Onların Footprints'e tarafından belirlenmesi Bireyler: Çitalar Spotting
Summary
The cheetah (Acinonyx jubatus) is an iconic, endangered species, but conservation efforts are challenged by habitat shrinkage and conflict with commercial farmers. The footprint identification technique, a robust, accurate and cost-effective image classification system, is a new approach to monitoring cheetahs.
Abstract
The cheetah (Acinonyx jubatus) is Africa’s most endangered large felid and listed as Vulnerable with a declining population trend by the IUCN1. It ranges widely over sub-Saharan Africa and in parts of the Middle East. Cheetah conservationists face two major challenges, conflict with landowners over the killing of domestic livestock, and concern over range contraction. Understanding of the latter remains particularly poor2. Namibia is believed to support the largest number of cheetahs of any range country, around 30%, but estimates range from 2,9053 to 13,5204. The disparity is likely a result of the different techniques used in monitoring.
Current techniques, including invasive tagging with VHF or satellite/GPS collars, can be costly and unreliable. The footprint identification technique5 is a new tool accessible to both field scientists and also citizens with smartphones, who could potentially augment data collection. The footprint identification technique analyzes digital images of footprints captured according to a standardized protocol. Images are optimized and measured in data visualization software. Measurements of distances, angles, and areas of the footprint images are analyzed using a robust cross-validated pairwise discriminant analysis based on a customized model. The final output is in the form of a Ward’s cluster dendrogram. A user-friendly graphic user interface (GUI) allows the user immediate access and clear interpretation of classification results.
The footprint identification technique algorithms are species specific because each species has a unique anatomy. The technique runs in a data visualization software, using its own scripting language (jsl) that can be customized for the footprint anatomy of any species. An initial classification algorithm is built from a training database of footprints from that species, collected from individuals of known identity. An algorithm derived from a cheetah of known identity is then able to classify free-ranging cheetahs of unknown identity. The footprint identification technique predicts individual cheetah identity with an accuracy of >90%.
Introduction
Çita (Acinonyx jubatus) Afrika'nın en tehlikede olan felid ve Tehdit Türlerin 1 IUCN Kırmızı Listesi tarafından düşüş nüfus trendi ile Savunmasız olarak listelenir. Küresel çita nüfusunun dünya nüfusunun 4,6,7 üçte belki daha birlikte, 7-10,000 bireyler 1 ve Namibya serbest değişen çita en büyük kalesi olarak kabul edilmektedir arasında olduğu tahmin edilmektedir. Güney Afrika (550), Zimbabve (400), Zambiya (100), Mozambik, ardından 1800 ile önümüzdeki yakın menzil devlet Botswana ile 2,000 olarak Namibya'nın çita nüfusunu yerleştirilmiş, 2007 yılında Güney Afrika için nüfus tahminleri, (<5). Bazı eyaletler 7 değerlendirilmeyen idi.
Namibya yetkililer açıkça "başarıyla bir arada ekosistemlerinin bir yelpazede Güvenli, canlı çita nüfus ve Namibya insanlar tarafından değerlenir." Vizyonu belirttiğimiz Bununla birlikte, hayvancılıkve oyun tarım büyük arazi düzenli Namibya 8,9 ve toprak sahipleri tuzak kullanan ve hayvancılık veya değerli yaban hayatı predasyon azaltmak amacıyla kendi özelliklerine çita öldürmek vardır. 1200'den fazla çitalar 1991 yılından 2006 yılına kadar çıkarıldı, ancak tüm bu 'offtakes' 10 kaydedildi. Dahası, bu çiftçi-çita çatışmanın etkili bir çözüm olup olmadığını bir tartışma vardır. Öldürme veya translokasyonla, çakışmaya neden olarak algılanan hayvanların uzaklaştırılması gibi daha iyi hayvancılık koruması 11 gibi diğer vasıtalarla çatışma azaltılması daha az etkili olabilir. 12 ay sonrası translokasyon için hayatta kalma yayınlanan oranları% 18 den 11% 40 12 arasında değişmektedir.
Namibya sayılar, kimlik ve çita dağılımına ilişkin güvenilir verilerin toplanması, insan-çita çatışma durumları ele anahtarıdır. izleme teknikleri Nami hedeflenen anket aralığı Güncel çitaturistler ve hükümet tarafından fırsatçı gözlemler paydaşlara 4 Çevre ve Turizm bian Bakanlığı kamera tuzakları 13, GPS ya da 10,14 VHF yaka, çiftçi görüşme anketleri 8 ve hatta nokta desen 15 kullanımı, 4 bildirir. Ancak, ortak bir kriter ya da anket çaba ölçümü olmadan bu tekniklerin etkinliğinin karşılaştırılması zordur. Her sınırlamaları vardır; GPS uydu ve VHF yaka, pahalı ve genellikle güvenilmez hedeflenen anket kapsamı sınırlıdır ve kamera tuzakları aralığı sınırlıdır.
