- L’utilisation de l’audio pour étudier, surveiller, détecter et conserver les espèces a gagné en popularité ces dernières années.
- La surveillance acoustique passive s’est avérée plus efficace que les pièges photographiques traditionnels; cependant, l’utilisation de l’audio peut être lourde de données et laborieuse à parcourir.
- Les développements technologiques tels que l’intelligence artificielle ont facilité l’analyse audio, mais les défenseurs de l’environnement affirment que des lacunes existent toujours.
Pensez au comté de Sonoma, et la vallée pittoresque et les vignobles viennent à l’esprit. Mais la région abrite également une biodiversité riche et incroyable. Soundscapes to Landscapes, une initiative de surveillance de la biodiversité dans le comté, vise à documenter exactement cela.
Au cours des cinq dernières années, du milieu du printemps à la fin de l’été ici dans la région viticole de Californie, l’initiative a collecté une quantité massive de données sonores en plaçant des enregistreurs acoustiques dans 1 300 endroits du comté. Le projet, dirigé par l’Université d’État de Sonoma, l’ONG de conservation Point Blue Conservation Science et plusieurs autres partenaires, a armé des citoyens volontaires avec des enregistreurs et a collaboré avec des propriétaires fonciers privés pour amasser de l’audio, qui a ensuite été traité et classé à l’aide de la technologie de l’intelligence artificielle.
“L’idée est soit de détecter des espèces individuelles, soit de trouver des informations qui vous disent quelque chose de nouveau sur les types de sons qui s’y trouvent”, a déclaré Leonardo Salas, écologiste quantitatif à Point Blue Conservation Science, à Mongabay dans une interview vidéo. “Nous pouvons caractériser des environnements entiers sur cette base.”
La méthodologie s’est avérée efficace pour surveiller les changements dans les écosystèmes et étudier les modèles de la faune. Avant les incendies de forêt de 2017 en Californie, Soundscapes to Landscapes avait placé des enregistreurs audio dans un parc. En examinant les données après les incendies, l’équipe a détecté une “prépondérance” de bruants lazuli (Passerina amoena), une espèce d’oiseau chanteur qui n’avait jamais été vue ni entendue dans le parc avant les incendies. Au départ, le scientifique citoyen qui surveillait le parc pensait qu’il s’agissait d’une erreur dans les modèles d’IA. Mais plus tard, il en a déduit que les oiseaux chanteurs préféraient les zones brûlées et auraient pu s’envoler après les incendies, aidant l’équipe à comprendre comment les incendies avaient changé l’écosystème du parc.
Les données audio sont utilisées depuis des décennies pour surveiller, étudier et conserver la faune. Ces dernières années, la bioacoustique a pris de l’importance en tant que moyen non invasif d’étudier les animaux sauvages. Il peut être utilisé pour étudier des paysages entiers et détecter des espèces, comme le fait l’équipe de Salas, mais aussi pour comprendre les schémas de comportement et de communication des animaux.
La capacité des enregistreurs audio à collecter de grandes quantités de données peut les rendre plus efficaces que les méthodologies traditionnelles de piégeage par caméra et de suivi à distance. UN étude publié dans la revue Méthodes en écologie et évolution en 2020 ont découvert que la surveillance acoustique passive était « un outil puissant pour la surveillance des espèces » qui détectait les chimpanzés sauvages (Pan troglodytes) en Tanzanie cinq fois plus rapide que les techniques visuelles. Une autre étudepublié dans la revue Indicateurs écologiques en 2019, a comparé les enregistreurs acoustiques aux pièges photographiques, trouvant que l’avantage du premier était ses «zones de détection supérieures, qui étaient 100 à 7 000 fois plus larges que celles des pièges photographiques».
Cependant, des zones de couverture plus grandes signifient de plus grandes quantités de données à analyser, ce qui rend l’analyse de données solides fastidieuse. Les innovations technologiques telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont contribué à faciliter le processus. Mais les défenseurs de l’environnement disent qu’il y a encore un long chemin à parcourir pour que la technologie rende le traitement des données audio plus rapide et plus facile.
