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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5
声景指数日节律。ADI: 声学多样性指数; H: 声熵指数; NDSI: 归一化声景指数; BI: 生物声学指数。
正文中引用本图/表的段落
(4)声景指数。对录音进行声景指数分析(图5), 可知4种指数均在夜间较高、日间较低, 与鸟类活动规律总体相反, 其中ADI、H和BI的走势较为一致。声景指数随日期的变化未表现出明显规律。
(5)混叠声处理。关于同时鸣叫而发声频率区间不重叠的鸣声, 对分别识别不同物种互不影响。例如图2为WZT-1设备于2023年4月7日18:54:22触发采集的8 s时长音频时频图, 其中实线框中为黑脸噪鹛鸣声, 虚线框为白胸苦恶鸟鸣声, 5 kHz与6 kHz处为两种螽斯。AI识别结果为黑喉噪鹛的置信度是0.8891, 白胸苦恶鸟的置信度是0.7866。如果两种鸣声在时间和频率维度上都混叠, 则会对识别结果造成较大影响。
本文的其它图/表
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