Bu farklı yöntemlerle üretilen tahminler büyük ölçüde değişmektedir. Marker ve ark., 10 daha koordineli bir yaklaşıma gerektiğinin altını çizmiştir. çeşitli yöntemler çita nüfus yoğunluğunu tahmin etmek için tarım arazileri üzerinde kullanılmış ve bu tahminlerin bir dizi üretti. Örneğin, bir radyo-telemetri çalışma çitalar / 1.000 km (0.73 ±) 2.5 tahmin <sup> 2 ise 4.1 tahmini bir kamera tuzağı çalışması (± 0.4) çitalar / 1.000 km 2 (Marker ve ark. 2007). Bu varyasyon yoğunluğunu tahmin etmek için farklı yöntemler kullanarak sorunu vurgular, ancak bugüne kadar tek etkili, tekrarlanabilir teknik çitalar Namibya işgal habitatların geniş bir yelpazesinde kullanılan olabilir hangi belirlenmiştir. Bu etkili çita izlenmesi ve korunması için bir sorun olmaya devam etmektedir.
Bu meydan okuma Çita izlemek için sağlam, düşük maliyetli ve esnek bir araç gelişimini yol açtı. Ayak izi kimlik tekniği ilk siyah gergedan 16 için geliştirilmiş ve daha sonra beyaz gergedan 17, Amur kaplanı 18, dağ aslanı 19, ve diğerleri dahil olmak üzere türlerin geniş bir yelpazede için uyarlanmıştır.
Çeşitli çalışmalar türlerin, bireyler ve cinsiyete göre büyük etobur belirlemek için ayak kullanmak mümkün olduğunu göstermiştir. Süreçbir veya birkaç ölçümlerin 16,17,22-30 istatistiksel analiz, ölçümlerin 21 bir karşılaştırmak için ayak izleri 20 basit şekli açıklamasından gelişti ve 31 .Bu çabaları değişken başarı vardı titizlik büyük ölçüde bağlı olan analiz şekil vardır veri toplama ve analitik süreçler ve eğitim veri kümeleri geliştirmek için kullanılan deney hayvanlarının sayısı. ayak izleri kullanmanın birkaç pratik avantajlar vardır. Ilk görüntüler diğer non-invaziv yaklaşımlar yanında toplanan olmasıdır (örneğin, kamera yakalama, saç / dışkı, vb DNA toplama) çok az ekstra çaba veya maliyet ile. İkincisi, ayak izleri substrat izinleri, hayvan aktivitesinin en her yerde belirtisi, nerede.
ayak izi kimlik tekniği cheetah için açıklanan ilk sağlam ayak izi kimlik tekniği ve ayak izleri bulunan herhangi bir yerinde uygulanabilir. Ayak izleri sufficie olmalıdırdiğer yönden başkaları baskın baskı ayak ve topuk çıplak gözle net bir şekilde görülebilir tanımlandığı gibidir. Saha operatörleri çita ayağının temel anatomi ile kendilerini tanıtmak ve ilgi alanındaki baskılar tespit edebilmek ve diğer simpatrik büyük etobur baskılar onları ayırmak gerekir. Bu iki yöntemden bir nüfus sayımı tekniği olarak kullanılabilir (örneğin, ayak toplanan? Ile temsil kaç çitalar) ya da bir araç olarak belirli kişilerin izlenmesi için. Ayak izleri de türlerin yerel yoğunlukları bireyleri tanımlamak ve sonra hesaplamak için tekniği kullanılarak, mark-tekrar yakalama analizlerde 'işaretleri olarak kullanılabilir. Veri toplama sadece bir temel dijital kamera ve ölçek gerektirir.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bu yazıda izleme için yeni bir maliyet-etkin, toplum dostu bir yaklaşım olarak teorik ayak izi kimlik tekniği uygulama ve potansiyelini özetliyor ve dolayısıyla çita tasarruf yardımcı olur. Aracın geniş uygulama sonraki adımlar aralığı alanlarında çita nüfusa sahip daha geniş alan testi olacaktır.
