用手机识别鸟类是目前市面上效果最好的自动识别应用之一。与其他同类产品不同，这项技术确实有效——前提是你知道如何解读识别结果： 建议, 带着一定程度的信心，但并非最终结论。.
本指南解释了识别的工作原理、哪些应用程序是真实可靠的，以及在识别有疑问时如何确认物种。.
识别机制是如何运作的
通过图片
这款应用会将照片中的动物体型轮廓、颜色图案和比例与一个基于数千张专家鉴定照片训练而成的模型进行比对。它还会使用你的位置和日期信息，因为在特定月份地图上的特定位置，可能存在的物种数量会大大缩小候选范围。.
拐角处
你录制几秒钟的音频，模型会将声音模式与一个包含多种鸟类鸣叫声的数据库进行比对。在多种鸟类同时鸣叫的环境，或者存在交通和风噪的情况下，准确率会下降——因此，最好靠近鸟类，并在更安静的时候进行录音。.
存在且有效的应用程序
梅林鸟 ID
这款由康奈尔大学鸟类学实验室开发的应用程序是同类应用中的标杆之作。它通过照片、声音和特征问卷来识别鸟类，并提供包含描述、行为和分布信息的资料表。在应用商店中，它拥有超过17万条评论，是自然类应用中评分最高的应用之一。该应用使用区域数据包，用户需要在野外活动前下载这些数据包，从而实现离线使用。.
eBird
同样来自康奈尔实验室的还有这个观测记录平台。它并非用于物种识别，而是用于记录你观察到的事物、地点和时间，并将数据输入到世界上最大的生物多样性数据库之一。它与 Merlin 软件配合使用效果极佳——一个负责物种识别，另一个负责记录。.
鸟网
这项研究项目专注于声音识别，是康奈尔鸟类学实验室与德国开姆尼茨工业大学合作开展的。该项目录制鸟类叫声，处理数据，并找出最可能的物种。这些录音有助于研究鸟类的分布和季节性。.
自然主义者
它不仅限于鸟类，还涵盖了所有动植物。自动图像推荐仅仅是开始——关键区别在于社区，社区成员会对识别结果进行审核和确认。经多位用户验证的记录在研究中具有权威性，并开始被科学家使用。.
奥杜邦鸟类指南
美国国家奥杜邦协会出品的电子版鸟类图鉴，主要介绍北美鸟类。作为参考资料很有用，但对巴西的观鸟者来说用处不大。.
值得了解的界限
- 这只是个建议，并非定论。. 这些应用程序会根据概率顺序排列候选物种。相似的物种——巴西有很多这样的物种群——经常一起出现在列表中。.
- 区域覆盖不均衡。. 这些模型使用的训练数据中，某些地区的数据量比其他地区多。在巴西，一些较少被拍摄到的物种的准确率较低。.
- 照片不好会导致猜测错误。. 一只鸟如果对着光、失焦或者距离太远，就无法为模型提供足够的信息。.
- 羽毛颜色各异。. 幼体、雌性和蜕皮中的成体看起来可能与该物种的“经典”形象大相径庭。.
- 唱歌涉及方言和模仿。. 有些鸟类会模仿其他物种，这甚至会让经验丰富的观察者感到困惑。.
如何确认身份
- 除了颜色之外，还要观察：相对大小、喙的形状、尾巴的长度、飞行模式和行为。.
- 注意环境。茂密的森林、林缘地带、开阔的田野、沼泽和城市地区都孕育着不同的生物群落。.
- 将此信息与地理分布进行交叉核对。如果建议的物种在您所在的地区并不存在，那么它可能就不是该物种。.
- 与应用程序的野外指南进行比较，查看情况说明书中列出的相似物种。.
- 将记录发布在有社区审核机制的平台上，并接受收到的更正意见。.
良好的田间实践
- 繁殖季节不要使用歌曲播放来吸引鸟类：这会将动物从巢穴中驱赶出来，白白浪费它们的能量。.
- 保持距离。一张好照片需要耐心和良好的光线，而不是靠吓人的特写镜头。.
- 不要喂野生鸟类栖息。.
- 请尊重保护区和私人区域的标志。.
- 出发前请下载区域数据包，因为鸟类最多的地区信号通常较差。.
为什么唱歌比照片更能辨认一个人？
这有点反直觉，而且会改变你使用这些应用程序的方式。图像识别需要你拍摄一张清晰的小动物运动照片，通常是逆光拍摄，并且要置身于树叶丛中。而声音识别则只需要鸟鸣声即可。.
此外，歌声所蕴含的鉴别信息比外貌更多：
- 相似物种的鸣叫声却不同。. 外形几乎相同的鸟类往往叫声截然不同——它们就是这样互相识别的。.
