그들의 발자국으로 확인 개인 : 치타를 구경하기
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
치타 (Acinonyx jubatus)는 아프리카에서 가장 멸종 위기에 놓인 felid와 위협 종 (1)의 IUCN 적색 목록에 의한 인구 감소 추세와 취약로 표시됩니다. 글로벌 치타의 인구는 세계 인구 4,6,7의 세 번째보다 아마도 더와 7-10,000 개인 1, 나미비아 자유에 이르기까지 치타의 가장 큰 거점으로 인식 사이의 것으로 추정된다. 남아프리카 공화국 (550), 짐바브웨 (400), 잠비아 (100), 모잠비크 다음에 1800와 다음 가까운 범위 상태 보츠와나와 2,000 나미비아의 치타 인구를 배치 2007 년 남부 아프리카 인구 추정, (<5). 몇몇 국가는 7 unassessed했다.
나미비아 당국은 명확하게 "성공적으로 공존하는 생태계의 범위에 걸쳐 안전하고 실행 가능한 치타 인구와 나미비아의 사람들에 의해 평가된다."의 비전을 언급 한 그러나, 가축게임 농업 주요 토지 정기적으로 나미비아 8,9 및 토지 소유자에 트랩을 사용하고 가축 또는 가치있는 야생 동물의 포식을 줄이기위한 시도로 자신의 특성에 치타를 죽일 수 있습니다. 1,200 개 이상의 치타는 1991 년부터 2006 년에 제거하고, 전부는 아니지만 같은 'offtakes'는 10을 기록 하였다. 또한, 이것은 농부 치타 충돌 효과적인 솔루션인지 여부에 대한 논쟁이있다. 죽이거나 전위시킴으로써, 충돌을 야기하는 것으로 인식 동물의 제거는 더 가축 보호 (11)과 같은 다른 수단에 의해 충돌 완화보다 덜 효과적 일 수있다. 12개월 후 전위 생존의 공개 비율은 18 %에서 11 40 % 12 원거리했다.
나미비아 번호, ID와 치타의 분포에 신뢰할 수있는 데이터를 수집하는 것은 인간 치타 갈등 상황을 해결하는 열쇠입니다. 모니터링 기술은 나미의 대상으로 설문 조사 범위는 현재 치타관광객과 정부의 기회 관측 이해 관계자 4 환경 관광 총통 정부는 카메라 트랩 (13), GPS 또는 10, 14 VHF 목걸이, 농부 면접 조사 (8), 심지어 자리 패턴 (15)의 사용, 4를보고합니다. 그러나, 일반적인 기준 또는 조사 노력 정량없이이 기술의 효과의 비교는 곤란하다. 각 제한이 있습니다; GPS 위성과 VHF 칼라는 비용이 종종 신뢰할 대상으로 설문는 범위를 제한하고, 카메라 트랩 범위를 제한하고있다.
이러한 다양한 방법에 의해 제조 견적은 매우 다양합니다. 마커 등. (10)보다 조정 된 방식에 대한 필요성을 강조 하였다. 다양한 방법 치타 인구 밀도를 추정 농지에서 사용되었고, 이러한 추정 범위를 제작했다. 예를 들어, 무선 원격 측정 연구는 치타 / 1,000km (0.73 ±) 2.5을 추정 <suP> 2 동안 4.1을 추정 카메라 트랩 연구 (± 0.4) 치타 / 1,000km 2 (마커 등. 2007). 이 변화는 농도를 추정하기 위해 서로 다른 방법을 이용하여 문제를 강조하고 있지만, 지금까지는 하나의 효과적인 기술은 반복 치타 나미비아에서 점유 서식지의 넓은 범위에 걸쳐 이용 될 수있는 식별되지 않았다. 이 효과 치타 모니터링 및 보존에 대한 문제가 남아있다.
이 과제는 치타 모니터링 강력 비용 효율적이고 유연한 도구의 개발을 촉발. 발자국 식별 기술은 최초의 흑인 코뿔소 (16)에 대한 개발 이후에 흰 코뿔소 (17), 아무르 호랑이 (18), 퓨마 (19) 등을 포함한 종의 광범위한 적응했다.