ayak izi kimlik tekniği birkaç anahtar açıdan ayak izlerinden bireyleri belirlemek için önceki girişimleri farklıdır; standart ve titiz ayak izi toplama protokolü, akıcı bir grafik kullanıcı arayüzü yazılımı, analizden önce görüntü yönlendirme ve optimizasyonu, ve sınıflandırma için yeni bir istatistiksel model.
protokolün başarısı için gerekli olan birçok kritik adımlar vardır. İlk olarak, kum yollar doğru hazırlanmalı ve hayvan normal rahat bir yürüyüş hızında kum üzerinde açtı. ayak izleri görüntüleme, photographer doğrudan üst baskı merkezi olması gerekir. Genellikle kontrol etmek için bir gözlemci olması yararlıdır. Son olarak, (bir uzman izci olabilir veya bir asistan) fotoğrafçı seyahat hattı boyunca ileri veya geriye doğru ayak izleri iz izlemek için yere bir çita ayak izi tespit ve beceriye sahip muktedir olması çok önemlidir .
Takip becerileri bilinmeyen veya serbest değişen çitalar izlemek için bu tekniğin etkili ileri uygulanması için gereklidir. beceri eksikliği birlikte seyahat olabilir farklı hayvanların yollar arasında yetersiz iyi tanımlanmış ayak izi ya da karışıklık toplanması yol açabilir. Bu son nokta, genç erkekler bazen birlikte hareket 3 veya daha fazla hayvan koalisyonlar çitalar için özellikle önemlidir. Ancak, bu endişe birlikte hareket en fazla 13 kişi gruplarının doğru tanımladı vardı başka bir sosyal türler, beyaz gergedan için ele alınmıştırileri veya geri yollar izlemeyi kullanmaya ayak izi kimlik tekniği tarafından belirtilen (Alibhai ve ark., 2008) 17.
Şimdi kalan birkaç uzman yerli izci varken, çabalar onlarla meşgul ve toplumun genç üyelerine becerilerini transfer yapılıyor. Böyle bir girişim, Antik Becerileri Akademisi, Namibya N / a'an ku SE Vakfı tarafından ev sahipliği yapacak. Benzer şekilde, izci eğitim sertifika programları hızlı büyüme sağlıyor bilim adamları ve amatör doğa bilimciler bu temel alan tekniklerini öğrenmek.
ayak izi görüntülerde dönüm noktalarının doğru manuel konumlandırma tekniğinin doğruluğu merkezidir. Yine, operatörler ayak ve elde edilen ayak izi temel anatomi aşina olmalıdır. Yazarlar şu anda katılan el işi en aza indirmek için otomasyon geliştirmek ve stan hakkında herhangi bir endişeniz çözümüne yardımcı çalışıyorsunuzfarklı operatörler arasında ler ve prosedürler. Bu arada, sadece dönüm konumlandırma her alan yerinde bir işletmecinin sorumluluğunda olması önerilir. Çabaları derece alan uygulama yükseltmek olacaktır veri yakalama ve analiz vatandaş bilim adamları, meşgul devam etmektedir. Bu mevcut kısıtlamalara rağmen, bu yazılım protokolü başarıyla Siyah ve Beyaz gergedan, Ovası tapir ve Amur kaplanı da dahil olmak üzere türlerin bir dizi için sahada konuşlandırıldı.
Alt tabaka onların açık bir izlenim izin vermelidir – ayak izleri ile çalışan bir açık sınırlama vardır. Kısmi baskılar veya kalitesiz baskılar yetersiz detay 32 sağlarlar. Ancak, çita aralığının geniş alanlar kapladığı koleksiyonu için idealdir ve küçük aksi takdirde uygunsuz alanlar için bile ayak izleri toplamak için yapay kum yollar koyarak bu sınırlama aşmak mümkün olabilir. Bu ayak gösterim pedleri etkili CA ile kombinasyon halinde de kullanılabilirmera tuzakları, bilinen çita işaretleme mesaj / ağaçlar örneğin. beceri ve yerel bilgi Takip ölçüde bulma ve uygun substratın alanların belirlenmesi konusunda yardımcı olabilir.
ayak izi kimlik tekniği non-invaziv olduğundan, hayvanın ekoloji veya davranış herhangi bir rahatsızlık neden olmaz. Birçok çalışma, bu tür uygulamaların katlanılan maliyet ve güvenilmez veri 33 toplama riskini yakalama, immobilizasyon, taşıma potansiyeli ve gerçek bir risk gösterilen ve enstrümantasyon montaj var. bir teknik olarak ayak izi kimlik koruma yönetimi başka bir avantajı vardır. geleneksel izleme beceri ve maliyet-etkinlik dayanarak, koruma izleme süreçlerinde daha önce marjinal yerel toplulukları meşgul olabilir. Stander 34 ve Liebenberg 35 bağımsız ele alınması ve korunması izleme beceri ve bu gruplara dahil değerine tanıklık.
