Name: בחינת ברדלסים: אנשי זיהוי על ידי עקביהם (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-05-01T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 47 s
Description: למד טכניקת זיהוי עקבות לניטור ברדלסים בודדים באמצעות תמונות דיגיטליות. שיטה זו מספקת כלי לא פולשני, יעיל ומדויק לשימור מינים בסכנת הכחדה ולמניעת ציד לא חוקי.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

המחברים מבקשים להודות לתמיכתה של קרן N/a'an ku sê, נמיביה; חטיבת JMP (jmp.com) של SAS (sas.com) ארה"ב; גן החיות של צ'סטר, בריטניה, שימור הצ'יטות בוטסואנה, בוטסואנה; וקרן SPOTS, הולנד.

מסר אתיקה: טכניקת זיהוי טביעת הרגל היא טכניקה לא פולשנית. אין דגימות ביולוגיות נלקחו. רשום בלבד ברדלס בשבי עם תיעוד היתר שמש. השתתפות ברדלס הוגבלה במסלול ההליכה בחול להשאיר עקבות תמורת גמול מזון. הערה: פרוטוקול זה מסביר את השימוש של תוכנה להדמיה נתונים כגון JMP, להלן המכונה &quot;נתונים להדמיה תוכנה &#39;לסווג עקבות בטכניקת זיהוי טביעת הרגל. הצהרת בטיחות: ברדלסים לא נותרו ללא שמירה (2 אנשים) והוצבו מתקני אחזקות נפרדים במידת האפשר. ברדלסים שבויים המשמשים טיפול פותה ישירות על שביל חול לעשות עקבות. בעלי חיים אחרים פחות מקובל טיפול פותה מבחוץ המתחם. מינוח: מסלול: טביעת רגל אחת; שביל: פנייהסדרת עקבות nbroken שנעשו על ידי חיה אחת. 1. עקבות איסוף <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הכנת תיקון ו פרוטוקול <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> אספו את החומרים הבאים עבור הפרוטוקול: מגרפה בסדר, או מגרפה גסה לחבל, ממטרה ביד או מזלף, שני שליטים סטנדרטיים (סנטימטר) או שליט מתקפל &#39;אחד ניגר למסגור את האותיות, מצלמה דיגיטלית רגילה (רזולוציה מינימאלית 1,200 x 1,600 Pix), מטריית הבצל אם תוויות טביעת צורך סטנדרטיות, עם רווחי הקלטת נתונים להקליט בשם הצלם, תאריך, סדרת סימן עקב, מזהה הדפסה דיסקרטית, מזהה בעלי חיים, מיקום ועומק אם&gt; 2 סנטימטר). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> עבודה בשעות הבוקר המוקדמות או בשעות אחר הצהריים המאוחרות עבור בניגוד האור המרבית על הדפסים. אם הדבר אינו אפשרי, בצל מלאכותי מטרייה יכול לשפר הגדרת כרית עקב בוהן כאשר השמש נמצאת מעלינו. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הנח נתיב של 1 ס&quot;מ עומק על המצע טבעי או חול של האנשים שבנו. ודא הוא על2-3 מ &#39;רוחב ולרוץ בין 3 ל 15 מ&#39; לאורך גדר מערכת או נתיב תנועה רגיל. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> רטוב להחליק את המצע עם כלי גינון סטנדרטיים במטרה לשפר את איכות הגדרת הדפסה. הסרה ידנית עלים וחלוקי נחל, אם הוא קיים. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> איסוף עקבות עבור במערך ההכשרה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לפתות הברדלס פני שביל חול עם פרסי מזון. אחרי העקבות נעשו, להוביל את החיה מן הנתיב. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לאחר הדמיה כל שביל טביעת הרגל (ראה 1.3) לצחצח המסילה במרחק ולהכין את השטח להקלטת השביל הבא. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> רק לאסוף דפסים אחוריים שמאל במערך האימונים. הוא הרגל האחורית השמאלית יש בוהן המובילה (בוהן 3), בוהן 4 ו -5 בוהן עושים מדרון שמאלה. רגליים קדמיות רחבות יותר רגליים אחוריות. לבזבז זמן ללמוד כיצד לזהות אותם לפני ההדמיה. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הדמית העקבות באמצעות פרוטוקול טכניקה לזיהוי טביעת הרגל <ol&gt; <li style=";text-align:right;direction:rtl"> סמן את המיקום של העקבות הבודדות לאורך השביל על ידי ציור עיגול סביב ידני את פליטות אחוריות שמאלה. השתמש במקל או כל כלי מקומי מתאים אחר. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> תמונה של טביעת הרגל הראשונה כדלקמן <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מניחים סולם מטרי כ -1 ס&quot;מ מתחת ולצד שמאל של טביעת הרגל. