Lintujen tunnistussovellukset: Kuinka tunnistaa lajit oikein

Lintujen tunnistaminen matkapuhelimella on yksi automaattisista tunnistussovelluksista, joka toimii parhaiten käytännössä. Toisin kuin muut lupaukset, tässä teknologia todella lunastaa odotukset – kunhan tiedät, miten tulkita tulos sellaisena kuin se on: ehdotus, tietyllä varmuudella, ei tuomiolla.

Tämä opas selittää, miten tunnistus toimii, mitkä sovellukset ovat aitoja ja luotettavia ja miten laji vahvistetaan, kun tunnistuksesta on epäilyksiä.

Miten tunnistaminen toimii

Kuvan mukaan

Sovellus vertaa kehon ääriviivoja, värikuviota ja mittasuhteita malliin, joka on koulutettu tuhansien asiantuntijoiden tunnistamien valokuvien perusteella. Se käyttää myös sijaintiasi ja päivämäärääsi, koska mahdollisten lajien luettelo tietyssä kartan kohdassa tietyn kuukauden aikana pienentää huomattavasti ehdokkaiden joukkoa.

Kulman mukaan

Äänität muutaman sekunnin ääntä, ja malli vertaa äänikuviota ääntelykirjastoon. Ympäristöissä, joissa useita lajeja laulaa samanaikaisesti, tai joissa on liikennettä ja tuulen melua, tarkkuus laskee – kannattaa tallentaa lähempää ja hiljaisempina aikoina.

Sovellukset, jotka ovat olemassa ja toimivat

Merlin Bird -tunnus

Cornellin yliopiston ornitologian laboratorion kehittämä sovellus on luokkansa johtava. Se tunnistaa lintuja valokuvien, äänen ja ominaisuuskyselyn avulla ja tarjoaa tietolomakkeita, joissa on kuvauksia, käyttäytymistä ja levinneisyyttä. Play Kaupassa sillä on yksi parhaista luokituksista luontosovellusten joukossa, yli 170 000 arvostelulla. Se toimii alueellisten datapakettien avulla, jotka lataat ennen maastoon menoa, mikä mahdollistaa offline-käytön.

eBird

Myös tämä Cornell Labin havaintojen kirjausalusta on tarkoitettu tunnistamiseen, vaan sen avulla voi kirjata ylös, mitä näki, missä ja milloin, ja se täydentää yhtä maailman suurimmista biodiversiteettitietokannoista. Se toimii hyvin yhdessä Merlinin kanssa – toinen tunnistaa, toinen tallentaa.

BirdNET

Tämä Cornell Labin ja saksalaisen Chemnitzin teknillisen yliopiston yhteistyönä toteutettu tutkimushanke keskittyy luotettavaan tunnistukseen. Se tallentaa kutsuääniä, käsittelee tietoja ja palauttaa todennäköisimmän lajin. Tallenteet edistävät levinneisyyden ja kausivaihtelun tutkimuksia.

iNaturalist

Se menee lintuja pidemmälle: se kattaa eläimistön ja kasviston yleisesti. Automaattinen kuvaehdotus on vasta alkua – keskeinen ero on yhteisö, joka tarkistaa ja vahvistaa tunnistukset. Useiden käyttäjien validoima tietue saa laatustatuksen tutkimuksessa ja tiedemiehet alkavat käyttää sitä.

Audubonin lintuopas

National Audubon Societyn digitaalinen kenttäopas, joka keskittyy pohjoisamerikkalaisiin lajeihin. Hyödyllinen hakuteoksena, vähemmän hyödyllinen lintuharrastajille Brasiliassa.

Rajat, jotka kannattaa tietää

• Se on ehdotus, ei varmuus. Sovellukset esittelevät ehdokkaat todennäköisyysjärjestyksessä. Samankaltaiset lajit – ja Brasiliassa on monia tällaisia ryhmiä – esiintyvät usein listalla yhdessä.
• Alueellinen kattavuus on epätasainen. Mallit koulutettiin käyttämällä enemmän dataa joiltakin alueilta kuin toisilta. Brasilialaisilla lajeilla, joita kuvataan harvemmin, on alhaisempi tarkkuusaste.
• Huono kuva johtaa huonoon arvaukseen. Valoa vasten, epätarkka tai liian kaukana oleva lintu ei anna mallille tarpeeksi tietoa.
• Höyhenpeite vaihtelee. Nuoret yksilöt, naaraat ja sulkasadon aloittavat aikuiset voivat näyttää aivan erilaisilta kuin lajin "klassinen" kuva.
• Laulamiseen liittyy murretta ja matkimista. Jotkut linnut matkivat muita lajeja, mikä hämmentää jopa kokeneita tarkkailijoita.

