Očuvanje divljih životinja u Kini se sve više fokusira na korišćenje najnovijih tehnologija. Pametni sistemi za praćenje, dugotalasne infracrvene kamere, veliki podaci, internet stvari, identifikacija veštačke inteligencije i druge visoke tehnologije odigrale su ključnu ulogu u zaštiti divljih životinja u Kini, promovišući stabilnost populacija divljih životinja i uspostavljajući ekološku ravnotežu.
Kina je 2021. godine uspostavila prvu grupu nacionalnih parkova, koji pokrivaju skoro 30 odsto primarnih kopnenih vrsta divljih životinja u zemlji.
Prema nedavnom izveštaju časopisa Nauka i tehnologija (Science and Technology Daily), pametni sistemi za praćenje pružili su novu priliku za zaštitu divljih životinja u ovim nacionalnim parkovima, prenosi Sinhua.
U Nacionalnom rezervatu prirode Baišuiđiang u severozapadnoj kineskoj provinciji Gansu, osoblje rezervata nekada je, kako bi prebrojalo pande, moralo da sakupljaja njihov izmet, dlaku i druge organske materijale. Taj metod je imao mnogo nedostataka, kao što je trošenje mnogo radne snage i vremena.
Nakon instaliranja pametnog sistema za praćenje, kada divlje životinje uđu u nadgledano područje, sistem može automatski da ih fotografiše i tačno identifikuje tip njihove vrste.
Osoblje rezervata sada može da prati situaciju u realnom vremenu iz svojih kancelarija, uspešno poboljšavajući efikasnost praćenja i zaštite divljih životinja.
U nacionalnom parku Sanđiangjuan u severozapadnoj kineskoj provinciji Ćinghaj, platforma za praćenje iz vazduha postavljena na helikoptere i privezane balone poboljšava prikupljanje podataka o praćenju životne sredine i upravljanje njima, efikasnost razvoja i deljenja proizvoda podataka i nivo donošenja odluka.
Prema navodima rukovodstva Nacionalnog parka Sanđiangiuan, stopa pokrivenosti parka vegetacijom dostigla je 67,31 odsto uz pomoć platforme za praćenje. Tibetanska antilopa, ključna vrsta parka, povećala se sa manje od 20.000 u početnoj fazi na oko 70.000 primeraka do kraja 2022.
Infracrvene kamere su svakodnevna oprema za istraživanje divljih životinja. Kada divlje životinje uđu u područje senzora infracrvene kamere, infracrveni senzorski modul će pokrenuti kameru da snima fotografije ili video zapise.
Centar za očuvanje Šan Šui (ekološka organizacija za zaštitu životne sredine), Univerzitet u Pekingu i drugi partneri sprovode istraživanja infracrvenim kamerama u Ćingaju, Tibetu, Sečuanu, Junanu i Pekingu od 2011.
Široka upotreba infracrvenih kamera pomaže istraživačima da snime i naprave slike aktivnosti mnogih vrsta, koje je bilo teško uočiti pre te tehnologije, rekao je Džao Siang, viši menadžer centra.
Na osnovu dugoročne akumulacije tih slika, mogu se sprovoditi kontinuirana istraživanja o ritmu aktivnosti vrsta, selekciji staništa i odnosima među vrstama, čime se pomaže rezervama da naprave strategije zasnovane na nauci.
Nakon širenja slika divljih životinja na internetu, znanje i razumevanje šire javnosti o divljim životinjama su takođe značajno poboljšani, dodao je on.
GPS praćenje preko ogrlice i genetika se takođe široko koriste u praćenju i istraživanju divljih životinja, kaže Džao.
Na primer, izdvajanjem DNK iz životinjskog izmeta i dlake, istraživači mogu proučavati genetski odnos između različitih populacija divljih životinja i proceniti prepreke koje postavljaju putevi i druga infrastruktura za komunikaciju među vrstama, promovišući tako izgradnju koridora za divlje životinje.
Individualna identifikacija divljih životinja nekada je bila jedan od „tvrdih oraha“ u zaštiti divljih životinja. Na primer, individualna identifikacija zlatnih majmuna vršena je ručnim obeležavanjem, što često zahteva od istraživača da provede u posmatranju mesec ili dva.
Zoolog Guo Songtao sa Univerziteta severozapadne Kine i neki stručnjaci za kompjuterske nauke koristili su princip neuronskih mreža i po prvi put su razvili sistem za prepoznavanje jedinki zlatnog majmuna, realizujući tačnu identifikaciju i kontinuirano praćenje i uzorkovanje jedinki zlatnih majmuna.
„Ne možemo da označimo hiljade zlatnih majmuna u divljini“, rekao je on, dodajući da tradicionalno prepoznavanje DNK iz fekalija ili dlake ne zadovoljava potrebu za prepoznavanjem u realnom vremenu.
Trenutno je prosečna tačnost prepoznavanja sistema dostigla 94 odsto. U prošlosti se fokusirao na prepoznavanje primata, ali sada se to proširilo na više od 40 različitih životinjskih vrsta kao što su one iz porodica pasa i mačaka.
Pored majmuna, meta identifikacije AI su i velike mačke. Nacionalna uprava za šumarstvo i travnjake radila je sa Tehnološkim institutom u Harbinu na razvoju pametne platforme za praćenje divljih životinja.
Koristila je tehnologije kao što su percepcija uz pomoć interneta stvari, veliki podaci i inteligentni mašinski vid da identifikuje sibirske tigrove, amurske leoparde i njihov plen.
(Beta)
Pratite Krstaricu na www.krstarica.com