Simultaneous measurements of three-dimensional trajectories and wingbeat frequencies of birds in the field
Notice bibliographique
Résumé
Tracking the movements of birds in three dimensions is integral to a wide range of problems in animal ecology, behaviour and cognition. Multi-camera stereo-imaging has been used to track the three-dimensional (3D) motion of birds in dense flocks, but precise localization of birds remains a challenge due to imaging resolution in the depth direction and optical occlusion. This paper introduces a portable stereo-imaging system with improved accuracy and a simple stereo-matching algorithm that can resolve optical occlusion. This system allows us to decouple body and wing motion, and thus measure not only velocities and accelerations but also wingbeat frequencies along the 3D trajectories of birds. We demonstrate these new methods by analysing six flocking events consisting of 50 to 360 jackdaws ( Corvus monedula ) and rooks ( Corvus frugilegus ) as well as 32 jackdaws and 6 rooks flying in isolated pairs or alone. Our method allows us to (i) measure flight speed and wingbeat frequency in different flying modes; (ii) characterize the U-shaped flight performance curve of birds in the wild, showing that wingbeat frequency reaches its minimum at moderate flight speeds; (iii) examine group effects on individual flight performance, showing that birds have a higher wingbeat frequency when flying in a group than when flying alone and when flying in dense regions than when flying in sparse regions; and (iv) provide a potential avenue for automated discrimination of bird species. We argue that the experimental method developed in this paper opens new opportunities for understanding flight kinematics and collective behaviour in natural environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».