InfoSbor.com Главная страница → Исследователи делают «жилеты с высокой видимостью», чтобы отслеживать поведение пчел

Исследователи делают «жилеты с высокой видимостью», чтобы отслеживать поведение пчел

(Внимание! Данный текст переведен неопытным переводчиком.
Возможны ошибки.
Источник информации находится здесь: britishecologicalsociety.org)

Группа исследователей из Университета Шеффилда и The Bumblebee Conservation Trust опробовала новые недорогие способы наблюдения за видами пчел в Великобритании, одев их в световозвращающие жилеты с высокой видимостью. Это новое исследование будет представлено на виртуальном Фестивале экологии Британского экологического общества.


Меченый шмель с желтохвостым хвостом в жилете с высокой видимостью.
Фотография: Майкл Смит

Исследователи прикрепили световозвращающие метки к семи видам диких пчел и коммерчески выведенным подвидам британских шмелей. Затем отслеживалось поведение различных пчел в поисках пищи и трехмерные траектории полета пчел с помощью веб-интерфейса специально созданной системы отслеживания в реальном времени.

Отслеживание пчел в дикой природе является важной частью понимания их экологии, позволяя ученым определять их поведение в поисках пищи и навигации, а также их предпочтения в отношении гнезд.

В настоящее время отслеживать популяции пчел очень сложно и дорого. Обычно используемые методы, такие как гармонические радары, ориентированы на более крупные виды, такие как шмели, которые достаточно велики, чтобы выдержать вес метки радара. Таким образом, есть несколько неизвестных относительно поведения более мелких видов пчел в Великобритании.

Майкл Смит, ведущий автор и ученый-компьютерщик из Университета Шеффилда, сказал: "Найти пчелу сложно, а поиск гнезд диких пчел в первую очередь является чрезвычайно трудным и требует много времени, особенно для более редких или менее известных видов. Мы надеемся, что этот инструмент значительно упростит их поиск, благодаря практическому подходу в данных исследованиях".

Система оказалась успешной при мониторинге семи диких видов (более 100 особей) на двух полевых участках в Великобритании, включая участок полевых цветов в Университете Шеффилда. Это касалось мелких видов, таких как медоносные пчелы и одиночные пчелы-листорезы. Система слежения могла обнаруживать пчел на расстоянии до 40 метров, и метки все еще обнаруживались через неделю после развертывания. Фактическая световозвращающая метка сделана из той же ткани, что и велосипедные жилеты повышенной видимости.


Пчелы обнаружены с помощью системы в течение 44 минут.
Фотография: Майкл Смит

Световозвращающие материалы, такие как куртки с высокой видимостью, полезны, потому что, когда на них попадает свет, он отражается обратно к источнику. Итак, исследователи использовали камеру со вспышкой, чтобы сфотографировать пчелу, и пчела в световозвращающем жилете выглядит как крошечная яркая точка.


В жилете есть небольшой выступ, который позволяет обнаруживать пчел как сбоку, так и спереди.
Фотография: Майкл Смит

Майкл Смит сказал о пилотном испытании: «Мы неожиданно обнаружили одного из наших шмелей на высоте нескольких метров в сосне поблизости, примерно в 33 метрах от системы слежения. Это не то место, куда мы обычно смотрели бы, устраняя некоторые человеческие предубеждения и мотивируя использование системы для повторных наблюдений."

Помимо их долговечности, исследователи не обнаружили существенной разницы в продолжительности поиска пищи или количестве посещенных цветов между помеченными и не помеченными особями. Эти результаты предполагают, что такие методы можно использовать для безопасного мониторинга пчел на протяжении всей их жизни.

Пчел ловили сеткой и переносили в горшок для маркировки маток, обычно используемый пчеловодами, а затем обездвиживали холодным воздухом, что позволяло безопасно и неинвазивно устанавливать метки.

Система слежения построена из готовых недорогих компонентов и состоит из камеры с глобальным электронным затвором, вспышкой и компьютера Raspberry Pi. Электронный затвор позволяет делать очень короткую выдержку, что позволяет освещать сцену светом от вспышки, нежели от Солнца.


Система слежения.
Построена и сфотографирована Майклом Смитом

Модель машинного обучения была обучена автоматически определять тег в кадре изображения и узнавать разницу между реальными тегами и различными ложными срабатываниями. Затем вся система может в реальном времени обнаруживать появление пчелы в поле зрения камеры или отбрасывать ложные срабатывания, такие как кусочек пыльцы. Используя систему, способную обнаруживать пчелы в реальном времени, исследователи могут вручную искать пчелу и подтверждать, правильно ли система слежения обнаружила настоящую пчелу, и определить, какая особь была обнаружена.

Ричард Комонт, научный руководитель The Bumblebee Conservation Trust, сказал: «Возможность отслеживать пчел от простых для поиска кормовых участков до труднодоступных гнезд дает нам возможность найти больше гнезд. Это означает, что гораздо проще установить требования к месту гнездования, которые можно будет учесть при консервации».

Есть также некоторые незавершенные улучшения, которые улучшат этот метод. Диапазон фотообъектива ограничен прямой видимостью и расстоянием 40 м при использовании широкоугольного объектива и вспышки по умолчанию. В текущем прототипе помеченные пчелы выглядят как идентичные белые точки.

Эта работа является значительным достижением, сказал Ричард Комонц: «В настоящее время мы очень мало знаем о домашней жизни пчел вдали от содержащихся в неволе колоний в лабораториях - огромное упущение для этой сокращающейся группы».

Дальнейшие исследования группы будут включать использование системы слежения для поиска новых гнезд и обучение модели распознаванию между цветными фильтрами на световозвращающих метках, что позволит удаленно идентифицировать отдельных помеченных пчел. Низкая стоимость систем слежения, подобных этой, может позволить расширить автоматизированный мониторинг опылителей для устранения пробелов в данных.


Более подробно читайте здесь:

Источник информации: britishecologicalsociety.org (18 декабря, 2020 года)
Автор источника: Пресс-cлужба BES
Направление перевода: английский > русский
Качество перевода: плохое (я учусь переводить тексты)
Дата опубликования перевода: ноябрь 2021 года



© Copyright
AntonInfo.com | InfoSbor.com