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> על פי קנה המידה, ולא נוגע את טביעת הרגל, במקום להחליק זיהה צילום, ולכתוב בחללים מוקצה מראש בשם הצלם, תאריך, סדרת טביעת רגל, עומק (אם&gt; 2 סנטימטר) מזהה הדפסה דיסקרטית, מזהה חיה ומיקום. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לפשק את האותיות וכוונו את עדשת המצלמה ישירות תקורה את טביעת הרגל, כדי למנוע כל טעות פרלקסה בתמונה ביחס בתלוש מזהה סולם או תמונה. שימוש בחצובה או עוזר לבדוק אם יש צורך בכך. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ודא כי טביעת רגל, הכלל מזהה עם תמונה להחליק לחלוטין למלא את המסגרת. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> אסוף סביב 20 דפסים אחוריים טובים עזוב איכות כדי להשלים את האוסף עבור חיה. אם 20 prints אינם זמין מהשביל הראשון, תהליכים חוזרים 1.1.6 1.3.5 עם אותה החיה. </li></ol></li></ol> 2. הבלטת תכונות תמונה לפני ניתוח טכניקת זיהוי הטביעה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ לחיצה כפולה על סמל טכניקה לזיהוי טביעה ולפתוח אותו בתור תוספת לתוכנת נתונים להדמיה. שים את חלון הבית על המסך. בחירה &#39;הבלטת תכונות תמונה&#39; כדי להראות את החלון החדש. טכניקת זיהוי הטביעה פועלת על תסריט תוכנה להדמית נתוני JSL קידוד השפה. התפריט הראשי מוצג באיור. 1. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> שימוש בעכבר, גרור ושחרר את התמונה טביעת הרגל הראשונה לתוך חלון הבלטת תכונות תמונה. מדריך תבנית תכונה החילוץ מוצג בצד שמאל של החלון. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ ובחר את לחצן &#39;שינוי הגודל&#39; כדי להבטיח שתמונת טביעת הרגל היא בתוך חלון הגרפיקה. לחץ על הנקודות הנמוכות ביותר על בוהן בחוץ (אצבעות 2ו -5) להציב סמנים ולאחר מכן בחר &#39;סובב&#39;. שימו לב כי התמונה מסובבת אופקית על הקו המחבר את הנקודות, כדי לתקנן אוריינטציה. שים סט של כוונת מופיע אוטומטית לשמש בשלב 2.6. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> אם המצע הוא יותר מ -1 ס&quot;מ עמוק, לעשות תיקון עומק לאלגוריתם ידי לחיצה על &quot;עומק המצע&quot; כפתור. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ כדי למקם שתי נקודות בקנה מידה בקנה המידה הנדרשת. עבור ברדלס להגדיר סולם ב -10 ס&quot;מ, להגדיר על הקופסה גורם קנה מידה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> באמצעות התבניות בפינה הימנית של חלון הגרפיקה, להציב 25 נקודות ציון ברצף. נקודות ציון דרך מוגדרות נקודות אנטומיות על טביעת הרגל, למשל, אחוריים הקדמיים ביותר, נקודות לרוחב המדיאלי של כל בוהן לעקב. השתמש הכוונת לשיפור דיוק עבור משתמשים מתחילים. שימו לב הנחיה שמופיעה בחלקו העליון השמאלי של התמונה להראות רצף של נקודות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחירה &#39;נקודות נגזרות&#39; כדי ליצור רבע fr נקודות נוספתאום נקודות ציון הדרך. תהליך זה מגביר את מספר המשתנים זמינים לפיתוח האלגוריתם. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השלם את כל שדות הנתונים עבור תמונת טביעת הרגל; ברדלס, מסלול, שביל, תאריך, שעה ונקודת מיקום (GPS). איור. 2 מופעים טיולי 2.2-2.8. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על לחצן &#39;לצרף לשורה&#39; לשלוח 136 משתנים תסריט (מרחקים, זוויות, שטחים) על שורה במסד הנתונים. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חזרו על שלבי 2.1 כדי 2.9 כל העקבות עד המסד מאוכלס עם קואורדינטות XY לכל אתר ונקודה נגזרת וכל המשתנים שמחושבים את פליטות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> העתק את כל השורות במסד הנתונים ולהדביק אותם מתחת מסד הנתונים. סט שכפול זה נקרא ערך ההפניה centroid (RCV) ומעשי לייצב את מודל טכניקה לזיהוי טביעה להשוואת pairwise הבאה של שבילי טביעת רגל. </li></ol> 3. פיתוח של אלגוריתם טכניקת זיהוי הטביעה עבור הברדלס <ol&gt; <li style=";text-align:right;direction:rtl"> Pairwise ניתוח מבחין חזק-תוקף צלב <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מהתפריט הראשי, בחר ופתח את חלון ניתוח pairwise הצולב תוקף החזק (איור. 3). מודל הטכניקה לזיהוי טביעת משתמשת מסווג כדי לקבוע את הסבירות של זוג השבילים השייכים לאותו אדם או שני אנשים שונים (איור. 4). