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AI辅助识别的鸟类被动声学监测在城市湿地公园中的应用
生物多样性
2024, 32 (8):
24188-.
DOI: 10.17520/biods.2024188
为了探究基于AI识别的鸟类被动声学监测手段在城市湿地公园中的应用效果, 同时对比其与传统人工样线调查结果的差别, 本研究于2023年3-5月在广州市湾咀头湿地公园开展了为期3个月的同期监测。样线法为每月调查两次; 声学监测法通过安装两台声纹监测仪, 全天开启触发录制模式, 通过4G网络回传音频文件并使用以珠三角鸟类名录构建的AI识别模型进行鸟种识别, 再对结果进行置信度筛选和人工复核。样线法累计记录鸟类2,200只次; 声学监测法共采集音频96,848条, 筛选验证获得有效记录34,117条。两种方法共记录鸟类70种, 其中样线调查记录鸟类48种, 声学监测记录49种, 两种调查方法都记录到的鸟类有27种。两种调查方法重叠的物种比例不足总物种数的一半, 说明在此类湿地公园生境下这两种方法尚无法互相取代。样线调查结果相对准确、便于估算种群密度, 但对调查者的认鸟水平和工作量要求较高; 声学监测可自动化运行, 便于扩大监测规模, 但后期数据处理难度较大, 结合AI物种识别和人工校正可以提高数据处理效率。综上, 基于机器学习的AI识别技术的鸟类被动声学监测方法大大提高了数据处理效率, 但仍需要结合传统的样线调查方法, 两者结合将有更高的准确率和更广阔的应用前景。  View image in article
图1
湾咀头湿地公园监测点与样线位置分布(右上为“灵鸟”动物声纹监测仪安装效果)
正文中引用本图/表的段落
湾咀头湿地公园位于广州市番禺区小谷围岛最西南角, 北、东、西三面环珠江(图1), 主要由两个通过水渠相连的人工湖和1个潮间带滩涂, 以及周边绿地组成。湾咀头湿地公园包含了针阔叶林地、灌草丛、沼泽湿地、滩涂等丰富的生境, 且相互嵌套, 垂直结构丰富, 为鸟类提供了具有较强景观异质性的栖息地。
在湾咀头设置调查样线1条(图1), 样线长1 km。调查时段为日出后4 h内或日落前4 h内, 沿样线以1.5 km/h的速度步行, 记录两侧见到和听到的鸟类物种及数量。
在湾咀头湿地公园安装两台广州灵感生态科技有限公司生产的“灵鸟”动物声纹监测仪(如图1右上)。设备采用太阳能供电, 磷酸铁锂电池组储能; 灵敏度 ≥ -20 dB (0 dB = 1 V/pa@1 kHz); 信噪比为70 dB; 动态量程: 0 dB增益时声压级为30-100 dB; 麦克风指向性: 全向。
本文的其它图/表
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