ยุคใหม่ของการอนุรักษ์สัตว์ป่าที่เปลี่ยนแปลงด้วยโดรน AI และเป็ด

บทนำ――เปลี่ยน "เสียงรบกวน" ของผิวน้ำให้เป็นข้อมูล

ไม่มีเสียงใบพัดที่ดังหรือเสียงลมที่แรง โดรนขนาดเท่าฝ่ามือบินเงียบๆ เหนือพื้นที่ชุ่มน้ำ มองลงไปยังฝูงเป็ดจำนวนมาก ในพื้นที่ชุ่มน้ำของรัฐมิสซูรี นักวิจัยกำลังเปลี่ยนแปลงความเชื่อดั้งเดิมเกี่ยวกับการอนุรักษ์สัตว์ป่า การสำรวจทางอากาศแบบเดิมมีค่าใช้จ่ายสูงและมีความเสี่ยงสูง ขึ้นอยู่กับความชำนาญของผู้สังเกตการณ์ และอาจพลาดฝูงสัตว์ที่ซ่อนอยู่ในพุ่มไม้หรือกก ทีมจากมหาวิทยาลัยมิสซูรี (Mizzou) ได้รวมภาพโดรนกับ AI เพื่อ "นับ" "แยกแยะ" และ "ลดการซ้ำซ้อน" ทำให้สามารถอ่านการเคลื่อนไหวและสถานะการอยู่อาศัยของนกน้ำได้เงียบ รวดเร็ว และแม่นยำยิ่งขึ้นPhys.org

อะไรคือสิ่งใหม่――การสังเกตการณ์แบบ "ครบวงจร"

หัวใจของการวิจัยนี้คือการรวมกระบวนการต่างๆ เช่น การวางแผนการบิน→การเก็บภาพ→การตรวจจับตัวบุคคล→การแบ่งแยกที่อยู่อาศัย→การขจัดการซ้ำซ้อน→การสร้างรายงานสรุป เป็นแพ็คเกจเดียว การถ่ายภาพถูกปรับให้เหมาะสมด้วยความสูงและความเร็วในการบิน และอัตราการทับซ้อนของภาพ ใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการตรวจจับและนับตัวบุคคล นอกจากนี้ยังใช้ Segment Anything Model (SAM) และตัวจำแนกประเภทเพื่อสร้างการแบ่งแยกสภาพแวดล้อม เช่น "ผิวน้ำเปิด/พืชพรรณ/พื้นที่เกษตรกรรม" โดยอัตโนมัติ และอ่านการระบุระดับสายพันธุ์และการกระจายตัวของฝูงในพื้นที่ สุดท้ายใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในการสร้างสรุปที่อ่านง่ายสำหรับหน่วยงานจัดการ การเชื่อมโยงตั้งแต่การทำงานภาคสนามจนถึงการรายงานทำให้การสำรวจมีความสามารถในการทำซ้ำสูงขึ้นอย่างมากMDPI

ความแม่นยำ――ผิวน้ำเปิดมากกว่า 95% แม้ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนก็ยังได้ 80-85%

ความแม่นยำเป็นสิ่งที่น่าจับตามอง ในสถานการณ์ที่ "ตรงไปตรงมา" ซึ่งนกสามารถมองเห็นได้ชัดเจนบนผิวน้ำ มีความถูกต้องมากกว่า 95% แม้ในสภาพที่ซับซ้อนซึ่งมีการซ้อนทับหรือซ่อนอยู่ในต้นไม้หรือพืชผลก็ยังได้ 80-85% วิธีการใหม่สามารถตรวจจับและแก้ไข "การทับซ้อนของภาพ" ซึ่งเป็นสาเหตุทั่วไปของข้อผิดพลาดในการประมาณการด้วยมือและการนับซ้ำ การปรับปรุงนี้มีความสำคัญในการลดความซับซ้อนและความไม่ชัดเจนของการสำรวจ และทำให้ตัวเลขใกล้เคียงกับการตัดสินใจมากขึ้นPhys.org