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבצע השוואת pairwise של שבילי שימוש במאגר ההכשרה של אנשים הידועים כדלקמן: <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר ברדלס כמו &#39;x קלט, בקטגורית מודל&#39;, ושבילי כמו &#39;שבילי קלט&#39;. עמודות y (מדידות טביעת רגל), כמו משתנה רציף, הם מיושבים באופן אוטומטי. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר &quot;הפעלה&quot;. שים סרגל התקדמות המראה את הניתוח מתבצע. להתבונן בטבלת הנתונים מראה את ההשוואות pairwise של שבילים. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> שים שתי יציאות, כאני שהוקציתי / שולחן שאינו עצמי לתאר את מרחק הסיווג בין כל נזוג alidation, וחלון מטריצות סיווג מראה השבילים השונים שנבחרו להשוואה, וההסתברות קונטור. שימו לב על כפתור הדוגמנית לגלות המציג את המשתנים ששימשו לכל השוואה, ותיבת מרחק סף שנותן את המרחק בין centroids. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר בלחצן &#39;האשכולות&#39; בבסיס השולחן עצמי / אי-העצמי המוקצה. שימו שתי טבלאות. התוכניות הראשונות מרחקים בין כל שני שבילים. השני הוא dendrogram &#39;אשכול&#39; - התוצר הסופי לסיווגה של משתנים שנבחרו. דמיינו את אשכולות סיווג ידי לחיצה על כל סניף של dendrogram אל קוד צבע זה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבדוק את הדיוק של סיווג על ידי שינוי מספר משתנים (מדידות) וההסתברות המתארת ​​(רווח הסמך סביב ערך centroid). Re-להמחיש את הנתונים באשכול dendrogram שנוצר באמצעות 18 משתנים (איור. 5 א). זה נותן את התחזית הנכונה של שבעברדלסים. 5b הדמוי (24 משתנה) &amp; ג (10 משתנה) מציגים הערכות שונות של מספרי ברדלס שהושגו על ידי בדיקת תשומות משתנים קונטור הסתברות שונות. הערה: עקומת ההתפלגות עם סקלה נותנת את ההסתברות היחסית (סיכוי) של מספר החזה החל עם 100%. ככל סקל מועבר הסתברות היחסית לכל אומדן משני צדי הערך החזויים הוצג. איור 5D מראה את התוצאה עם 18 משתנה, עם סקלה נעה בכיוון אחד כדי להראות שסיכוי עשרה ברדלסים הוא פחות מ -50 %. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר את האלגוריתם שנותן את הדיוק הגבוה ביותר באופן עקבי. התאם את ערך הסף לאפשר האלגוריתם כדי להיות מוגדר להפיק את התוצאה הטובה ביותר כי הוא אומדן למספר החיות המוכרים במסד הנתונים של ההכשרה (איור. 5 א). </li></ol></li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ניסוי ניסוי הפוך מלא עבור אימות &lt;br /&gt; אמת את האלגוריתם הוא המספר הצפוי של יחידים ושל הדיוק של סיווג האשכולות באמצעות ניסויי ניסוי הפוכים באופן אקראי לחלק הברדלס הבודד במערך לבדוק וערכות הדרכה (איור. 6). השלבים לשימוש הן כדלקמן: <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ממסד הנתונים של ההתייחסות, להחליט על מרווח מתאים המחיצות הרציפות של הבסיס הנתונים לתוך בגדלי בדיקה להגדיר את האימון. עבור מסד הנתונים ברדלס, השתמש מרווח כמו 4. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> אקראי לבחור ארבעה בני אדם כמו במערך הבדיקה (עוזב 34 ב להגדיר את האימון). הסתר את זהותם של יחידים הארבע בדיקה שנבחרו. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על אפשרות &quot;ניתוח נתוני Pairwise&quot; ובחר כל השבילים לארבעת אנשי הבדיקה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על &quot;הפעל&quot; כדי להפעיל את הניתוח בטכניקת זיהוי טביעת רגל. הניתוח ייתן ניבוי עבור מספר אנשים בבסיס הנתונים של רישומי הבדיקה. לחזר תהליך זה תשע פעמים יותר (סה&quot;כ 10), כלזמן בחירה אקראית ארבעה בני אדם. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חשב את הערך החזוי הממוצע של גודל המבחן הזה (כלומר, ארבע). לאחר מכן לחזור על התהליך ברצף במשך שמונה אנשים שנבחרו באקראי (תלוי בגודל אינטרוולים) ולאחר מכן 12 וכן הלאה עם עשר חזרות לכל גודל בדיקה. חישוב ערך חזוי ממוצע לכל גודל בדיקה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> באמצעות עלילת תוכנת גרפי גרף כפי שמוצג באיור. 