Flight speed and time of day heavily influence rainforest canopy wildlife counts from drone-mounted thermal camera surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The payload size and commercial availability of thermal infrared cameras mounted on drones has initiated a new wave in the potential for conservationists and researchers to survey, count and detect wildlife, even the most complex of habitats such as forest canopies. However, several fundamental design and methodological questions remain to be tested before standardized monitoring approaches can be broadly adopted. We test the impact of both the speed of drone flights and diel flight period on tropical rainforest canopy wildlife detections. Detection and identification rates differ between both flight speeds and diel time. Overall ~ 36% more detections were made during slower flight speeds, along with a greater ability to categorize taxonomic groups. Flights conducted at 3am resulted in ~ 67% more detections compared to flights conducted at 7am (the diel period with the lowest detection rate). However, 112% more detections could be identified to taxonomic group in 7am flights compared with 3am flights – due to the types of wildlife being identified and the assistance of the RGB camera. Although, this technology holds great promise for carrying out surveys in structurally complex and poorly known ecosystems like forest canopies, there is more to do in further methodological testing, and building automated post-processing systems. Our results suggest that drone studies in the same habitat types, with the same animal densities, could be off by multiples if flown during different times and/or at different speeds. The difference could be an alarming 5-6x variation in animal detections or identification depending on changes in these two factors alone.
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 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) | 0,002 | 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 ».