēkresursos un infrastruktūrā” 1.1.1.1. pasākuma “Praktiskas ievirzes pētījumi” ietvaros.

Vairāk par projektu iespējams uzzināt šeit

Atpakaļ