6. הקו האדום מראה את גודל הבדיקה בפועל זמם נגד עצמי, הכוכביות הירוקות מציגות את המספר המשוער של אנשים עבור כל איטרציה ואת הקו הכחול מראה את הערכים החזויים מתכוון לכל גודל בדיקה. הקרבה של הקווים האדומים וכחולים מהווה אינדיקטור למידת הדיוק של הניתוח בטכניקת זיהוי טביעת רגל. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Durant, S., et al. Acinonyx jubatus. The IUCN Red List of Threatened Species. Version 2015.2. , Available from:
 <a target="_blank" href="http://www.iucnredlist.org/details/219/0">http://www.iucnredlist.org/details/219/0</a> (2015).</li>
<li>Zanin, M., Palomares, F., Brito, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((What+we+%28don%27t%29+know+about+the+effects+of+habitat+loss+and+fragmentation+on+felids%5BTitle%5D)+AND+%22Oryx%22%5BJournal%5D)">What we (don't) know about the effects of habitat loss and fragmentation on felids.</a> Oryx. 49 (1), 96-106 (2015).</li>
<li>Nowell, K. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aNowell%2C+K+%22Namibia+cheetah+conservation+strategy%22">Namibia cheetah conservation strategy</a>. , Ministry of Environment and Tourism, Government of Namibia. 78 (1996).</li>
<li>Stein, A. B., Aschenborn, O., Kastern, M., Andreas, A., Thompson, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aStein%2C+AB+%22Namibia+Large+Carnivore+Atlas%22">Namibia Large Carnivore Atlas</a>. , Ministry of Environment and Tourism, Government of Namibia. 12 (2012).</li>
<li>Jewell, Z. C., Alibhai, S. K. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aJewell%2C+ZC+%22Identifying+Endangered+Species+from+Footprints%22">Identifying Endangered Species from Footprints</a>. , The International Society for Optics and Photonics (SPIE) Newsroom. (2013).</li>
<li>Johnson, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modeling+the+viability+of+the+free-ranging+cheetah+population+in+Namibia%3A+an+object-oriented+Bayesian+network+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Ecosphere%22%5BJournal%5D)">Modeling the viability of the free-ranging cheetah population in Namibia: an object-oriented Bayesian network approach.</a> Ecosphere. 4 (7), art 90(2013).</li>
<li>Purchase, G., Marker, L., Marnewick, K., Klein, R., Williams, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPurchase%2C+G+%22Regional+assessment+of+the+status%2C+distribution+and+conservation+needs+of+cheetahs+in+southern+Africa.+Status+and+conservation+needs+of+cheetahs+in+southern+Africa%22">Regional assessment of the status, distribution and conservation needs of cheetahs in southern Africa. Status and conservation needs of cheetahs in southern Africa</a>. , IUCN/Cat Specialist Group. Gland, Switzerland. 44-46 (2007).</li>
<li>Lindsey, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Determinants+of+persistence+and+tolerance+of+carnivores+on+Namibian+ranches%3A+Implications+for+conservation+on+southern+African+private+lands%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Determinants of persistence and tolerance of carnivores on Namibian ranches: Implications for conservation on southern African private lands.</a> PLoS ONE. 8 (1), e52458(2013).</li>
<li>Mendelsohn, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMendelsohn%2C+J+%22Farming+systems+in+Namibia%3B+A+publication+for+the+Namibia+National+Farmers+Union+%28NNFU%29%22">Farming systems in Namibia; A publication for the Namibia National Farmers Union (NNFU)</a>. , RAISON. Windhoek, Namibia. (2006).</li>
