ड्रोन, AI और बत्तखें: वन्यजीव संरक्षण का नया युग

परिचय――जल की सतह के "शोर" को जानकारी में बदलना

न तो कोई शोरगुल वाला प्रोपेलर की आवाज़ है, न ही तेज़ हवा की आवाज़। एक हथेली के आकार का ड्रोन चुपचाप आर्द्रभूमि के ऊपर से उड़ता है, अनगिनत बत्तखों के झुंड को देखता है। मिसौरी राज्य की आर्द्रभूमि में, शोधकर्ता वन्यजीव संरक्षण की पुरानी धारणाओं को बदल रहे हैं। पारंपरिक विमान सर्वेक्षण महंगा और जोखिम भरा होता था, जो पर्यवेक्षकों के कौशल पर निर्भर करता था, और जब झुंड पेड़ों की छत्रछाया या सरकंडों में छिप जाते थे तो उन्हें अनदेखा कर दिया जाता था। इसलिए मिसौरी विश्वविद्यालय (मिज़ू) की टीम ने ड्रोन इमेजिंग और एआई को "गिनने", "पहचानने" और "दोहराव को समाप्त करने" के लिए एकीकृत किया। जलपक्षियों की आवाजाही और निवास की स्थिति को पहले से कहीं अधिक चुपचाप, तेज़ी से और सटीकता से पढ़ा जा सकता है।Phys.org

क्या नया है――"एकीकृत" अवलोकन पाइपलाइन

शोध का केंद्र बिंदु उड़ान योजना→ छवि अधिग्रहण→ व्यक्तिगत पहचान→ आवास विभाजन→ दोहराव उन्मूलन→ सारांश रिपोर्ट निर्माण की एक श्रृंखला को एक पैकेज में समेकित करना है। उड़ान की ऊँचाई और गति, छवियों के ओवरलैप दर को अनुकूलित करके शूटिंग की जाती है, और डीप लर्निंग के माध्यम से व्यक्तियों का पता लगाया और गिना जाता है। इसके अलावा, सेगमेंट एनीथिंग मॉडल (SAM) और वर्गीकरणकर्ता को मिलाकर "खुली जल सतह/वनस्पति/खेती" जैसे पर्यावरणीय विभाजन को स्वचालित रूप से उत्पन्न किया जाता है, और प्रजाति स्तर की पहचान और झुंड के स्थानिक वितरण को समझा जाता है। अंत में, एक बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल (LLM) प्रबंधन एजेंसियों के लिए पढ़ने में आसान सारांश प्रदान करता है। फील्डवर्क से लेकर रिपोर्टिंग तक "कनेक्ट" होने से, सर्वेक्षण की पुनरावृत्ति क्षमता में काफी वृद्धि हुई है।MDPI

सटीकता――खुली जल सतह पर 95% से अधिक, जटिल वातावरण में भी 80-85%

ध्यान देने योग्य बात सटीकता है। "सरल स्थिति" में जहां जल की सतह पर पक्षी स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं, 95% से अधिक की सटीकता दिखाई गई है, जबकि जटिल परिस्थितियों में जहां पेड़ या फसलें ओवरलैप करती हैं या छिपाती हैं, 80-85% की सटीकता प्राप्त की गई है। छवियों के ओवरलैप के कारण होने वाली "दोहरी गिनती" जैसी पारंपरिक मानव अनुमान त्रुटियों के कारण भी नई विधि के माध्यम से पता लगाया और सही किया जा सकता है। सर्वेक्षण की जटिलता और अस्पष्टता को कम करते हुए, यह सुधार निर्णय लेने के लिए अधिक विश्वसनीय संख्या प्रदान करता है।Phys.org

