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KI hilft beim Tierezählen

Luftbild
Nicht immer sind Tiere auf Luftbildern so gut zu erkennen wie hier. (Foto: Mario Faubert/ iStock)

Wenn es um den Artenschutz geht, ist der erste Schritt: Wissen, wie viele Tiere noch da sind. Doch genau das ist in den oft ausgedehnten und unübersichtlichen Schutzgebieten ein Problem. Jetzt haben Forscher eine Methode entwickelt, die tierische „Volkszählungen“ künftig erleichtern könnte: Eine künstliche Intelligenz wird so trainiert, dass sie selbstständig Drohnenfotos des entsprechenden Gebietes auswerten und in ihnen die gesuchten Tiere identifizieren und zählen kann.

Drohnen sind schon länger ein probates Hilfsmittel für Biologen: Mithilfe der ferngesteuerten Kameraaugen beobachten sie Pinguinkolonien, überwachen die Zäune von Wildreservaten oder begleiten Vögel auf ihren Flügen. Auch zum Zählen von Tierbeständen eignen sich Drohnen prinzipiell: Sie können automatisiert Fotos einer bestimmten Landfläche erstellen und so auch die Tiere abbilden, die sich in diesem Gebiet befinden – theoretisch.

Künstliche Intelligenz als Helfer

Doch in der Praxis ist dies nicht so einfach, denn das Problem ist die Auswertung dieser Fotos: Oft lassen sich die Tiere in solchen Aufnahmen nur schwer von Landschaftselementen wie Sträuchern und Felsen unterscheiden. Für Forscher ist dies daher eine langwierige und anstrengende Arbeit und gängige Mustererkennungssoftware ist mit dieser Aufgabe bisher überfordert. Eine Lösung für dieses Problem haben nun Benjamin Kellenberger von der Universität Wageningen und seine Kollegen entwickelt: Sie setzen eine künstliche Intelligenz als Zählhelfer ein.

Dieses auf dem Prinzip des „Deep Learning“ beruhende Programm kann durch Training selbständig lernen, Tiere von anderen, ähnlich aussehenden Formen zu unterschieden. Um die dafür nötigen Trainingsbilder bereitzustellen, haben die Forscher im Rahmen einer internationalen Crowdsourcing-Kampagne rund 200 Freiwillige gebeten, Tausende von Luftbildern aus der Savanne im Naturschutzgebiet Kuzikus in Namibia auszuwerten. Die Trainings-Bilder wurden dann dem KI-Programm zur Auswertung vorgelegt, für jede falsche Einschätzung gab es dabei ein negatives Feedback.

Kein Tier darf übersehen werden

Das Entscheidende dabei: „Diese erste Phase zur Bereinigung des Bildmaterials ist die längste und mühsamste“, erklärt Kellenbergers Kollege Devis Tuia. „Sie kann aber nur durch KI übernommen werden, wenn kein Tier übersehen wird. Die Software muss deshalb eine recht große Toleranz aufweisen, auch wenn dadurch mehr falsch-positive Befunde resultieren, zum Beispiel fälschlicherweise als Tiere identifizierte Büsche.“ Um dies zu erreichen, erhält die KI einen Strafpunkt, wenn sie einen Busch als Tier interpretiert. Doch wenn das Programm ein Tier übersieht oder nicht erkennt, gibt es 80 Negativpunkte. So lernt die Software, kein Tier zu übersehen.

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Nach diesem Training kann die künstliche Intelligenz den Biologen schon die größte Arbeit abnehmen. Sie sortiert die Drohnenaufnahmen aus, in denen keine Tiere zu sehen sind und markiert in den restlichen Bildern alle potenziellen Tiere mit einem farbigen Rahmen. Jetzt kann ein Mensch diese vorsortierten Bilder prüfen und die markierten Objekte gezielt untersuchen und zählen. „Indem wir einen Teil des Zählprozesses automatisieren, wollen wir das Sammeln von genaueren und aktuelleren Daten erleichtern“, sagt Tuia.

Wie gut das funktioniert, testen die Wissenschaftler schon seit einigen Jahren im Naturschutzreservat Reservats Kuzikus in Namibia. „Anfangs waren wir ziemlich skeptisch“, erzählt Friedrich Reinhard, Direktor des Reservats. „Die Drohnen fertigen so viele Bilder an, dass mir das kaum verwertbar schien.“ Doch die KI-Hilfe zahlte sich aus: In nur einer Woche kann eine Person damit eine vollständige Zählung der Fauna im rund 100 Quadratkilometer großen Reservat vornehmen. Bisher waren dort Tierzählungen so aufwändig, dass sie nur einmal im Jahr durchgeführt wurden – das wird sich nun ändern.

Quelle: Schweizerischer Nationalfonds SNF, Fachartikel: Remote Sensing of Environment, doi: 10.1016/j.rse.2018.06.028

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