<li>Marker, L., Dickman, A., Wilkinson, C., Schumann, B., Fabiano, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Namibian+cheetah%3A+Status+report%5BTitle%5D)+AND+%22Cat+News%22%5BJournal%5D)">The Namibian cheetah: Status report.</a> Cat News. 3, 4-13 (2007).</li>
<li>Boast, L. K., Good, K., Klein, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Translocation+of+problem+predators%3A+is+it+an+effective+way+to+mitigate+conflict+between+farmers+and+cheetahs+Acinonyx+jubatus.+in+Botswana%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Oryx%22%5BJournal%5D)">Translocation of problem predators: is it an effective way to mitigate conflict between farmers and cheetahs Acinonyx jubatus. in Botswana?</a> Oryx. (1365-3008), 1-8 (2015).</li>
<li>Weise, F. J., Stratford, K. J., van Vuuren, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Financial+Costs+of+Large+Carnivore+Translocations+-+Accounting+for+Conservation%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Financial Costs of Large Carnivore Translocations - Accounting for Conservation.</a> PLoS ONE. 9 (8), e105042(2014).</li>
<li>Marnewick, K., Funston, P. J., Karanth, K. U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+camera+trapping+as+a+method+for+estimating+cheetah+abundance+in+ranching+areas%5BTitle%5D)+AND+%22S.+Afr.+J.+Wildl.+Res%22%5BJournal%5D)">Evaluating camera trapping as a method for estimating cheetah abundance in ranching areas.</a> S. Afr. J. Wildl. Res. 38 (1), 59-65 (2008).</li>
<li>Wachter, B., et al. The use of data from VHF and GPS radio-collared cheetahs to decrease conflicts between cheetahs and farmers in Namibia. Proceedings of the European Telemetry Conference, 26, 556-567 (2006).</li>
<li>Kelly, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computer-aided+photograph+matching+in+studies+using+individual+identification%3A+an+example+from+Serengeti+cheetahs%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mammal%22%5BJournal%5D)">Computer-aided photograph matching in studies using individual identification: an example from Serengeti cheetahs.</a> J. Mammal. 82 (2), 440-449 (2001).</li>
<li>Jewell, Z. C., Alibhai, S. K., Law, P. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Censusing+and+monitoring+black+rhino+%28Diceros+bicornis.%29+using+an+objective+spoor+%28footprint%29+identification+technique%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Zool%22%5BJournal%5D)">Censusing and monitoring black rhino (Diceros bicornis.) using an objective spoor (footprint) identification technique.</a> J. Zool. 254 (1), 1-16 (2001).</li>
<li>Alibhai, S. K., Jewell, Z. C., Law, P. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+footprint+technique+to+identify+white+rhino+Ceratotherium+simum+at+individual+and+species+levels%5BTitle%5D)+AND+%22Endanger.+Species+Res%22%5BJournal%5D)">A footprint technique to identify white rhino Ceratotherium simum at individual and species levels.</a> Endanger. Species Res. 4, 205-218 (2008).</li>
<li>Gu, J., Alibhai, S. K., Jewell, Z. C., Jiang, G., Ma, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sex+determination+of+Amur+tigers+%28Panthera+tigris+altaica%29+from+footprints+in+snow%5BTitle%5D)+AND+%22Wildl.+Soc.+Bull%22%5BJournal%5D)">Sex determination of Amur tigers (Panthera tigris altaica) from footprints in snow.</a> Wildl. Soc. Bull. 38 (3), 495-502 (2014).</li>
