Nel corso dell’ultimo secolo, la popolazione degli elefanti africani (Loxodonta africana) è diminuita drasticamente a causa del bracconaggio.
Attualmente il più comuneUn metodo per esaminare le popolazioni di elefanti nella savana è il conteggio aereo da aerei con equipaggio. Gli osservatori coinvolti nella fotografia aerea possono incontrare problemi a causa della scarsa visibilità e la stessa fotografia aerea può essere costosa e logisticamente difficile.
Un team dell'Università di Oxford (WildCRU:Faculty of Zoology and Machine Learning Research Group: Faculty of Engineering), in collaborazione con la dott.ssa Olga Isupova, Università di Bath e la dott.ssa Tiejun Wang, Università di Twente, si sono proposti di affrontare queste sfide.
Il telerilevamento ha aiutatoimmagini satellitari e automazione del rilevamento degli elefanti utilizzando il deep learning. Il nuovo metodo risolve vari problemi esistenti di controllo della popolazione. I satelliti possono raccogliere immagini di oltre 5000 km² in un unico passaggio in pochi minuti, eliminando il rischio di doppio conteggio.
Il monitoraggio satellitare è un metodo discreto,non richiede una presenza a terra, il che elimina il rischio di interferenze con la vita delle popolazioni o una minaccia per la sicurezza umana durante la raccolta dei dati. Le aree precedentemente inaccessibili stanno diventando accessibili e le aree di confine, spesso critiche per la pianificazione della conservazione, possono essere rilevate senza requisiti di permesso di terra che richiedono tempo.
Uno dei problemi di utilizzo del satellitemonitoraggio: elaborazione di un numero enorme di immagini create. Tuttavia, l'automazione del rilevamento riduce il tempo di elaborazione da mesi a secondi. Inoltre, le macchine sono meno soggette a errori.
Per sviluppare questo nuovo metodo, il team ha creato un set di dati di addestramento personalizzato di oltre 1.000 elefanti in Sud Africa, che è stato inserito in una rete neurale convoluzionale (CNN).
I ricercatori sono fiduciosi che le tecnologie di telerilevamento satellitare e deep learning aiuteranno a preservare questi maestosi mammiferi.
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