- 这首歌在黑暗中和茂密的森林里都很动听。, 在那里，拍照是不可能的。.
- 一条记录可能包含多个物种。 同时，这些应用程序是分开的。.
值得了解的声音局限性：风和流水会造成很大的干扰；只发出短促叫声的鸟比连续鸣叫的鸟更难辨认；而且有些叫声会因地区而异，就像口音一样，这会使模型变得混乱。.
该应用无法取代的功能
- 地理背景。. 这是最有效却也最容易被忽视的筛选条件。即使某种物种与你所在地区有相似之处，但如果它不属于你的目标物种，那么它几乎肯定不是正确答案。务必提供物种的产地信息。.
- 一年中的某个时间。. 这种候鸟只在某些月份出现，这要么否定了某些说法，要么证实了某些说法。.
- 环境。. 这种物种栖息于茂密的森林中，不会出现在开阔的田野里。你发现它的地点就是强有力的证据。.
- 会变色的羽毛。. 幼年雌性和雄性之间的差异可能非常大，以至于它们看起来像是不同的物种——而且该模型通常能正确识别成年雄性，但对其他部分则识别错误。.
- 圈养或逃逸的鸟类, 它可能出现在完全超出其自然分布范围的地方。.
经验法则： 请将此建议视为假设，而不是答案。. 通过查阅地区指南、考虑物种的已知分布情况以及咨询有经验的人士，可以将猜测转化为识别。.
实习伦理：注册过程中哪些事情不该做。
这就是观察与干扰的区别所在，值得明确指出：
- 不要使用鸟鸣录音来吸引鸟类。. 这种方法之所以有效，是因为鸟类会将其视为领地入侵，并主动挑衅对手。反复挑衅会消耗鸟类的体力，占用其觅食时间，甚至导致其弃巢。在繁殖季节以及对于濒危物种而言，这种做法尤其有害——因此在一些保护区，这种做法是被禁止的。.
- 不要靠近鸟巢。. 人类的存在会通过留下的痕迹吸引捕食者，即使你离开之后也是如此。.
- 请勿喂食 拍照会改变动物的行为、饮食和分布。.
- 请勿使用闪光灯。, 尤其是对于夜行性鸟类而言。.
- 发布确切位置时请务必谨慎。 珍稀濒危物种：这些信息会落入那些捕捉它们进行贩运的人手中。一些记录应用程序允许你隐藏坐标——值得使用它们。.
您的注册信息具有科学价值。
赋予这项爱好不同意义的一个细节是：观测记录平台提供…… 用于研究和保护的数据库. 记录日期、地点、物种和证据（照片或音频）即成为分布数据。.
为了使您的注册信息有效：
- 报告 日期、时间和地点 精准地。.
- 附 证据即使是糟糕的照片或嘈杂的音频也有助于验证。.
- 登记 有多少人 你看到的不仅仅是物种。.
- 不要按照你“认为应该的方式”来更正识别结果——把审核工作留给验证者。.
- 还要记录常见的物种。常见物种的缺失或丰富程度与它们的稀有程度一样，都是很有用的信息。.
常见问题解答
没有互联网这些应用程序还能运行吗？
Merlin 可以正常工作，前提是您首先下载与观测区域对应的区域软件包。该软件包包含该地区物种的照片、声音和信息表。而录音平台通常会将观测数据存储在本地，并在连接网络后进行同步。.
它们能识别巴西物种吗？
是的，但表现并不均衡。模型会从已拍摄和记录的数据中学习，观察者较多的地区会产生更多数据。城市地区和覆盖良好的地区常见的物种准确率较高；而稀有鸟类或来自人迹罕至环境的鸟类则代表性不足。.
在茂密的森林中，我能相信声音识别吗？
需谨慎。在黎明时分，当多种鸟类同时鸣叫时，模型往往会列出几个置信度较低的候选者。因此，应尽可能录制靠近鸟鸣声源的短片段，并优先选择只有一种鸟鸣叫的瞬间。.
我如何才能根据我的观察为科学做出贡献？
通过在 eBird 和 iNaturalist 等与研究人员共享数据的平台上记录你所看到的内容，记录日期、地点以及附带的照片或音频信息具有真正的科学价值，尤其是在采样不足的地区——巴西的大部分地区就是这种情况。.
结论
鸟类识别应用程序是口袋里最实用科技产品之一：免费、由信誉良好的机构维护，且结果可验证。Merlin、eBird、BirdNET 和 iNaturalist 涵盖了鸟类识别、注册和社区评价等功能。.
将它们作为起点，而非最终答案。鸟类识别需要结合声音、图像、环境、行为和分布等因素——而正是这个过程，将一个好奇的人转变为一名观鸟者。.