शोध का अनुभव――विश्वविद्यालय×प्रशासन का कार्यान्वयन अभिमुखता

यह पहल जानबूझकर मिसौरी राज्य मछली और वन्यजीव संरक्षण विभाग (MDC) जैसे प्रशासनिक निकायों के उपयोग के लिए तैयार की गई है। विश्वविद्यालय के इंजीनियरिंग विभाग ने छवि विश्लेषण के "अनुकूलन" को आगे बढ़ाया, प्रशासन ने प्रबंधन के क्षेत्र में इसका उपयोग किया, और इसे अंतरराष्ट्रीय पत्रिका 'Drones' में सहकर्मी समीक्षा के साथ प्रकाशित किया गया—यह एक स्वस्थ चक्र है। स्थानीय समस्याओं के समाधान से शुरू होकर, इसे अन्य राज्यों और क्षेत्रों में स्केलेबल तकनीकी पैकेज के रूप में विकसित किया गया है।Phys.org

तकनीकी सफलता――"ओवरलैप" और "पर्यावरण" की बाधाओं को पार करना

पक्षियों के झुंड अक्सर घने होते हैं, और स्क्रीन पर व्यक्तियों का ओवरलैप होता है। इसके अलावा, आर्द्रभूमि वनस्पति या कृषि भूमि पक्षियों के समान आकार और रंग के "भ्रामक" पैटर्न बनाते हैं। इस पेपर ने ओवरलैप डिटेक्शन विधियों को विकसित किया है जो लगातार छवियों के बीच डबल काउंटिंग को कम करता है। पर्यावरण विभाजन में, SAM का उपयोग करके जटिल सतहों को विभाजित किया गया, जिससे गिनती और निवास स्थान के मूल्यांकन की सटीकता बढ़ी। पूर्ववर्ती शोध में भी वनस्पति प्रकार, रिज़ॉल्यूशन (GSD), मौसम आदि के कारण गलत पहचान और चूक की रिपोर्ट की गई है, और होर्विट्ज़-थॉम्पसन प्रणाली के साथ संयोजन करके त्रुटि को आधा करने का प्रभाव दिखाया गया है। यह "एकीकृत दृष्टिकोण" उन अंतर्दृष्टियों को कार्यान्वयन में लाने का प्रयास है।MDPI

क्यों "ड्रोन×AI"――सुरक्षा, लागत, गति

पारंपरिक मानवयुक्त विमान सर्वेक्षण में पायलट और पर्यवेक्षकों की सुरक्षा सुनिश्चित करना, ईंधन और विमान की लागत, मौसम की प्रतीक्षा—हर पहलू में भारी होता है। ड्रोन इसे हल्का बनाते हैं और संचालन की लचीलापन बढ़ाते हैं। शांति पक्षियों के लिए व्यवधान के जोखिम को कम करती है, और निरीक्षण किए जाने वाले आर्द्रभूमि ब्लॉकों को जल्दी से विभाजित किया जा सकता है। एआई छवियों को "हमेशा एक ही मानक" पर संसाधित करता है, जिससे पर्यवेक्षकों के कौशल और थकान के कारण होने वाले अंतर को कम करता है। प्रशासन के लिए, यह हर साल की निगरानी को योजनाबद्ध तरीके से संचालित करने और संरक्षण उपायों, शिकार नियमों, आर्द्रभूमि विकास आदि के निर्णय लेने के लिए "समय पर डेटा" प्रदान करने की क्षमता है।Phys.org

विस्तार क्षमता――बत्तखों से पारिस्थितिकी तंत्र तक

यह प्रणाली केवल जलपक्षियों तक सीमित नहीं है। उच्च रिज़ॉल्यूशन कैमरा और उपयुक्त उड़ान योजना, और विषय-विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा के साथ, इसे हिरण या अन्य पक्षियों, आर्द्रभूमि की स्थिति के मूल्यांकन आदि में लागू किया जा सकता है। शोध दल स्वयं उम्मीद करता है कि भविष्य में अधिक सस्ती ड्रोन और उच्च रिज़ॉल्यूशन सेंसर के प्रसार से वर्गीकरण और पहचान में और सुधार होगा। एआई कैमरा ट्रैप के साथ एकीकरण और व्यापक मौसमी परिवर्तनों को पकड़ने के लिए उपग्रह और रडार डेटा के साथ संयोजन भी विचाराधीन है।Phys.org