Kuinka vahvistaa henkilöllisyys

1. Tarkkaile värin lisäksi myös suhteellista kokoa, nokan muotoa, hännän pituutta, lentokuviota ja käyttäytymistä.
2. Huomioi ympäristö. Tiheässä metsässä, reunamilla, avomerellä, suolla ja kaupunkialueella on erilaisia yhteisöjä.
3. Vertaile tätä maantieteelliseen levinneisyyteen. Jos ehdotettua lajia ei esiinny alueellasi, se ei todennäköisesti ole kyseinen laji.
4. Vertaa sovelluksen kenttäoppaaseen ja tarkastele tietolomakkeessa lueteltuja samankaltaisia lajeja.
5. Julkaise tietue alustalla, jossa on yhteisön tarkistusmahdollisuus, ja hyväksy korjaus, kun se tulee.

Hyvät kenttäkäytännöt

• Älä käytä laulun soittoa lintujen houkuttelemiseen pesimäaikana: se ajaa eläimen pois pesästä ja tuhlaa sen energiaa tarpeettomasti.
• Pidä etäisyyttä. Hyvä kuva syntyy kärsivällisyydellä ja hyvällä valaistuksella, ei lähikuvilla, jotka säikäyttävät ihmisiä.
• Älä ruoki villilintuja niille istumaan.
• Noudata kylttejä suojelluilla alueilla ja yksityisalueilla.
• Lataa alueelliset datapaketit ennen lähtöä, sillä alueilla, joilla on eniten lintuja, on usein heikko signaali.

Miksi laulaminen tunnistaa ihmisen paremmin kuin valokuva?

Se on epäloogista ja muuttaa tapaasi käyttää näitä sovelluksia. Kuvan tunnistus perustuu siihen, että saat selkeän kuvan pienestä liikkuvasta eläimestä, usein taustavalaistuna ja kasvillisuuden keskellä. Äänen tunnistus perustuu vain linnun lauluun.

Lisäksi laulaminen sisältää enemmän erottavaa tietoa kuin ulkonäkö:

• Samankaltaiset lajit laulavat eri tavalla. Lähes identtiseltä näyttävillä linnuilla on usein hyvin selkeät äänet – näin ne tunnistavat toisensa.
• Kappale toimii pimeässä ja tiheässä metsässä., jossa valokuvan ottaminen on mahdotonta.
• Yksi tietue voi sisältää useita lajeja. samaan aikaan, ja sovellukset eriytyvät.

Äänen rajoitukset, jotka on hyvä tietää: tuuli ja virtaava vesi ovat erittäin häiritseviä; lintu, joka päästää vain lyhyitä ääniä, on vaikeampi tunnistaa kuin lintu, joka laulaa peräkkäin; ja ääntely vaihtelee alueittain, kuten aksentti, mikä hämmentää mallia.

Mitä sovellus ei korvaa

• Maantieteellinen konteksti. Se on tehokkain ja useimmin sivuutettu suodatin. Laji, jota ei esiinny alueellasi, ei todennäköisesti ole oikea vastaus, olipa se kuinka samanlainen tahansa. Ilmoita aina sijainti.
• Vuodenaika. Muuttolintu on läsnä vain tiettyinä kuukausina, ja tämä joko sulkee pois tai vahvistaa oletukset.
• Ympäristö. Tämä tiheissä metsissä elävä laji ei esiinny avomailla. Elinympäristö, jossa näit sen, on vahva todiste.
• Höyhenpeite, joka muuttuu. Nuoret naaraat ja urokset voivat olla niin erilaisia, että ne näyttävät olevan erillisiä lajeja – ja malli tunnistaa usein aikuisen uroksen oikein ja tekee muut väärin.
• Lintu vankeudessa tai karannut, joka voi esiintyä täysin luonnollisen esiintymisalueensa ulkopuolella.

Nyrkkisääntö: Käsittele ehdotusta hypoteesina, älä vastauksena. Arvailuista tulee tunnistusta, kun pyydät vahvistusta alueelliselta oppaalta, otat huomioon lajin tunnetun levinneisyyden ja konsultoit kokeneen henkilön kanssa.

Kenttäetiikka: mitä ei pidä tehdä rekisteröinnin saamiseksi.

Tämä on se seikka, joka erottaa havainnon häiriöstä, ja se on syytä ilmaista selkeästi:

• Älä käytä linnunlaulun tallenteita lintujen houkuttelemiseen. Tekniikka toimii, koska lintu kokee sen reviiriään loukkaavaksi hyökkäykseksi ja kohtaa kilpailijan. Tämä uuvuttaa eläimen toistuvasti, vie siltä aikaa ja voi saada sen hylkäämään pesänsä. Pesimäaikana ja uhanalaisten lajien kohdalla se on erityisen vahingollista – ja on olemassa suojelualueita, joissa käytäntö on kielletty.
• Älä lähesty pesää. Ihmisen läsnäolo houkuttelee petoeläimiä jälkiensä ansiosta, jopa sen jälkeen, kun olet jo poissa.
• Älä syötä Ottaa kuva. Se muuttaa eläimen käyttäytymistä, ruokavaliota ja levinneisyyttä.
• Älä käytä salamaa., etenkin yölintujen kanssa.
• Ole varovainen julkaistessasi tarkkaa sijaintiasi. Harvinaiset tai uhanalaiset lajit: tieto saavuttaa ne, jotka pyydystävät ne salakuljetusta varten. Useat lokitietosovellukset mahdollistavat koordinaattien piilottamisen – niitä kannattaa käyttää.

