Dronhjorte og machine-learning

Droner og kunstig intelligens kortlægger vildtets adfærd i Thy

En forskergruppe fra Aalborg Universitet har i efteråret 2024 gennemført et teknologisk studie af hjortevildt i Hanstholm Vildtreservat. Ved at kombinere termiske droner med avancerede machine-learning-algoritmer automatiseres overvågningen af dyrenes adfærd og færden i det fredede naturområde.

Gennem et intensivt feltarbejde med base på Tved Gamle Skole har fem studerende fra syvende semester samt en specialestuderende indsamlet omfattende videomateriale af reservatets bestand af krondyr, dådyr og rådyr. Formålet er at kortlægge, hvordan det klovbærende vildt udnytter de forskellige naturtyper på heden, samt at udvikle metoder til automatiseret adfærdsgenkendelse.

Avanceret dataindsamling fra luften

Dataindsamlingen foregik over fire døgn ved brug af en DJI Matrice 300 RTK drone. For at kunne observere de nataktive dyr uden at forstyrre deres naturlige adfærd, blev dronen udrustet med et termisk kamera og fløjet i en højde på mellem 80 og 120 meter.

Monitoreringen blev udført i specifikke tidsintervaller for at dække dyrenes aktivitetsmønstre gennem hele døgnet:

• Aften: Kl. 18:00 – 20:00
• Nat: Kl. 23:00 – 01:00
• Morgen: Kl. 04:00 – 06:00

To teknologiske tilgange til adfærdsanalyse

Forskerholdet arbejder med to forskellige typer af machine-learning for at analysere det indsamlede materiale. Mens den ene gruppe fokuserer på dyrenes kropspunkter, arbejder den specialestuderende med direkte identifikation af adfærdsmønstre.

Arbejdet med YOLO-algoritmen involverer træning af modellen baseret på ca. 5.000 annoterede billeder. Selvom metoden kræver en stor mængde træningsdata, forenkler den efterfølgende databehandling ved at levere direkte forudsigelser af dyrenes aktiviteter.

Perspektiver for fremtidig vildtforvaltning

Implementeringen af droneteknologi og kunstig intelligens i naturforvaltningen forventes at reducere de menneskelige fejl, der ofte opstår ved manuel overvågning. Samtidig muliggør teknologien en langt mere effektiv indsamling af data over store arealer på kort tid.

Studiegruppen vurderer potentialet:

"Teknologien åbner muligheden for omfattende studier af pattedyrs adfærd i vild natur. Modellerne kan i fremtiden trænes til artsidentificering og automatiseret populationsestimering, hvor dronen selvstændigt flyver ud og monitorerer de tilstedeværende dyr."

Foreløbige observationer

Selvom den endelige databehandling stadig pågår, viser de indledende analyser et tydeligt bevægelsesmønster i reservatet. Optagelserne dokumenterer, hvordan dyrene tidligt på aftenen søger fra skovområderne i den nordøstlige del af reservatet ud mod de åbne naturarealer i nord.

Projektet er gennemført med tilladelse fra Naturstyrelsen Thy og med støtte fra Nationalpark Thy.