다양한 연구는 종 개인 및 성별 큰 육식을 식별하는 풋 프린트를 사용하는 것이 가능하다는 것을 표시하고있다. 과정하나 또는 여러 개의 측정 16,17,22-30의 통계 분석, 측정 (21)의 비교에 발자국 (20)의 간단한 형태의 설명에서 진화 31 .These 노력이 성공을 변화했다의 엄격함에 크게 의존 한 분석을 형성했다 데이터 수집 및 해석 프로세스, 트레이닝 데이터 세트를 개발하는 데 사용되는 시험 동물의 수. 풋 프린트를 이용하는 여러 실질적인 장점이있다. 첫 번째는 이미지가 다른 비 침습적 방법과 함께 수집 할 수 있다는 것입니다 (예를 들어, 카메라 포착, 헤어 / 배설물 등으로부터 DNA 수집) 약간의 여분의 노력 또는 비용. 둘째, 발자국 기판 허가, 동물의 활동의 가장 유비쿼터스 기호, 어디에이다.
발자국 식별 기술은 치타에 대해 기술 한 최초의 강력한 풋 프린트 식별 기술과 발자국이 발견 된 현장에서 적용 할 수있다. 발자국 sufficie해야합니다ntly 인쇄의 발가락과 발 뒤꿈치가 육안으로 분명히 볼 수 있다고 정의했다. 필드 사업자는 치타 다리의 기본 해부학을 숙지하고 관심의 영역에서 지문을 식별 할 수 및 기타 sympatric 큰 육식 동물의 인쇄 구별해야합니다. 이 기법은 하나 센서스 기술로서 사용될 수있다 (예를 들어, 풋 프린트 수집?로 표시 얼마나 많은 치타) 또는 도구로 특정 개인을 모니터링. 발자국 또한 종의 국소 농도를 개체 식별하고 계산하는 기술을 사용하여, 마크 탈환 분석에서 "마크"로서 사용될 수있다. 데이터 수집은 기본적인 디지털 카메라 및 스케일을 필요로한다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 논문은 모니터링에 대한 새로운 경제적, 사회 친화적 인 방법으로 이론적 풋 프린트 식별 기술의 응용 프로그램과 잠재력을 설명하고, 따라서 치타를 절약 할 수 있도록. 도구의 광범위한 응용 프로그램에서 다음 단계는 다양한 분야에서 치타 인구보다 광범위한 필드 테스트 될 것입니다.
발자국 식별 기술은 몇 가지 주요 측면에서 발자국에서 개인을 식별하기 위해 이전의 시도와 다르다; 표준화 엄격한 공간 컬렉션 프로토콜 유선형 그래픽 사용자 인터페이스 소프트웨어 분석 이전 이미지의 방위 및 최적화 및 분류를위한 새로운 통계 모델.
프로토콜의 성공을 위해 필요한 몇 가지 중요한 단계가 있습니다. 첫째, 모래 산책로가 제대로 준비를해야하고, 동물은 정상 편안한 보행 속도로 모래 위에했다. 발자국 이미징의 photographer 직접 오버 헤드 인쇄의 중심이어야합니다. 종종이를 확인하는 관찰자가 유용합니다. 마지막으로, (전문가 추적기 수 있습니다 또는 보조) 사진 작가가 여행의 라인을 따라 앞이나 뒤로 발자국의 흔적을 추적 지상에 치타 풋 프린트를 식별하고 기술을 가질 수있을 것이 매우 중요합니다 .
추적 기술은 알 수없는 또는 자유에 이르기까지 치타를 모니터링하기위한이 기술의 효과를 더 구현에 필수적이다. 기술의 부족은 함께 여행 할 수 다른 동물의 산책로 사이에 충분히 잘 정의 된 발자국 또는 혼란의 수집 될 수 있습니다. 이 후자의 점은 젊은 남성 때때로 함께 이동 3 개 이상의 동물의 연합을 형성 치타에 특히 중요하다. 그러나이 문제는 함께 움직이는 최대 13 개인의 그룹이 올바르게 식별자 있었다 다른 사회 종, 흰색 코뿔소에 대한 해결되었습니다앞으로 또는 뒤로 산책로의 추적을 사용하여 풋 프린트 식별 기술에 의해 얘기들이었다 (Alibhai 외. 2008) 17.
지금은 몇 남아있는 전문가 토착 추적이 있지만, 공동의 노력은 그들과 함께 참여 및 지역 사회의 젊은 회원들에게 자신의 능력을 전송하기 위해 이루어지고있다. 그러한 이니셔티브, 고대 기술의 아카데미, 나미비아에서 N / a'an 구 SE 재단에 의해 호스팅됩니다. 마찬가지로, 추적 교육 인증 프로그램의 빠른 성장이 가능하게 과학자와 아마추어 자연 주의자는 이러한 필수 필드 기술을 배울 수 있습니다.
