Тысяча пластиковых уток доказала эффективность дронов в подсчете популяций
Австралийские ученые сравнили эффективность двух способов подсчета популяций диких птиц: с помощью наблюдателей с биноклями на земле и с помощью ручной и полуавтоматической оценки фотографий, сделанных дронами с разной высоты. Для того, чтобы точно знать число птиц в колонии, исследователи использовали около тысячи искусственных уток. Результаты исследования опубликованы в журнале Methods in Ecology and Evolution.
Мониторинг отдельных популяций животных на местности — трудоемкий и сложный процесс, требующий большого количества наблюдателей и специальной техники: от фото- и видеокамер до беспилотников и вертолетов. В последние годы исследователи пытаются автоматизировать этот процесс, например, с помощью алгоритмов компьютерного зрения, которые позволяют оценить количество особей с помощью автоматического анализа изображений.
Использование таких технологий, однако, осложняется невозможностью точной оценки эффективности их работы: сравнивая результаты подсчета автоматическими системами и человеческими наблюдателями, иногда невозможно оценить точное число особей (в особенности, птиц или насекомых). Для того, чтобы оценить эффективность работы подобных систем, ученые из Университета Аделаиды в Австралии под руководством Ляня Пин Коха (Lian Pin Koh) использовали тысячу приманок для птиц (небольших резиновых реплик пернатых). Реплики расставили на одном из австралийских пляжей: исследователи варьировали число искусственных птиц от 463 до 1017. Сосчитать, таким образом, нужно было десять многочисленных колоний птиц.
Сначала ученые сравнили, насколько точно можно сосчитать популяции птиц по фотографиям, сделанным дроном, с подсчетом наблюдателей с биноклями и зрительными трубами. Фотографии резиновых птиц были сделаны с 30, 60, 90 и 120 метров: на изображении на каждую утку приходилось по 275, 69, 30 и 17 пикселей соответственно.
Подсчет особей по фотографиям, сделанным дронами с любой высоты, оказался эффективнее (p < 0,001) подсчета наблюдателями с земли: эффективность такого метода была от 43 до 96 процентов выше (в зависимости от величины колонии), чем традиционные методы оценки с помощью зрительной трубы или бинокля. Точнее всего птиц удалось сосчитать по фотографиям, сделанным с высоты 30 и 60 метров.
Затем исследователи оценили эффективность полуавтоматического метода оценки величины популяции. Для этого они использовали алгоритм, который, основываясь на данных о том, как выглядит особь с определенной высоты (эти данные предоставляет человек: ему достаточно выделить несколько птиц), отделяет их от общего фона и считает. Такой подход оказался практически таким же эффективным (94 процента), как и подсчет птиц по фотографиям с воздуха вручную.
Разумеется, валидность такого метода оценки далека от идеальной. В реальности птицы могут сбиваться в кучи, неразличимые даже по фотографиям, сделанным с самой маленькой высоты; кроме того, на изображения могут попасть артефакты движения птиц — и это также нарушит эффективность такого метода. Тем не менее, ученые показали, что даже с учетом ограничений, эффективность автоматической оценки численности популяций в дикой природе не уступает — и даже превосходит — работу наблюдателей на земле, требуя при этом меньшего количества затрат по времени.
Другой способ автоматического подсчета особей в стаях птиц — это анализ их пения. Американские исследователи, например, предложили делать это с помощью дронов, оснащенных звукозаписывающими устройствами.
Елизавета Ивтушок
Пока лишь со скоростью 1,6 миллиметра в секунду
Американские инженеры разработали робота, способного автономно передвигаться в толще сыпучего материала, проталкивая себя вперед с помощью двух конечностей, напоминающих плавники. В испытаниях робот продемонстрировал способность передвигаться в песке на глубине около 127 миллиметров со скоростью до 1,6 миллиметра в секунду. Статья опубликована в журнале Advanced Intelligent Systems. Сыпучие материалы, такие как песок, мягкие почвы, снег или лунный реголит, представляют собой довольно сложную среду для передвижения. Объекты, движущиеся в их толще, испытывают высокое сопротивление, возрастающее с глубиной погружения. Кроме того, сыпучая среда ограничивает возможности зондирования и обнаружения препятствий. Тем не менее инженеры пытаются создать роботов, способных передвигаться в таких условиях. Например, американские разработчики представили прототип робочервя, способного двигаться в толще песка. Для снижения сопротивления он выдувает перед собой воздух, и одновременно разматывает мягкую оболочку своей передней части, выталкивая ее вперед, в то время как остальное тело остается неподвижным. Это позволяет значительно снизить сопротивление движению. Однако для его работы требуется воздух, который приходится подводить с поверхности. Создать робота, который смог бы передвигаться в песке автономно, решили инженеры под руководством Ника Гравиша (Nick Gravish) из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Разработанный ими робот перемещается, проталкивая себя вперед через толщу сыпучей среды с помощью двух гибких конечностей, напоминающих плавники морской черепахи. Конечности состоят из пяти звеньев. Каждое звено способно вращаться относительно предыдущего, но углы их отклонений ограничиваются с помощью фиксаторов. В движение оба плавника приводятся через червячную трансмиссию с помощью единственного электромотора. При этом трансмиссия воздействует только на первые ближайшие к корпусу звенья. Благодаря фиксаторам, ограничивающим углы поворотов звеньев, при движении вперед конечности изгибаются, испытывая меньшее сопротивление среды, а при движении назад наоборот, распрямляются, позволяя роботу отталкиваться от песка. На концах конечностей разработчики поместили сенсоры, с помощью которых робот может обнаруживать расположенные сверху объекты. Корпус робота длиной около 26 сантиметров имеет прямоугольное сечение и утолщение в передней части, которое позволяет снизить сопротивление песка при движении. Нос робота заострен и имеет наклонную поверхность сверху, которая необходима для компенсации подъемной силы, возникающей при движении в песке. С этой же целью по бокам после проведенных тестов пришлось разместить два дополнительных наклонных неподвижных плавника, так как робот имел тенденцию задирать нос при движении под действием выталкивающей силы. Чтобы избежать попадания песчинок в механизм, конечности поместили в чехлы из нейлоновой ткани. Разработчики протестировали робота, погруженного на глубину 127 миллиметров в песок, сначала в небольшом искусственном резервуаре, а после в естественных условиях в песке на пляже. В сухом песке робот смог развить скорость 1,6 миллиметра в секунду. В более влажном песке на пляже робот двигался медленнее, со скоростью около 0,57 миллиметра в секунду. В будущем инженеры планируют увеличить скорость передвижения робота, а также научить его самостоятельно погружаться в песок. Ранее мы рассказывали об исследовании, в котором физики выяснили, что происходит со структурой песка при передвижении по нему с помощью прыжков. Они обнаружили, что при правильно подобранном времени задержки между приземлениями и новым толчком, можно увеличить высоту прыжка на 20 процентов и даже больше.
