Estimating kangaroo density by aerial survey: a comparison of thermal cameras with human observers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Aerial surveys provide valuable information about the population status and distribution of many native and pest vertebrate species. They are vital for evidence-based monitoring, budget planning and setting management targets. Despite aircraft running costs, they remain one of the most cost-effective ways to capture distribution and abundance data over a broad area. In Australia, annual surveys of large macropods are undertaken in several states to inform management, and in some jurisdictions, to help set commercial kangaroo harvest quotas. Improvements in the cost efficiencies of these surveys are continually sought. Aerial thermal imaging techniques are increasingly being tested for wildlife surveys, but to date no studies have directly compared population data derived from thermal imaging with data collected by human observers during the same flight. Aims During an aerial survey of western grey kangaroos (Macropus fuliginosus), eastern grey kangaroos (M. giganteus) and red kangaroos (Osphranter rufus) across the state of Victoria, Australia, the objective was to conduct a direct comparison of the effectiveness of thermal camera technology and human observers for estimating kangaroo populations from aerial surveys. Methods A thermal camera was mounted alongside an aerial observer on one side of the aircraft for a total of 1360 km of transect lines. All thermal footage was reviewed manually. Population density estimates and distance sampling models were compared with human observer counts. Key results Overall, the kangaroo density estimates obtained from the thermal camera data were around 30% higher than estimates derived from aerial observer counts. This difference was greater in wooded habitats. Conversely, human-derived counts were greater in open habitats, possibly due to interference from sunlight and flushing. It was not possible to distinguish between species of macropod in the thermal imagery. Conclusions Thermal survey techniques require refining, but the results of the present study suggest that with careful selection of time of day for surveys, more accurate population estimates may be possible than with conventional aerial surveys. Implications Conventional aerial surveys may be underestimating animal populations in some habitats. Further studies that directly compare the performance of aerial observers and thermal imaging are required across a range of species and habitats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».