Monitoramento acústico para melhorar a conservação do gibão de Hainan, criticamente ameaçado de extinção

Do final de novembro de 2021 ao início de dezembro de 2021, o Hainan Institute of National Park (HINP) realizou uma pesquisa de campo dentro e ao redor dos cinco grupos familiares (grupo A - E) de gibões na reserva com a participação de especialistas e funcionários relevantes da Reserva Bawangling. A pesquisa estabeleceu 8 locais fixos e 21 locais de vigilância, abrangendo o habitat de cada população de gibões de Hainan, com a participação simultânea de 48 membros da equipe.

Com base nos resultados da pesquisa, combinados com a cobertura do sinal 4G, um conjunto de equipamentos domésticos de gravação automática de som com sinal 4G, que tem uma função de transmissão em tempo real (modelo do produto: LBird-01211), foi instalado no ambiente típico dos gibões de Hainan na Reserva Bawangling.

Importe os dados brutos do som para o Adobe Audition 3.0 ou para o software de análise de som Avisoft-SASLab Pro, reamostrados (tamanho da amostra: 44100 Hz; tamanho da janela: 1024 pontos) e salvos separadamente no formato WAV. Formas de onda e sonogramas de alta qualidade foram selecionados para medir as características dos chamados dos gibões de Hainan, para analisar as diferenças nos índices acústicos entre os indivíduos e para criar um banco de dados de padrões sonoros do gibão de Hainan em uma base individual. Em seguida, realizar o reconhecimento de sons individuais usando o modelo de reconhecimento de sons implementado. Por fim, a eficácia da aquisição de som é avaliada e a precisão do reconhecimento de som é avaliada. Entre eles, a avaliação do efeito do reconhecimento de som é feita principalmente pela comparação com a pesquisa de campo e outros resultados de monitoramento de som.

A triagem manual de 532 amostras acústicas de gibões de Hainan foi concluída, incluindo aquelas obtidas durante o rastreamento e a observação de gibões usando um gravador portátil e aquelas obtidas usando um gravador automatizado. Durante o processo de triagem, três qualidades de gravação foram inicialmente categorizadas: alta, média e baixa. Foram obtidas 44 gravações de alta qualidade de sete interlocutores individuais. Os sete chamadores individuais eram GAM1、GBM1、GBSA、GCM1、GCM2、GDM1、GEM1, em que a letra após "G" representa o número do grupo familiar e a letra após "M/S" representa o número individual do número individual do macho adulto/subadulto. Apenas cerca de 40,9% dos registros foram feitos manualmente. Os arquivos brutos de todas as gravações automatizadas foram fornecidos pela equipe do professor Wang Jichao, e os dados relacionados foram armazenados no Hainan Institute of National Park.

Devido ao número excessivo de recursos, um SVM-RFE com validação cruzada de 10 vezes foi usado para classificar a importância dos recursos depois de extraí-los e, em seguida, os recursos foram adicionados sequencialmente para a classificação LDA para registrar a alteração na precisão com o número de recursos selecionados e, finalmente, o melhor número de recursos foi registrado como a entrada para as classificações subsequentes (veja a Fig. 8). A maior precisão da classificação LDA foi de 89,2% (pré) / 95,6% (pré + n×mR0).

Como nenhum dos MFCCs extraídos com um número fixo de janelas obteve resultados melhores do que o método de ajuste do GMM para a classificação LDA (6 janelas: 86,6%; 10 janelas: 88,5%; 100 janelas: <80%), testamos a eficácia dos outros classificadores usando apenas os recursos extraídos pelo método de ajuste do GMM. Nesse teste, selecionamos aleatoriamente 20% dos dados como o conjunto de teste, e o restante dos dados foi usado para treinar o classificador, que foi repetido 10 vezes para cada função de kernel para registrar a distribuição da precisão. Entre eles, o efeito de classificação do GMM é ruim quando se usa apenas pre como MRU, enquanto o efeito é geralmente melhor do que usar apenas pre quando se usa pre + n×mR0 como MRU.

O simpósio foi orientado pelo Escritório de Relações Exteriores da província de Hainan, pelo Departamento de Recursos Naturais e Planejamento da província de Hainan, pelo Departamento de Ecologia e Meio Ambiente da província de Hainan e pelo Departamento Florestal da província de Hainan; e apoiado pelo laboratório de big data do Research Institute for Eco-civilization, CASS, pelo think tank de pesquisa do Research Institute for Eco-civilization, CASS, pelo Institute of Zoology Chinese Academy of Sciences, pelo Xishuangbanna Tropical Botanical Garden Chinese Academy of Sciences, pelo Institute for Carbon Neutrality, pela Tsinghua University, pelo Advanced Interdisciplinary Institute of Environment and Ecology, pela Huawei Technologies Co., Ltd., Universidade de Hainan, Universidade Normal de Hainan, Federação dos Acadêmicos de Hainan, Base de Pesquisa de Sanya do Centro Internacional de Bambu e Rattan.

O simpósio de dois dias concentrou-se no tema "conservação das principais espécies das florestas tropicais - gibões", "conservação da biodiversidade das florestas tropicais", e foi realizado em uma combinação de atividades on-line e off-line.