पारदर्शिता और विश्वसनीयता――समीक्षा, प्रचार, सार्वजनिक क्षेत्र में दृश्यता

यह शोध एमडीपीआई के ओपन एक्सेस जर्नल 'Drones' में समीक्षा के बाद प्रकाशित किया गया है, जिसमें विधियों और योगदान बिंदुओं को स्पष्ट रूप से वर्णित किया गया है। विश्वविद्यालय के प्रचार और EurekAlert! जैसे वितरण चैनलों के माध्यम से, शोध की पृष्ठभूमि और सामाजिक महत्व को समझने में आसान तरीके से अनुवादित किया गया है। शोध को प्रयोगशाला के परिणामों तक सीमित नहीं रखते हुए, इसे सार्वजनिक क्षेत्र में सत्यापन योग्य बनाने की प्रवृत्ति फील्ड कार्यान्वयन के त्वरण का एक प्रमुख कारक है।MDPI

एसएनएस की प्रतिक्रिया――"शांत प्रसार" और उभरते मुद्दे

प्रकाशन के बाद से कम समय होने के कारण, यह कोई बड़ा वायरल नहीं हुआ है, लेकिन विश्वविद्यालय समुदाय में Reddit के r/mizzou में थ्रेड्स के रूप में साझा किया जा रहा है। ऐसे आंतरिक और क्षेत्रीय समुदाय के स्थान अक्सर संरक्षण प्रबंधन, शिक्षा, नागरिक विज्ञान के उपयोग को लेकर व्यावहारिक चर्चा के केंद्र बन जाते हैं। संरक्षण से संबंधित सबरेडिट्स में भी संबंधित समाचारों का प्रसार होता है, और भविष्य में "फील्ड ऑपरेशन की नैतिकता", "गोपनीयता और विनियमन", "वन्यजीवों पर न्यूनतम तनाव" जैसे मुद्दों पर गहन चर्चा होगी।Reddit

फील्ड कार्यान्वयन की चेकलिस्ट (व्यावहारिक उपयोग के लिए)

• विनियमन और अनुमति: उड़ान ऊँचाई, दृष्टि से बाहर (BVLOS) की अनुमति, रात की उड़ान, आर्द्रभूमि संरक्षण क्षेत्र के स्थानीय नियम।

• व्यवधान जोखिम मूल्यांकन: प्रजाति, प्रजनन काल, तापमान, और हवा की गति के अनुसार उड़ान योजना समायोजन।

• डेटा गवर्नेंस: स्थान जानकारी की संवेदनशीलता (घोंसले के स्थान या दुर्लभ प्रजाति) के प्रति संवेदनशीलता, सार्वजनिकता और गुमनामी।

• पुनरावृत्ति क्षमता: उड़ान लॉग, कैमरा मेटाडेटा, प्रशिक्षण डेटा संस्करण, मॉडल मूल्यांकन मेट्रिक्स का रिकॉर्ड।

• मानव संसाधन विकास: संचालन और सुरक्षा प्रबंधन (Part 107 के समकक्ष साक्षरता) और छवि विश्लेषण और मॉडल रखरखाव की दो-स्तरीय टीम।

• सहयोग: विश्वविद्यालय, प्रशासन, एनजीओ, नागरिक विज्ञान का नेटवर्किंग (डेटा समेकन और बाहरी ऑडिट के लिए आधार बनाना)।

निष्कर्ष――"शांत और मजबूत अवलोकन" संरक्षण को आगे बढ़ाता है

जलपक्षी आर्द्रभूमि की स्वास्थ्य स्थिति का प्रतिबिंब होते हैं। ड्रोन×AI इस प्रतिबिंब की स्पष्टता को बढ़ाते हैं और समय के आयाम को मजबूत करते हैं। यह स्थानीय पारिस्थितिकी और जीवन की वास्तविकता में निहित होते हुए भी व्यापक रूप से पुन: प्रयोज्य डिजाइन है—यह मिसौरी के प्रयास का सबसे बड़ा मूल्य है। आकाश से शांत अवलोकन निर्णय लेने को सुनिश्चित करता है और वन्यजीवों और मनुष्यों के बीच की दूरी को संतुलित करता है।Phys.org