Rekisteröinnilläsi on tieteellistä arvoa.

Yksi yksityiskohta, joka antaa harrastuksen eri merkityksen: havaintojen tallennusalustat syöttävät... tutkimuksessa ja suojelussa käytettävät tietokannat. Päivämäärää, sijaintia, lajia ja todisteita – valokuvia tai äänitteitä – sisältävästä tiedosta tulee levinneisyystietoa.

Jotta rekisteröitymisestäsi olisi hyötyä:

1. Raportti päivämäärä, aika ja paikka tarkkuudella.
2. Liittää todisteetJopa huonolaatuinen kuva tai kohinainen ääni auttaa validoinnissa.
3. Rekisteröidy kuinka monta yksilöä Näit, etkä vain lajia.
4. Älä korjaa tunnistusta sellaiseksi kuin "mielestäsi sen pitäisi olla" – jätä tarkistus validoijalle.
5. Kirjaa myös ylös, mikä on yleistä. Yleisen lajin puuttuminen tai runsaus on yhtä hyödyllistä tietoa kuin sen harvinaisuus.

Usein kysytyt kysymykset

Toimivatko sovellukset ilman internetiä?

Merlin toimii, jos ensin lataat alueellisen paketin, joka vastaa aluetta, jolla aiot tarkkailla. Tämä lataus sisältää valokuvia, ääniä ja tietolomakkeita alueen lajeista. Tallennusalustat taas yleensä tallentavat havainnot paikallisesti ja synkronoituvat, kun yhteys on muodostettu.

Tunnistavatko he brasilialaisia lajeja?

Kyllä, mutta epätasaisella suorituskyvyllä. Mallit oppivat valokuvatusta ja tallennetusta aineistosta, ja alueet, joilla on enemmän havaitsijoita, tuottavat enemmän dataa. Yleisillä lajeilla kaupunkialueilla ja hyvin peitetyillä alueilla on hyvä tarkkuusaste; harvinaiset linnut tai harvoin vierailluista ympäristöistä tulevat linnut ovat vähemmän edustettuina.

Voinko luottaa äänen tunnistamiseen tiheässä metsässä?

Varauksin. Aamunkoitteessa kuorossa, jossa useita lajeja laulaa samaan aikaan, malli yleensä listaa useita ehdokkaita heikolla luotettavuudella. Tallenna lyhyitä otteita mahdollisimman läheltä lähdettä ja suosi hetkiä, jolloin vain yksi lintu laulaa.

Miten voin havaintojeni perusteella edistää tiedettä?

Dokumentoimalla näkemäsi alustoille, jotka jakavat tietoa tutkijoiden kanssa, kuten eBird ja iNaturalist, tietojen tallentaminen päivämäärineen, sijainteineen ja liitettyine valokuvineen tai äänineen on todellista tieteellistä arvoa, erityisesti alueilla, joilla on vähän näytteitä – kuten on suuressa osassa Brasiliaa.

Johtopäätös

Lintujen tunnistussovellukset ovat yksi parhaista esimerkeistä hyödyllisestä teknologiasta taskussasi: ilmaisia, hyvämaineisten laitosten ylläpitämiä ja todennettavissa olevilla tuloksilla. Merlin, eBird, BirdNET ja iNaturalist kattavat tunnistuksen, rekisteröinnin ja yhteisön tarkistuksen.

Käytä niitä lähtökohtana, älä lopullisena vastauksena. Tunnistus vahvistetaan yhdistämällä ääni, kuva, ympäristö, käyttäytyminen ja levinneisyys – ja juuri tämä prosessi muuttaa uteliaan ihmisen lintuharrastajaksi.

Lue myös

• Siipikarjan vaaka: Erän painon hallinta matkapuhelimella
• Ilmaisia sovelluksia karjan punnitsemiseen: Mikä on ilmaista ja mikä ei
• Sovellus karjan punnitsemiseen: Todellisia etuja ja myyttejä pellosta
• Kissan punnitseminen kotona: oikea menetelmä ja sovelluksen rooli
• Sovellus kissan kuvaamiseen: Äänet, valo ja mikä toimii
• Ilmaisia sovelluksia eläinten punnitsemiseen: Mitä ne todella tekevät