Çita izlemek için ayak izi kimlik tekniği yeteneği Gelecekteki gelişmeler devam etmektedir ve ve yüzey kontrolleri (zamanla bireylerin ayak morfolojisi değişiklikler dahil) yaş sınıfı algoritmaları bina, serbest değişen çitalar doğrulama için saha denemeleri yer alıyor. Yazarlar ayrıca görüntü segmentasyon dönüm noktaları işaretleme doğruluk ve tutarlılık optimize etmek için izin bilgisayar vizyonu teknikleri araştırıyoruz.
ayak izleri hayvanların kendileri daha bulmak çok daha kolay genellikle en her yerde hayvan belirtilerinden biri, ve olduğundan, ayak izi kimlik geniş kabulü oyun değişen koruma izleme olabilir. Dünyanın en önemli korunan karasal alanların yıllık 36 başına yaklaşık sonucu sekiz milyar eğlence ziyaret alırsınız. ziyaretçilerin çoğunluğu artık akıllı telefonlar taşırlar. Bir uygulama Wildtrack için geliştirilen Kullanma ayak izi verilerinin toplanması basit ve hızlı olacak ve e potansiyel olabilirffect benzeri görülmemiş örnek büyüklüğü ve mekansal ölçekte bir veri seti. Bir maliyet-etkin veri toplama protokolü ile, ayak izi kimlik tekniği kolayca herhangi bir koruma araç içine örgü uyum sağlar. Bir görüntü sınıflandırma sistemine olarak, sağlam tıbbi, adli uygulama olabilir modeli ve kolluk alanları (örneğin anti-kaçak avcılık) var.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
The authors would like to acknowledge the support of the N/a’an ku sê Foundation, Namibia; the JMP division (jmp.com) of SAS (sas.com) USA; Chester Zoo, U.K., Cheetah Conservation Botswana, Botswana; and Foundation SPOTS, Netherlands.
Materials
| ITEM | |||
| Garden shovel | |||
| Garden rake | |||
| Substrate tamper | |||
| River or builders sand | |||
| Buckets | |||
| Watering can or sprayer | |||
| Digital camera | |||
| Paper for Photo ID slips | http://wildtrack.org/citizen-science/photographing-footprints/ | ||
| Carpenters' cm folding rule | |||
| Laptop or desktop computer | |||
| JMP software | |||
| The footprint identification technique add-in to JMP software |
References
- Zanin, M., Palomares, F., Brito, D. What we (don’t) know about the effects of habitat loss and fragmentation on felids. Oryx. 49 (1), 96-106 (2015).
- Nowell, K. . Namibia cheetah conservation strategy. , 78 (1996).
- Stein, A. B., Aschenborn, O., Kastern, M., Andreas, A., Thompson, S. . Namibia Large Carnivore Atlas. , 12 (2012).
- Jewell, Z. C., Alibhai, S. K. . Identifying Endangered Species from Footprints. , (2013).
- Johnson, S., et al. Modeling the viability of the free-ranging cheetah population in Namibia: an object-oriented Bayesian network approach. Ecosphere. 4 (7), art 90 (2013).
- Purchase, G., Marker, L., Marnewick, K., Klein, R., Williams, S. . Regional assessment of the status, distribution and conservation needs of cheetahs in southern Africa. Status and conservation needs of cheetahs in southern Africa. , 44-46 (2007).
- Lindsey, P. A., et al. Determinants of persistence and tolerance of carnivores on Namibian ranches: Implications for conservation on southern African private lands. PLoS ONE. 8 (1), e52458 (2013).
- Mendelsohn, J. . Farming systems in Namibia; A publication for the Namibia National Farmers Union (NNFU). , (2006).
- Marker, L., Dickman, A., Wilkinson, C., Schumann, B., Fabiano, E. The Namibian cheetah: Status report. Cat News. 3, 4-13 (2007).
- Boast, L. K., Good, K., Klein, R. Translocation of problem predators: is it an effective way to mitigate conflict between farmers and cheetahs Acinonyx jubatus. in Botswana?. Oryx. (1365-3008), 1-8 (2015).
