Ученые смогли посчитать слонов в Южной Африке со спутников

Ученые из Нидерландов и Великобритании научили нейросеть распознавать слонов на спутниковых снимках. Это позволит упростить процедуру подсчета количества особей.

Препринт работы исследователей опубликован на сайте bioRxiv.

Сегодня спутниковые снимки и фото, сделанные с воздуха, помогают зоологам следить за размером популяции тех или иных животных, их миграцией и т. д. Это позволяет исследовать большие территории и экономить ресурсы при работе.

Підтримай тих, хто щодня тримає місто в курсі

Клуб МикВісті — місце, де читач і редакція по один бік.

Учасники мають закритий чат, ексклюзивну розсилку із залаштунків життя журналістів, бачать новини раніше й впливають на зміни.

Приєднуйся. Разом тримаємо місто світлим

Одноразова підтримка Підписка місячна

₴ 50 ₴ 100 ₴ 500

Підтримати

₴ 100 ₴ 250 ₴ 500

Безпечна оплата

Отримувачем внесків є ГО «Миколаївський Медіа Хаб» (ЄДРПОУ 45160758). Здійснюючи внесок, ви підтверджуєте згоду з тим, що внесена сума не підлягає поверненню та може бути використана ГО «Миколаївський Медіа Хаб» на реалізацію статутної діяльності, що включає підтримку незалежної журналістики та створення суспільно важливого контенту. Публічна оферта.

Однако находить животных на снимках приходится ученым уже собственными силами, что отнимает много времени. Автоматически делать это трудно, потому что на фото есть не только животные, но и другие объекты — например, деревья или кусты.

Для решения этой проблемы начали использовать нейросети. Сейчас ученые из Оксфордского университета научили ее выделять на спутниковых снимках слонов.

Так, авторы исследования использовали фото спутников WorldView-3 и WorldView-4 с разрешением 31 сантиметр на пиксель. Это лучшее качество среди коммерческих спутников. Они сфотографировали территорию национального парка «Эддо-Элефант» в Южной Африке.

Подсчет слонов в этом заповеднике затрудняло то, что они часто покрывают себя грязью, чтобы защититься от солнца, в связи с чем сливаются с землей.

Исследователи использовали фото за 2014-2019 годы, с помощью специального алгоритма улучшая их качество.

Слонов на этих фото искала не только нейросеть, а еще и 51 доброволец. Затем ученые сравнили их результаты, заранее разделив снимки на два вида: однородные (степь) и разнородные (деревья, кусты).

Система справилась почти так же успешно, как и люди: ее точность угадывания на однородных снимках — 0,778, на разнородных — 0,73. У добровольцев результат был 0,8 и 0,776 соответственно.

Напомним, эколог из Сиднейского университета Крис Дикман заявил, что в Австралии из-за лесных пожаров, по предварительным подсчетам, погибли более миллиарда животных.