Salas dit que les modèles d’IA utilisés par Soundscapes to Landscapes exposent souvent ces lacunes technologiques. Autrefois, les mannequins confondaient le bruit d’un moteur de moto avec le roucoulement d’une espèce de colombe, et confondaient le bavardage des petites filles avec le son des cailles. “Il existe une immense capacité de surveillance de la faune à l’aide de données sonores, mais la technologie n’est pas encore là”, dit-il. “Ma crainte est [whether] cela peut se produire assez rapidement pour que nous puissions commencer à garder une trace de l’évolution de la planète.
Darren Proppe, qui utilise des données audio depuis des années pour étudier les oiseaux chanteurs au Texas, dit qu’il est “sceptique quant à l’IA sans aucune vérification humaine au sol”. L’intervention humaine, dit-il, est nécessaire non seulement pour repérer les erreurs, mais aussi pour soulever des questions plus vastes que l’analyse automatisée ne peut déduire.
“Si je recherche simplement la présence ou l’absence d’un oiseau, d’un puma ou d’un insecte, alors les vocalisations peuvent le confirmer”, a déclaré Proppe, directeur du Wild Basin Creative Research Center de l’Université St. Edward’s au Texas. dans une interview vidéo. «Mais la plus grande question serait, qu’est-ce qui vous manque? Et les humains devront vraiment faire des vérifications pour s’assurer qu’ils ne sont pas trompés.
L’accessibilité à une surveillance en temps réel peu coûteuse et au transfert de données est une autre préoccupation lorsqu’il s’agit de traiter des données bioacoustiques.
C’est un problème que Daniela Hedwig connaît trop bien. En tant que directrice du projet d’écoute des éléphants de l’Université Cornell, elle et son équipe écoutent et enregistrent depuis des années les éléphants de forêt d’Afrique (Loxodonta cyclotis) qui parcourent les forêts tropicales d’Afrique centrale. En tant qu’espèce clé, les éléphants jouent un rôle vital dans le maintien et la formation de la structure de la forêt. Les données recueillies par le projet sont transmises aux gouvernements, qui peuvent les utiliser pour identifier les emplacements des activités de conservation. Le projet collecte également des données qui aident à suivre les activités de braconnage en détectant les coups de feu dans l’audio. Mais l’incapacité d’effectuer une surveillance en temps réel, combinée à l’inefficacité des détecteurs automatisés, rend le processus lent et laborieux.
Les données sont collectées à partir des enregistreurs tous les quatre mois, après quoi l’équipe d’Hedwige prend près de trois semaines pour parcourir et analyser l’audio, qui peut souvent représenter 8 téraoctets, soit environ 1 100 heures de vidéo de qualité 4K diffusées sur Netflix. “La raison en est que les détecteurs ne sont pas parfaits, et nous devons passer en revue chaque détection, l’examiner et décider s’il s’agissait réellement d’un coup de feu ou non”, a déclaré Hedwig à Mongabay dans une interview vidéo.
Relever ces défis avec l’incorporation de la surveillance en temps réel, dit Hedwig, poussera la technologie bioacoustique plus loin. Compte tenu de l’immense intérêt que le domaine a suscité ces derniers temps, elle se dit optimiste.
“Imaginez simplement des unités anti-braconnage assises dans leur salle de contrôle, et elles peuvent obtenir des informations sur un braconnier en temps réel et dire” Hé, nous devons envoyer des gens et les attraper “”, explique Hedwig. “Cela va changer la donne.”
Citations :
Crunchant, A., Borchers, D., Kühl, H., & Piel, A. (2020). Écouter et observer : les pièges photographiques ou les capteurs acoustiques détectent-ils plus efficacement les chimpanzés sauvages dans un habitat ouvert ? Méthodes en écologie et évolution, 11(4), 542-552. est ce que je:
Enari, H., Enari, HS, Okuda, K., Maruyama, T. et Okuda, KN (2019). Une évaluation de l’efficacité de la surveillance acoustique passive dans la détection des cerfs et des primates par rapport aux pièges photographiques. Indicateurs écologiques, 98, 753-762. est ce que je:10.1016/j.ecolind.2018.11.062
Audio connexe du podcast de Mongabay : Ana Verahrami, analyste de recherche pour Elephant Listening Project, explique le rôle des éléphants de forêt en tant qu’espèce clé pour la survie des forêts tropicales, et diffuse quelques enregistrements du comportement et des vocalisations des éléphants qui informent le travail du projet, écoutez ici :
Article publié par Hayat
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- L’utilisation de l’audio pour étudier, surveiller, détecter et conserver les espèces a gagné en popularité ces dernières années.