- Weise, F. J., Stratford, K. J., van Vuuren, R. J. Financial Costs of Large Carnivore Translocations – Accounting for Conservation. PLoS ONE. 9 (8), e105042 (2014).
- Marnewick, K., Funston, P. J., Karanth, K. U. Evaluating camera trapping as a method for estimating cheetah abundance in ranching areas. S. Afr. J. Wildl. Res. 38 (1), 59-65 (2008).
- Wachter, B., et al. The use of data from VHF and GPS radio-collared cheetahs to decrease conflicts between cheetahs and farmers in Namibia. 26, 556-567 (2006).
- Kelly, M. J. Computer-aided photograph matching in studies using individual identification: an example from Serengeti cheetahs. J. Mammal. 82 (2), 440-449 (2001).
- Jewell, Z. C., Alibhai, S. K., Law, P. R. Censusing and monitoring black rhino (Diceros bicornis.) using an objective spoor (footprint) identification technique. J. Zool. 254 (1), 1-16 (2001).
- Alibhai, S. K., Jewell, Z. C., Law, P. R. A footprint technique to identify white rhino Ceratotherium simum at individual and species levels. Endanger. Species Res. 4, 205-218 (2008).
- Gu, J., Alibhai, S. K., Jewell, Z. C., Jiang, G., Ma, J. Sex determination of Amur tigers (Panthera tigris altaica) from footprints in snow. Wildl. Soc. Bull. 38 (3), 495-502 (2014).
- Jewell, Z. C., Alibhai, S. K., Evans, J. W. Monitoring mountain lion using footprints: A robust new technique. Wild Felid Monitor. 7 (1), 26-27 (2014).
- Panwar, H. S. A note on tiger census technique based on pugmark tracings. Indian For. (Special Issue), 70-77 (1979).
- Sagar, S. R., Singh, L. A. K. Technique to distinguish gender of tiger (Panthera tigris) from pugmarks. Indian For. 117, 24-28 (1993).
- Lewison, R., Fitzhugh, E. L., Galentine, S. P. Validation of a rigorous track classification technique: identifying individual mountain lions. Biol. Conserv. 99 (3), 313-321 (2001).
- Smallwood, K. S., Fitzhugh, E. L. A track count for estimating mountain lion Felis concolor californica population trend. Biol. Conserv. 71 (3), 251-259 (1995).
- Scharis, I., Rasmussen, G. S. A., Laska, M. Using morphometrics to quantitatively differentiate African wild dog footprints from domestic dog footprints – a pilot study. Afr. J. Ecol. 54 (1), 3-8 (2015).
- Gore, A. P., et al. Tiger census: role of quantification. Curr. Sci. 64, 711-714 (1993).
- McDougal, C., Seidensticker, J., Christie, S., Jackson, P. You can tell some tigers by their footprints with confidence. Riding the tiger. , (1999).
- Sharma, S., Jhala, Y., Sawarkar, V. B. Gender discrimination of tigers by using their pugmarks. Wildl. Soc. Bull. 31 (1), 258-264 (2003).
- Sharma, S., Jhala, Y., Sawarkar, V. B. Identification of individual tigers (Panthera tigris) from their pugmarks. J. Zool. 267 (1), 9-18 (2005).
- Sharma, S., Wright, B. . Monitoring tigers in Ranthambore using the digital pugmark technique. , (2005).
- Riordan, P. Unsupervised recognition of individual tigers and snow leopards from their footprints. Anim. Conserv. 1 (4), 253-262 (1998).
- Law, P. R., Jewell, Z. C., Alibhai, S. K. Using shape and size to quantify variation in footprints for individual identification: case study with white rhino (Ceratotherium simum). Wildl. Soc. Bull. 37 (2), 4-33 (2013).
- Laity, K. M. . Field Validation of the Footprint Identification Technology on Free-roaming Cheetahs in Namibia. , (2015).
- Jewell, Z. Effect of monitoring technique on quality of conservation science. Conserv. Biol. 27 (3), 501-508 (2013).
- Stander, P. E., Ghau, I., Tsisaba, D., Oma, I., Vi, I. Tracking and the interpretation of spoor: a scientifically sound method in ecology. J. Zool. 242 (2), 329-341 (1997).
- Liebenberg, L., Blake, E., Steventon, L., Benadie, K., Minye, J. Integrating traditional knowledge with computer science for the conservation of biodiversity. , 26-30 (1998).
- Balmford, A., et al. Walk on the Wild Side: Estimating the Global Magnitude of Visits to 649 Protected Areas. PLoS Biol. 13 (2), e1002074 (2015).