<li>Jewell, Z. C., Alibhai, S. K., Evans, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Monitoring+mountain+lion+using+footprints%3A+A+robust+new+technique%5BTitle%5D)+AND+%22Wild+Felid+Monitor%22%5BJournal%5D)">Monitoring mountain lion using footprints: A robust new technique.</a> Wild Felid Monitor. 7 (1), 26-27 (2014).</li>
<li>Panwar, H. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+note+on+tiger+census+technique+based+on+pugmark+tracings%5BTitle%5D)+AND+%22Indian+For%22%5BJournal%5D)">A note on tiger census technique based on pugmark tracings.</a> Indian For. (Special Issue), 70-77 (1979).</li>
<li>Sagar, S. R., Singh, L. A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Technique+to+distinguish+gender+of+tiger+%28Panthera+tigris%29+from+pugmarks%5BTitle%5D)+AND+%22Indian+For%22%5BJournal%5D)">Technique to distinguish gender of tiger (Panthera tigris) from pugmarks.</a> Indian For. 117, 24-28 (1993).</li>
<li>Lewison, R., Fitzhugh, E. L., Galentine, S. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validation+of+a+rigorous+track+classification+technique%3A+identifying+individual+mountain+lions%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Conserv%22%5BJournal%5D)">Validation of a rigorous track classification technique: identifying individual mountain lions.</a> Biol. Conserv. 99 (3), 313-321 (2001).</li>
<li>Smallwood, K. S., Fitzhugh, E. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+track+count+for+estimating+mountain+lion+Felis+concolor+californica++population+trend%5BTitle%5D)+AND+%22Biol.+Conserv%22%5BJournal%5D)">A track count for estimating mountain lion Felis concolor californica population trend.</a> Biol. Conserv. 71 (3), 251-259 (1995).</li>
<li>Scharis, I., Rasmussen, G. S. A., Laska, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+morphometrics+to+quantitatively+differentiate+African+wild+dog+footprints+from+domestic+dog+footprints+-+a+pilot+study%5BTitle%5D)+AND+%22Afr.+J.+Ecol%22%5BJournal%5D)">Using morphometrics to quantitatively differentiate African wild dog footprints from domestic dog footprints - a pilot study.</a> Afr. J. Ecol. 54 (1), 3-8 (2015).</li>
<li>Gore, A. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tiger+census%3A+role+of+quantification%5BTitle%5D)+AND+%22Curr.+Sci%22%5BJournal%5D)">Tiger census: role of quantification.</a> Curr. Sci. 64, 711-714 (1993).</li>
<li>McDougal, C. You can tell some tigers by their footprints with confidence. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMcDougal%2C+C+%22Riding+the+tiger%22">Riding the tiger</a>. Seidensticker, J., Christie, S., Jackson, P. , Cambridge University Press. Cambridge, England, United Kingdom. (1999).</li>
<li>Sharma, S., Jhala, Y., Sawarkar, V. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gender+discrimination+of+tigers+by+using+their+pugmarks%5BTitle%5D)+AND+%22Wildl.+Soc.+Bull%22%5BJournal%5D)">Gender discrimination of tigers by using their pugmarks.</a> Wildl. Soc. Bull. 31 (1), 258-264 (2003).</li>
<li>Sharma, S., Jhala, Y., Sawarkar, V. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+individual+tigers+%28Panthera+tigris%29+from+their+pugmarks%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Zool%22%5BJournal%5D)">Identification of individual tigers (Panthera tigris) from their pugmarks.</a> J. Zool. 267 (1), 9-18 (2005).</li>
<li>Sharma, S., Wright, B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSharma%2C+S+%22Monitoring+tigers+in+Ranthambore+using+the+digital+pugmark+technique%22">Monitoring tigers in Ranthambore using the digital pugmark technique</a>. , Wildlife Protection Society of India. New Delhi, India. (2005).</li>