- La surveillance acoustique passive s’est avérée plus efficace que les pièges photographiques traditionnels; cependant, l’utilisation de l’audio peut être lourde de données et laborieuse à parcourir.
- Les développements technologiques tels que l’intelligence artificielle ont facilité l’analyse audio, mais les défenseurs de l’environnement affirment que des lacunes existent toujours.
Pensez au comté de Sonoma, et la vallée pittoresque et les vignobles viennent à l’esprit. Mais la région abrite également une biodiversité riche et incroyable. Soundscapes to Landscapes, une initiative de surveillance de la biodiversité dans le comté, vise à documenter exactement cela.
Au cours des cinq dernières années, du milieu du printemps à la fin de l’été ici dans la région viticole de Californie, l’initiative a collecté une quantité massive de données sonores en plaçant des enregistreurs acoustiques dans 1 300 endroits du comté. Le projet, dirigé par l’Université d’État de Sonoma, l’ONG de conservation Point Blue Conservation Science et plusieurs autres partenaires, a armé des citoyens volontaires avec des enregistreurs et a collaboré avec des propriétaires fonciers privés pour amasser de l’audio, qui a ensuite été traité et classé à l’aide de la technologie de l’intelligence artificielle.
“L’idée est soit de détecter des espèces individuelles, soit de trouver des informations qui vous disent quelque chose de nouveau sur les types de sons qui s’y trouvent”, a déclaré Leonardo Salas, écologiste quantitatif à Point Blue Conservation Science, à Mongabay dans une interview vidéo. “Nous pouvons caractériser des environnements entiers sur cette base.”
La méthodologie s’est avérée efficace pour surveiller les changements dans les écosystèmes et étudier les modèles de la faune. Avant les incendies de forêt de 2017 en Californie, Soundscapes to Landscapes avait placé des enregistreurs audio dans un parc. En examinant les données après les incendies, l’équipe a détecté une “prépondérance” de bruants lazuli (Passerina amoena), une espèce d’oiseau chanteur qui n’avait jamais été vue ni entendue dans le parc avant les incendies. Au départ, le scientifique citoyen qui surveillait le parc pensait qu’il s’agissait d’une erreur dans les modèles d’IA. Mais plus tard, il en a déduit que les oiseaux chanteurs préféraient les zones brûlées et auraient pu s’envoler après les incendies, aidant l’équipe à comprendre comment les incendies avaient changé l’écosystème du parc.
Les données audio sont utilisées depuis des décennies pour surveiller, étudier et conserver la faune. Ces dernières années, la bioacoustique a pris de l’importance en tant que moyen non invasif d’étudier les animaux sauvages. Il peut être utilisé pour étudier des paysages entiers et détecter des espèces, comme le fait l’équipe de Salas, mais aussi pour comprendre les schémas de comportement et de communication des animaux.
La capacité des enregistreurs audio à collecter de grandes quantités de données peut les rendre plus efficaces que les méthodologies traditionnelles de piégeage par caméra et de suivi à distance. UN étude publié dans la revue Méthodes en écologie et évolution en 2020 ont découvert que la surveillance acoustique passive était « un outil puissant pour la surveillance des espèces » qui détectait les chimpanzés sauvages (Pan troglodytes) en Tanzanie cinq fois plus rapide que les techniques visuelles. Une autre étudepublié dans la revue Indicateurs écologiques en 2019, a comparé les enregistreurs acoustiques aux pièges photographiques, trouvant que l’avantage du premier était ses «zones de détection supérieures, qui étaient 100 à 7 000 fois plus larges que celles des pièges photographiques».
Cependant, des zones de couverture plus grandes signifient de plus grandes quantités de données à analyser, ce qui rend l’analyse de données solides fastidieuse. Les innovations technologiques telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont contribué à faciliter le processus. Mais les défenseurs de l’environnement disent qu’il y a encore un long chemin à parcourir pour que la technologie rende le traitement des données audio plus rapide et plus facile.
