Akustische Überwachung zur Verbesserung des Schutzes des vom Aussterben bedrohten Hainan-Gibbons

Von Ende November 2021 bis Anfang Dezember 2021 führte das Hainan Institute of National Park (HINP) unter Beteiligung von Experten und Mitarbeitern des Bawangling-Reservats Feldforschungen in und um die fünf Gibbon-Familiengruppen (Gruppe A - E) im Reservat durch. Für die Forschung wurden 8 stationäre Standorte und 21 Überwachungsstandorte eingerichtet, die den Lebensraum jeder Gibbonpopulation in Hainan abdecken, wobei 48 Teammitglieder gleichzeitig beteiligt waren.

Basierend auf den Forschungsergebnissen und in Verbindung mit der Abdeckung durch das 4G-Signal wurde eine Reihe von automatischen Tonaufzeichnungsgeräten mit 4G-Signal und Echtzeit-Übertragungsfunktion (Produktmodell: LBird-01211) in der typischen Umgebung der Gibbons von Hainan im Bawangling-Reservat installiert.

Die Rohdaten wurden in Adobe Audition 3.0 oder Avisoft-SASLab Pro importiert, neu abgetastet (Abtastrate: 44100 Hz; Fenstergröße: 1024 Punkte) und dann separat im WAV-Format gespeichert. Qualitativ hochwertige Wellenformen und Sonogramme wurden ausgewählt, um die Merkmale der Rufe der Hainan-Gibbons zu messen, die Unterschiede in den akustischen Indizes zwischen den Individuen zu analysieren und eine Datenbank mit den Lautmustern der Hainan-Gibbons auf individueller Basis aufzubauen. Anschließend wird eine individuelle Lauterkennung mit Hilfe des implementierten Lauterkennungsmodells durchgeführt. Schließlich wird die Effektivität der Lauterfassung und die Genauigkeit der Lauterkennung bewertet. Die Bewertung der Geräuscherkennung erfolgt vor allem durch den Vergleich mit der Feldforschung und anderen Ergebnissen der Geräuschüberwachung.

Das manuelle Screening von 532 akustischen Stichproben von Gibbons aus Hainan wurde abgeschlossen, einschließlich derjenigen, die während der Verfolgung und Beobachtung von Gibbons mit einem tragbaren Aufnahmegerät und derjenigen, die mit einem automatischen Aufnahmegerät aufgenommen wurden. Während des Screening-Prozesses wurden zunächst drei Aufnahmequalitäten kategorisiert, nämlich hoch, mittel und niedrig. Es wurden 44 hochwertige Aufnahmen von sieben einzelnen Rufern gewonnen. Bei den sieben Einzelrufern handelte es sich um GAM1、GBM1、GBSA、GCM1、GCM2、GDM1、GEM1, wobei der Buchstabe nach "G" für die Familiengruppennummer und der Buchstabe nach "M/S" für die Individualnummer des erwachsenen männlichen/subadulten männlichen Individuums steht. Nur etwa 40,9 % der Aufnahmen wurden manuell gemacht. Die Rohdateien aller automatisierten Aufnahmen wurden vom Team von Professor Wang Jichao zur Verfügung gestellt, und die entsprechenden Daten wurden im Hainan Institute of National Park gesichert.

Aufgrund der zu großen Anzahl von Merkmalen wurde eine 10-fach kreuzvalidierte SVM-RFE verwendet, um die Wichtigkeit der Merkmale nach der Extraktion zu bewerten. Anschließend wurden die Merkmale nacheinander für die LDA-Klassifikation hinzugefügt, um die Veränderung der Genauigkeit mit der Anzahl der ausgewählten Merkmale zu erfassen. Die höchste Genauigkeit für die LDA-Klassifikation war 89,2 % (pre) / 95,6 % (pre + n×mR0).

Da keiner der MFCCs, die mit einer festen Anzahl von Fenstern extrahiert wurden, bessere Ergebnisse als die GMM-Fitting-Methode für die LDA-Klassifikation erzielte (6-Fenster: 86,6%; 10-Fenster: 88,5%; 100-Fenster: <80%), testeten wir die Effektivität der anderen Klassifikatoren, indem wir nur die mit der GMM-Fitting-Methode extrahierten Merkmale verwendeten. Bei diesem Test wurden 20 % der Daten nach dem Zufallsprinzip als Testmenge ausgewählt, und die restlichen Daten wurden zum Trainieren des Klassifikators verwendet, was für jede Kernel-Funktion 10 Mal wiederholt wurde, um die Verteilung der Genauigkeit zu erfassen. Der Klassifizierungseffekt von GMM ist schlecht, wenn nur pre als MRU verwendet wird, während der Effekt im Allgemeinen besser ist als nur pre, wenn pre + n×mR0 als MRU verwendet wird.

Das Symposium wurde vom Amt für auswärtige Angelegenheiten der Provinz Hainan, dem Ministerium für natürliche Ressourcen und Planung der Provinz Hainan, dem Ministerium für Ökologie und Umwelt der Provinz Hainan und dem Forstwirtschaftsamt der Provinz Hainan geleitet; und unterstützt vom Big-Data-Labor des Forschungsinstituts für Öko-Zivilisation, CASS, dem Forschungs-Think-Tank des Forschungsinstituts für Öko-Zivilisation, CASS, dem Institut für Zoologie der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, dem Xishuangbanna Tropical Botanical Garden der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, dem Institut für Kohlenstoffneutralität der Tsinghua-Universität, dem Advanced Interdisciplinary Institute of Environment and Ecology, Huawei Technologies Co., Ltd, die Universität Hainan, die Normale Universität Hainan, der Verband der Akademiker von Hainan und die Forschungsbasis des Internationalen Zentrums für Bambus und Rattan in Sanya.

Im Mittelpunkt des zweitägigen Symposiums, das in einer Kombination aus Online- und Offline-Aktivitäten stattfand, stand das Thema "Erhaltung der Flaggschiff-Arten der tropischen Regenwälder - der Bibbons" und "Erhaltung der biologischen Vielfalt der tropischen Regenwälder".