ความรู้สึกของการวิจัย――การใช้งานจริงของมหาวิทยาลัย×การบริหาร

ความพยายามนี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้หน่วยงานบริหาร เช่น กรมอนุรักษ์ปลาและสัตว์ป่ารัฐมิสซูรี (MDC) สามารถใช้งานได้ คณะวิศวกรรมศาสตร์ของมหาวิทยาลัยพัฒนาการ "เพิ่มประสิทธิภาพ" ของการวิเคราะห์ภาพ ขณะที่หน่วยงานบริหารใช้ในภาคสนาม และเผยแพร่เป็นบทความวิชาการในวารสารนานาชาติ 'Drones' พร้อมการตรวจสอบโดยเพื่อน เป็นวงจรที่ดีงาม การแก้ปัญหาท้องถิ่นเริ่มต้นและพัฒนาเป็นแพ็คเกจเทคโนโลยีที่สามารถขยายไปยังรัฐและภูมิภาคอื่นๆ ได้Phys.org

ความก้าวหน้าทางเทคนิค――ข้ามกำแพง "การทับซ้อน" และ "สภาพแวดล้อม"

ฝูงนกมักจะหนาแน่นและมีการทับซ้อนกันในภาพ นอกจากนี้พืชพรรณในพื้นที่ชุ่มน้ำหรือพื้นที่เกษตรกรรมยังสร้างรูปแบบที่ "หลอกลวง" ที่มีรูปร่างและสีคล้ายกับนก บทความนี้ได้พัฒนาวิธีการตรวจจับการทับซ้อนระหว่างภาพต่อเนื่องเพื่อลดการนับซ้ำ ในการแบ่งแยกสภาพแวดล้อมใช้ SAM เพื่อแยกพื้นผิวที่ซับซ้อน เพิ่มความแม่นยำในการนับและประเมินที่อยู่อาศัย งานวิจัยก่อนหน้านี้รายงานความเอนเอียงในการตรวจจับผิดพลาดหรือการมองข้ามเนื่องจากประเภทพืชพรรณ ความละเอียด (GSD) และสภาพอากาศ โดยการรวมการประมาณการแก้ไข (Horvitz–Thompson) แสดงให้เห็นผลในการลดข้อผิดพลาดลงครึ่งหนึ่ง "วิธีการบูรณาการ" ในครั้งนี้สามารถกล่าวได้ว่าเป็นการนำความรู้เหล่านั้นมาปฏิบัติMDPI

ทำไมต้อง "โดรน×AI"――ความปลอดภัย ค่าใช้จ่าย ความเร็ว

การสำรวจทางอากาศที่มีคนขับแบบเดิมมีความซับซ้อนในทุกด้าน เช่น การรักษาความปลอดภัยของนักบินและผู้สังเกตการณ์ ค่าเชื้อเพลิงและค่าเครื่องบิน การรอคอยสภาพอากาศ โดรนทำให้สิ่งนี้เบาลงและเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน ความเงียบช่วยลดความเสี่ยงในการรบกวนนก และสามารถแบ่งพื้นที่ชุ่มน้ำที่ต้องตรวจสอบเป็นบล็อกเล็กๆ และหมุนเวียนได้อย่างรวดเร็ว AI ประมวลผลภาพด้วย "มาตรฐานเดียวกันเสมอ" ลดความแตกต่างจากความชำนาญและความเหนื่อยล้าของผู้สังเกตการณ์ สำหรับหน่วยงานบริหาร การหมุนเวียนการตรวจสอบประจำปีอย่างมีแผน และการจัดหาข้อมูลที่ "ไม่พลาดเวลา" สำหรับการตัดสินใจเกี่ยวกับการอนุรักษ์ การควบคุมการล่าสัตว์ และการพัฒนาพื้นที่ชุ่มน้ำเป็นจุดแข็งPhys.org

ความสามารถในการขยาย――จากเป็ดสู่ระบบนิเวศ

ระบบนี้ไม่จำกัดเฉพาะนกน้ำเท่านั้น หากมีการวางแผนการบินที่เหมาะสมและกล้องความละเอียดสูง ข้อมูลการเรียนรู้ที่เฉพาะเจาะจง ก็สามารถนำไปใช้กับกวาง นกชนิดอื่นๆ หรือการประเมินสภาพพื้นที่ชุ่มน้ำได้ ทีมวิจัยเองก็คาดหวังว่าการแพร่หลายของโดรนที่มีราคาย่อมเยาและเซ็นเซอร์ความละเอียดสูงจะช่วยปรับปรุงการจำแนกและการตรวจจับให้ดียิ่งขึ้น การเชื่อมต่อกับกล้องดักจับ AI หรือการผสานรวมกับข้อมูลดาวเทียมและเรดาร์ที่จับการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในพื้นที่กว้างก็เป็นสิ่งที่อยู่ในสายตาPhys.org

ความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ――การตรวจสอบ การประชาสัมพันธ์ และการมองเห็นในพื้นที่สาธารณะ