Salas dit que les modèles d’IA utilisés par Soundscapes to Landscapes exposent souvent ces lacunes technologiques. Autrefois, les mannequins confondaient le bruit d’un moteur de moto avec le roucoulement d’une espèce de colombe, et confondaient le bavardage des petites filles avec le son des cailles. “Il existe une immense capacité de surveillance de la faune à l’aide de données sonores, mais la technologie n’est pas encore là”, dit-il. “Ma crainte est [whether] cela peut se produire assez rapidement pour que nous puissions commencer à garder une trace de l’évolution de la planète.
Darren Proppe, qui utilise des données audio depuis des années pour étudier les oiseaux chanteurs au Texas, dit qu’il est “sceptique quant à l’IA sans aucune vérification humaine au sol”. L’intervention humaine, dit-il, est nécessaire non seulement pour repérer les erreurs, mais aussi pour soulever des questions plus vastes que l’analyse automatisée ne peut déduire.
“Si je recherche simplement la présence ou l’absence d’un oiseau, d’un puma ou d’un insecte, alors les vocalisations peuvent le confirmer”, a déclaré Proppe, directeur du Wild Basin Creative Research Center de l’Université St. Edward’s au Texas. dans une interview vidéo. «Mais la plus grande question serait, qu’est-ce qui vous manque? Et les humains devront vraiment faire des vérifications pour s’assurer qu’ils ne sont pas trompés.
L’accessibilité à une surveillance en temps réel peu coûteuse et au transfert de données est une autre préoccupation lorsqu’il s’agit de traiter des données bioacoustiques.
C’est un problème que Daniela Hedwig connaît trop bien. En tant que directrice du projet d’écoute des éléphants de l’Université Cornell, elle et son équipe écoutent et enregistrent depuis des années les éléphants de forêt d’Afrique (Loxodonta cyclotis) qui parcourent les forêts tropicales d’Afrique centrale. En tant qu’espèce clé, les éléphants jouent un rôle vital dans le maintien et la formation de la structure de la forêt. Les données recueillies par le projet sont transmises aux gouvernements, qui peuvent les utiliser pour identifier les emplacements des activités de conservation. Le projet collecte également des données qui aident à suivre les activités de braconnage en détectant les coups de feu dans l’audio. Mais l’incapacité d’effectuer une surveillance en temps réel, combinée à l’inefficacité des détecteurs automatisés, rend le processus lent et laborieux.
Les données sont collectées à partir des enregistreurs tous les quatre mois, après quoi l’équipe d’Hedwige prend près de trois semaines pour parcourir et analyser l’audio, qui peut souvent représenter 8 téraoctets, soit environ 1 100 heures de vidéo de qualité 4K diffusées sur Netflix. “La raison en est que les détecteurs ne sont pas parfaits, et nous devons passer en revue chaque détection, l’examiner et décider s’il s’agissait réellement d’un coup de feu ou non”, a déclaré Hedwig à Mongabay dans une interview vidéo.
Relever ces défis avec l’incorporation de la surveillance en temps réel, dit Hedwig, poussera la technologie bioacoustique plus loin. Compte tenu de l’immense intérêt que le domaine a suscité ces derniers temps, elle se dit optimiste.
“Imaginez simplement des unités anti-braconnage assises dans leur salle de contrôle, et elles peuvent obtenir des informations sur un braconnier en temps réel et dire” Hé, nous devons envoyer des gens et les attraper “”, explique Hedwig. “Cela va changer la donne.”
Citations :
Crunchant, A., Borchers, D., Kühl, H., & Piel, A. (2020). Écouter et observer : les pièges photographiques ou les capteurs acoustiques détectent-ils plus efficacement les chimpanzés sauvages dans un habitat ouvert ? Méthodes en écologie et évolution, 11(4), 542-552. est ce que je:
Enari, H., Enari, HS, Okuda, K., Maruyama, T. et Okuda, KN (2019). Une évaluation de l’efficacité de la surveillance acoustique passive dans la détection des cerfs et des primates par rapport aux pièges photographiques. Indicateurs écologiques, 98, 753-762. est ce que je:10.1016/j.ecolind.2018.11.062
Audio connexe du podcast de Mongabay : Ana Verahrami, analyste de recherche pour Elephant Listening Project, explique le rôle des éléphants de forêt en tant qu’espèce clé pour la survie des forêts tropicales, et diffuse quelques enregistrements du comportement et des vocalisations des éléphants qui informent le travail du projet, écoutez ici :
Article publié par Hayat
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