Abstract
Eine wirksame Überwachung ist für die Erhaltungsbemühungen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Wäldern, die einen großen Teil der Erdoberfläche bedecken und vielfältige Ökosysteme beherbergen. Die Überwachung von Landtieren stützt sich oft auf indirekte Beweise oder lokalisierte Methoden, wie Kamerafallen, die nur begrenzte Daten liefern. Methoden aus der Luft, einschließlich Drohnen und Satelliten, werden zunehmend eingesetzt, sind aber in dichten Waldgebieten mit Problemen verbunden. Trotz der Existenz zahlreicher öffentlich zugänglicher Datensätze zu Wildtieren aus der Luft wurde das Ökosystem Wald bisher nicht berücksichtigt. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit ein neuartiger multispektraler luftgestützter Datensatz von Waldtieren, einschließlich räumlicher Informationen, vorgestellt. Der Datensatz soll als Grundlage für die Entwicklung eines automatisierten Verfahrens zur Erkennung von Wildtieren in Wäldern dienen, das moderne Technologien wie die luftgestützte Lichtfeldmessung nutzt. Der vorgeschlagene Datensatz besteht aus georeferenzierten RGB- und Wärmebild-Videodaten aus mehreren Drohnenflügen über Wäldern, Wildgattern, aber auch in Tierparks mit naturnah strukturierten Gehegen. Bislang wurden zwischen April 2022 und Juni 2023 1,62 TB an Daten (37,53 h Filmmaterial) aufgezeichnet. Der Datensatz enthält hauptsächlich Videos von in Österreich heimischen Tierarten wie Rotwild, Gämsen, Rehe und Wildschweine. Sowohl die Datenerfassung als auch die Beschriftung sind noch nicht abgeschlossen.
| Titel in Übersetzung | Towards a Multispectral Airborne Light Field Dataset of Forest Animals |
|---|---|
| Originalsprache | Deutsch (Österreich) |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 8 Sep. 2023 |
| Veranstaltung | Camera traps, AI, and Ecology - University of Jena, Jena, Deutschland Dauer: 7 Sep. 2023 → 8 Sep. 2023 Konferenznummer: 3 https://inf-cv.uni-jena.de/camtrap-ws/schedule/ |
Workshop
| Workshop | Camera traps, AI, and Ecology |
|---|---|
| Kurztitel | CamTrap |
| Land/Gebiet | Deutschland |
| Ort | Jena |
| Zeitraum | 07.09.2023 → 08.09.2023 |
| Internetadresse |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
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SDG 15 – Lebensraum Land
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Towards a Multispectral Airborne Light Field Dataset of Forest Animals“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Aktivitäten
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Camera traps, AI, and Ecology
Praschl, C. (Teilnehmer) & Schedl, D. C. (Teilnehmer)
7 Sep. 2023 → 8 Sep. 2023Aktivität: Teilnahme an oder Organisation einer Veranstaltung › Teilnahme an einer Konferenz, einem Workshop
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