Vantage point photography and deep learning methods save time in monitoring seabird nesting colonies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring seabird colonies is essential for assessing population health and sustainability amid increasing marine industry and climate change. Advancements in photography have led to high-resolution photogrammetry techniques for monitoring seabird colonies. However, manual counting of birds and nests in images, potentially over multiple dates and seasons, is time-consuming and has limited a wider adoption of photogrammetry in colony monitoring. We addressed the task of automatically counting cormorants and their nests using an SLT camera, a Gigapan robotic camera mount, and image-stitching software. We applied this system to Vancouver’s Ironworkers Memorial Second Narrows Bridge, home to British Columbia’s largest Nannopterum auritum (Double-crested Cormorant) colony. The system takes overlapping images of the colony from a vantage point to create a panoramic image. We took 23 images of the bridge between April and September 2021. A subset of these images was used to train a deep-learning model that became the foundation of an automated pipeline to detect cormorants of different sizes, positions (standing, incubating, or sunning with wings outstretched), and nests (including only partial glimpses among the bridge girders). Our pipeline demonstrated potential for monitoring cormorant populations, by lowering manual effort while achieving high agreement with manual counts. Specifically, our pipeline reduced the manual time required to process images by 96% while achieving an average agreement of 93.6% between manual and automated counts for both cormorants and nests. We found reduced performance from an application of our model to images of a novel colony; however, we suggest that with additional model training and fine-tuning, our pipeline should provide an efficient and accurate alternative to manual counts for other colonial bird monitoring contexts. Our study showcases that high-resolution photogrammetry combined with deep learning methods enables the automatic identification and counting of birds and nests, significantly reducing the time and effort of long-term monitoring of colonially nesting birds.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».