งานวิจัยนี้ได้รับการตรวจสอบและเผยแพร่ในวารสารโอเพ่นแอคเซส 'Drones' ของ MDPI ซึ่งมีการอธิบายวิธีการและจุดเด่นอย่างชัดเจน การแปลความหมายของพื้นหลังและความสำคัญทางสังคมของงานวิจัยผ่านช่องทางการประชาสัมพันธ์ของมหาวิทยาลัยและ EurekAlert! ก็เป็นลักษณะเด่น การไม่จำกัดผลลัพธ์ไว้ในห้องปฏิบัติการและทำให้สามารถตรวจสอบได้ในพื้นที่สาธารณะเป็นปัจจัยที่เร่งการนำไปใช้ในภาคสนามMDPI

การตอบสนองบนโซเชียลมีเดีย――"การแพร่กระจายอย่างเงียบๆ" และประเด็นที่กำลังเกิดขึ้น

เนื่องจากการเผยแพร่ยังไม่นาน การตอบสนองยังไม่เป็นที่แพร่หลาย แต่ในชุมชนมหาวิทยาลัยมีการเริ่มแชร์ เช่น การตั้งกระทู้ใน Reddit ของ r/mizzou พื้นที่ชุมชนในมหาวิทยาลัยและท้องถิ่นเหล่านี้มักเป็นศูนย์กลางสำหรับการอภิปรายเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์จากงานวิจัย (การจัดการอนุรักษ์ การศึกษา วิทยาศาสตร์พลเมือง) ในซับเรดดิตที่เกี่ยวข้องกับการอนุรักษ์ก็มีบริบทที่ข่าวที่เกี่ยวข้องแพร่กระจาย และในอนาคตประเด็นเช่น "จริยธรรมในการใช้งานภาคสนาม" "ความเป็นส่วนตัวและการควบคุม" "การลดความเครียดต่อสัตว์ป่า" จะมีการอภิปรายในทั้งด้านปฏิบัติและคุณค่าReddit

รายการตรวจสอบสำหรับการนำไปใช้ในภาคสนาม (สำหรับการปฏิบัติ)

• ข้อบังคับและการอนุญาต: ความสูงในการบิน การมองเห็นนอกสายตา (BVLOS) การบินกลางคืน กฎท้องถิ่นของพื้นที่คุ้มครองชุ่มน้ำ

• การประเมินความเสี่ยงในการรบกวน: การปรับแผนการบินตามชนิด ฤดูผสมพันธุ์ อุณหภูมิ ความเร็วลม

• การกำกับดูแลข้อมูล: การพิจารณาความอ่อนไหวของข้อมูลตำแหน่ง (ที่ทำรังหรือชนิดที่หายาก) ขอบเขตการเผยแพร่และการไม่ระบุชื่อ

• ความสามารถในการทำซ้ำ: บันทึกการบิน ข้อมูลเมตาของกล้อง เวอร์ชันข้อมูลการเรียนรู้ ตัวชี้วัดการประเมินแบบจำลอง

• การพัฒนาบุคลากร: การควบคุมและการจัดการความปลอดภัย (ความรู้เทียบเท่า Part 107) และทีมสองชั้นสำหรับการวิเคราะห์ภาพและการบำรุงรักษาแบบจำลอง

• การเชื่อมโยง: การสร้างเครือข่ายระหว่างมหาวิทยาลัย การบริหาร NGO และวิทยาศาสตร์พลเมือง (การรวมข้อมูลและการตรวจสอบภายนอก)

บทสรุป――"การสังเกตการณ์ที่เงียบและแข็งแกร่ง" ช่วยขับเคลื่อนการอนุรักษ์

นกน้ำเป็นกระจกสะท้อนความสมบูรณ์ของพื้นที่ชุ่มน้ำ โดรน×AI ช่วยเพิ่มความละเอียดของกระจกนั้นและขยายแกนเวลา การออกแบบที่ยึดติดกับความเป็นจริงของระบบนิเวศและชีวิตในท้องถิ่น แต่สามารถนำไปใช้ซ้ำได้อย่างกว้างขวาง นี่คือคุณค่าที่ใหญ่ที่สุดของความพยายามในมิสซูรี การสังเกตการณ์ที่เงียบจากท้องฟ้าช่วยให้การตัดสินใจแน่นอนขึ้นและปรับระยะห่างระหว่างสัตว์ป่ากับมนุษย์ให้เหมาะสมPhys.org

Powered by Froala Editor##HTML