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Enregistrement W3200944103 · doi:10.1111/2041-210x.13719

Tracking wildlife energy dynamics with unoccupied aircraft systems and three‐dimensional photogrammetry

2021· article· en· W3200944103 sur OpenAlexaff
Michelle R. Shero, Julian Dale, Alexander C. Seymour, Mike O. Hammill, Arnaud Mosnier, Samuel Mongrain, David W. Johnston

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Geographic SocietyOak Foundation
Mots-clésPhotogrammetryAerial surveyGeodesyEnvironmental scienceGeographyBiologyEcologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a novel application using unoccupied aircraft systems (UAS; drones) for structure‐from‐motion three‐dimensional (3‐D) photogrammetry of multiple, free‐living animals simultaneously. Pinnipeds reliably haul out on shore for pupping and breeding each year, accompanied by dramatic female‐to‐pup mass transfer over a short lactation period and males lose mass while defending mating territories. This provides a tractable study system for validating the use of UAS as a non‐invasive tool for tracking energy dynamics in wild populations. UAS imagery of grey seals Halichoerus grypus was collected at Saddle Island, Nova Scotia. A multirotor UAS was piloted in 360‐degree orbits around relatively dense animal aggregations and georeferenced images were used for construction of a 3‐D point cloud, orthomosaic and Digital Surface Model for animal volumetric measurements. Directly following UAS survey, a subset of adult females were hand‐measured (morphometrics, blubber depth, n = 21 handlings [15 were unique animals]) and female–pup pairs were weighed (adult females: n = 32 [24]; pups: n = 33 [23]) to validate that UAS 3‐D photogrammetric models provided accurate animal volume and mass estimates. UAS two‐dimensional body length measurements were sensitive to animal recumbency and posture. The new UAS 3‐D photogrammetric method overcame these constraints, and aerial‐derived body volume measurements were equivalent to those collected from the ground. UAS body volume measurements precisely predicted ‘true’ body mass (mean absolute error, adult female: 3.8 kg, 2.1% body mass; pup: 4.1 kg, 9.8%), and exhibited a stronger relationship with total body mass than with blubber volume. The method was applied to 673 free‐living animals to characterize volume and mass dynamics across lactation and breeding for a much larger sample size than would be possible using traditional ground methods. Indeed, 1–46 animals ( M ± SE : 9.2 ± 1.2) were modelled concurrently within the focal area of a UAS flight. Application of the method also captured significant inter‐annual variation in body volume/mass dynamics, and female‐to‐pup energy transfer efficiencies were lower when there was low sea ice extent. The UAS 3‐D photogrammetric method presented in this study is likely to be broadly applicable to other species, and the ability to measure whole groups of free‐living animals at once makes strides towards ‘weighing populations’.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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