I droni a visione automatica monitorano gli animali nella Savana africana

Le specie a rischio di estinzione presenti nella Savana africana richiedono molti sforzi per essere monitorate: grazie ai droni, la tecnologia viene in aiuto nello svolgimento di questo compito così delicato.

Il monitoraggio e la gestione degli animali selvatici nelle zone remote richiede la presenza di dati accurati sul loro numero. Quando il personale tradizionale non basta, i droni a visione automatica possono essere d’ aiuto.

Il Kalahari è costituito da una savana sabbiosa semi-arida che si estende su vaste aree del Botswana, del Sud Africa e della Namibia. Qui si trovano numerosi mammiferi di grandi dimensioni, tra cui giraffe, struzzi, gnu e varie specie di gazzelle.

Le risorse alimentari della savana cambiano costantemente con il variare delle precipitazioni, la pressione dei pascoli e gli incendi di arbusti sono molto diffusi su quel territorio così dall’ecosistema così delicato. Per evitare una presenza eccessiva di specie animali erbivori, i gestori del territorio devono garantire che il numero di erbivori sia commisurato alla disponibilità di cibo.

Ciò richiede un monitoraggio significativo. Il metodo più comune per stimare con precisione il numero di mammiferi consiste nell’individuarli da un elicottero o nell’ installare trappole fotografiche che registrino i loro movimenti in luoghi specifici.

Ma questi metodi presentano notevoli inconvenienti. Le trappole per telecamere possono registrare le popolazioni di animali in un unico luogo e le riprese fatte da un elicottero sono costose e richiedono molto tempo.

Un’altra opzione che viene presa in considerazione è quella di fotografare l’area utilizzando un drone. Questo dispositivo, molto sofisticato, cattura in poco tempo un gran numero di immagini che coprono vaste aree di territorio. Ma c’ è un problema: analizzare queste immagini è difficile. Richiede operatori umani addestrati a dedicare grandi quantità di tempo a questo compito.

I custodi di questo territorio sono alla ricerca di soluzioni adeguate per analizzare con rapidità queste immagini.

Enter Nicolas Rey, dell’ Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) in Svizzera, e alcuni colleghi hanno progettato un apposito algoritmo di visione automatica per svolgere questo lavoro. Secondo le loro ricerche, l’ algoritmo riduce notevolmente il tempo richiesto dagli esseri umani per analizzare i dati e potrebbe portare a miglioramenti significativi nelle stime di popolazioni animali di grandi dimensioni.

Il loro metodo è semplice. Iniziano effettuando una mappatura dei droni nel 2014, conducendo uno studio alla riserva faunistica Kuzikus, ai margini del Kalahari, in Namibia. Questa mappatura ha comportato cinque voli di un drone sopra la riserva con una macchina fotografica che ha scattato 6.500 foto aeree del terreno. Ogni immagine era di 12 mega-pixel con una risoluzione di pochi centimetri per pixel.

Queste immagini mostrano un gran numero mammiferi, che sono mal distribuiti. Per questo motivo la ricerca di questi ultimi è così dispendiosa da portare avanti.

L’idea di Rey e del suo team è che un sistema di visione automatica possa essere addestrato a fare il lavoro. Ma il sistema, per essere addestrato correttamente, ha bisogno di apprendere come ricavare i risultati dal suolo.

Per arrivare a questo obiettivo, Rey ha ideato una campagna di crowdsourcing, con la quale ha chiesto a 232 volontari di studiare le immagini e disegnare un poligono intorno ad ogni animale che notano. Ogni immagine è stata visionata da almeno 3 volontari fino a un massimo di 10 con una media di 5. Se più della metà degli spettatori era d’accordo, il gruppo dichiarava di aver identificato un animale.

In questo modo, i volontari hanno individuato 976 grandi mammiferi in 650 immagini. Gli esperti umani hanno poi esaminato i risultati, rimuovendo 21 imprecisioni in un processo durato solo 30 minuti. Il team ha poi usato questi esempi per addestrare e testare l’algoritmo di visione automatica.

I risultati emersi sono interessanti. Il team ha scoperto che l’algoritmo ha prestazioni più performanti il mattino presto, quando gli animali proiettano ombre più lunghe.

“Concludiamo che volare al mattino e sempre alla stessa ora del giorno può portare a risultati migliori”, affermano Rey e i suoi colleghi. Per lo stesso motivo, è stato più agevole avvistare gli animali in piedi, piuttosto che sdraiati.

Il sistema ha funzionato bene ed è dotato di un elevato tasso di richiamo. “L’operatore umano può quindi eliminare i falsi rilevamenti con uno sforzo limitato”, afferma il team. Un operatore umano è quindi ancora necessario, ma con un carico di lavoro notevolmente ridotto.

L’esperimento potrà avere importanti implicazioni sulla conservazione degli animali in Africa e in altre importanti aree del pianeta.

Secondo Rey e il suo team:

“Il rilevamento di grandi mammiferi in territori semi-aridi come la Savana può essere affrontato grazie all’elaborazione dei dati con l’uso di telecamere RGB standard montate su droni a prezzi accessibili ”.

Questo è un lavoro interessante che mostra come la tecnologia utilizzata per i droni sia relativamente economica, e permetta lo sviluppo di tecniche sempre più potenti di visione automatica, applicabili anche in luoghi remoti. La conservazione di specie animali a rischio di estinzione in queste regioni diventerà più agevole ed efficace.

Tradotto in Italiano. Articolo originale: Technology Review

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