풋 프린트 이미지에 랜드 마크 점의 정확한 수동 위치는 기술의 정확성의 핵심입니다. 또, 운영자는 발과 결과 풋 프린트의 기본 해부학에 대해 잘 알고 있어야합니다. 저자는 현재 관련된 수작업을 최소화하기 위해 자동화를 개발하고, 스탠에 대한 문제를 해결하는 데 도움이 시도다른 사업자에 걸쳐 dardization. 한편, 단순히 랜드 마크 위치가 각 필드 사이트에서 한 운영자의 책임 것이 좋습니다. 노력은 상당히 현장에서 응용 프로그램을 증폭 할 데이터 캡처 및 분석에 시민 과학자, 참여 진행되고 있습니다. 이러한 현재의 제한에도 불구하고,이 소프트웨어 프로토콜이 성공적으로 검은 색과 흰색 코뿔소, 저지대의 맥과 아무르 호랑이를 포함한 종의 범위를 현장에 배치되었습니다.
기판이 자신의 명확한 인상을 허용해야 – 발자국과 함께 작업 한 명백한 한계가있다. 부분 인쇄 또는 낮은 품질의 인쇄가 부족 세부 (32)을 제공한다. 그러나, 치타 범위의 넓은 지역은 풋 프린트 컬렉션에 이상적입니다, 작은 그렇지 않으면 적합하지 않은 영역에 대한 심지어 발자국을 수집하기 위해 인공 모래 산책로를 배치하여이 제한을 우회하는 것이 가능할 수있다. 이러한 공간 노출 패드 효과적으로 (CA)와 병용 할 수있다메라 함정, 알려진 치타 표시 게시물 / 나무에서 예를 들면. 기술과 지역 정보를 추적하는 것은 매우 찾기 및 적합한 기판의 영역을 식별하는 데 도움이 있습니다.
외곽 식별 기술은 비 침습적이므로 동물의 생태이나 동작에 대한 방해를 일으키지 않는다. 많은 연구는 이러한 방식으로 발생한 비용 및 신뢰성이 데이터 (33)를 수집하는 위험을 포착, 고정화 처리의 전위 실제 위험을 도시 한 계측 피팅했다. 기술로서 발자국 식별 보존 관리의 또 다른 장점이있다. 기존의 추적 기술 및 비용 효율성을 바탕으로, 그것은 보존 모니터링의 과정에서 이전에 소외된 지역 사회를 참여 할 수 있습니다. 스탠 (34)와 Liebenberg (35)는 독립적으로 해결하고 보존 모니터링 기술과 이러한 그룹을 포함한 값으로 증명.
치타 모니터링을위한 공간 식별 기술 능력의 미래 발전은 지속적으로, 그리고 기판 컨트롤 (시간이 지남에 따라 개인의 발 형태의 변경 포함) 연령 수준의 알고리즘을 구축, 자유에 이르기까지 치타와 검증을위한 현장 시험을 포함한다. 저자는 또한 이미지 분할 랜드 마크 지점을 표시의 정확성과 일관성을 최적화 할 수 있도록 컴퓨터 비전 기술을 연구하고있다.
발자국은 동물 자체보다 찾기가 훨씬 쉬워 종종 대부분의 유비쿼터스 동물 징후 중 하나, 그리고 때문에, 공간 인식의 폭 넓은 채택은 경기 변화 보전 모니터링 될 수있다. 세계의 주요 보호 지상파 지역은 연간 36 당 약 팔십억 레크리에이션 방문을받을 수 있습니다. 방문자의 대부분은 지금 스마트 폰을 수행한다. 앱이 WildTrack 개발되고 사용하여 공간 데이터의 수집은 간단하고 빠른 될 것입니다 및 전자 잠재적으로 수ffect 전례없는 표본의 크기 및 공간 규모의 데이터 세트. 비용 효율적인 데이터 수집 프로토콜에 의해, 공간 인식 기술은 쉽게 어떤 도구 보존에 맞물려 적응시킨다. 이미지 분류 체계로서, 강력한 또한 의료, 법정에서 응용 프로그램을 가질 수있다 모델 및 법 집행 분야 (예를 들어, 안티 밀렵)입니다.
Declarações
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 |
Referências
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