<li>Riordan, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unsupervised+recognition+of+individual+tigers+and+snow+leopards+from+their+footprints%5BTitle%5D)+AND+%22Anim.+Conserv%22%5BJournal%5D)">Unsupervised recognition of individual tigers and snow leopards from their footprints.</a> Anim. Conserv. 1 (4), 253-262 (1998).</li>
<li>Law, P. R., Jewell, Z. C., Alibhai, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+shape+and+size+to+quantify+variation+in+footprints+for+individual+identification%3A+case+study+with+white+rhino+%28Ceratotherium+simum%29%5BTitle%5D)+AND+%22Wildl.+Soc.+Bull%22%5BJournal%5D)">Using shape and size to quantify variation in footprints for individual identification: case study with white rhino (Ceratotherium simum).</a> Wildl. Soc. Bull. 37 (2), 4-33 (2013).</li>
<li>Laity, K. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Field+Validation+of+the+Footprint+Identification+Technology+on+Free-roaming+Cheetahs+in+Namibia%22">Field Validation of the Footprint Identification Technology on Free-roaming Cheetahs in Namibia</a>. , Duke University. (2015).</li>
<li>Jewell, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+monitoring+technique+on+quality+of+conservation+science%5BTitle%5D)+AND+%22Conserv.+Biol%22%5BJournal%5D)">Effect of monitoring technique on quality of conservation science.</a> Conserv. Biol. 27 (3), 501-508 (2013).</li>
<li>Stander, P. E., Ghau, I., Tsisaba, D., Oma, I., Vi, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tracking+and+the+interpretation+of+spoor%3A+a+scientifically+sound+method+in+ecology%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Zool%22%5BJournal%5D)">Tracking and the interpretation of spoor: a scientifically sound method in ecology.</a> J. Zool. 242 (2), 329-341 (1997).</li>
<li>Liebenberg, L., Blake, E., Steventon, L., Benadie, K., Minye, J. Integrating traditional knowledge with computer science for the conservation of biodiversity. 8th International Conference on Hunting and Gathering Societies Foraging and Post-Foraging Societies: History, Politics, and Future, , 26-30 (1998).</li>
<li>Balmford, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Walk+on+the+Wild+Side%3A+Estimating+the+Global+Magnitude+of+Visits+to+649+Protected+Areas%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biol%22%5BJournal%5D)">Walk on the Wild Side: Estimating the Global Magnitude of Visits to 649 Protected Areas.</a> PLoS Biol. 13 (2), e1002074(2015).</li>
</ol>

עמלות פרסום של כתבת וידאו זה שולמו על ידי מכון SAS, Inc.

מאמר זה מתאר את היישום התיאורטי של טכניקת זיהוי טביעה והפוטנציאל שלה כגישה חדשה וחסכונית, ידידותי קהילת הניטור, ומכאן עוזר לשמר צ&#39;יטה. השלבים הבאים ביישום הרחב יותר של הכלי יהיו לבדוק אותן בשטח נרחב יותר עם אוכלוסיות ברדלס באזורי טווח. טכניקת זיהוי הטביעה שונה מניסיונות קודמים לזהות אנשים מן העקבות במובנים מרכזיים; פרוטוקול אוסף טביעת רגל סטנדרטי וקפדן, תוכנת ממשק משתמש גרפית יעילה, האורינטציה ואופטימיזציה של תמונות לפני הניתוח, ואת מודל סטטיסטי חדש לסיווג. ישנם מספר שלבים קריטיים הכרחי להצלחתה של הפרוטוקול. ראשית, שבילי חול חייבים להיות מוכנים כראוי החיה הובילה על פני החול בקצב הליכה נינוח נורמלי. כאשר הדמית טביעות הרגליים, photographer חייב להיות בדיוק מעל הראש של מרכז ההדפסה. לעתים קרובות כדאי להיות משקיף לבדוק זאת. לבסוף, חשוב מאוד כי הצלם (או עוזרים, אשר עשוי להיות גשש מומחה) תוכל לזהות טביעת רגל ברדלס על הקרקע, ויש להם את המיומנות כדי לעקוב אחר עקבות רגליים קדימה או אחורה לאורך הקו של נסיעות . מעקב מיומנויות חיוניות יישום נוסף היעיל של טכניקה זו לניטור ברדלסים ידועים או בחינם יריעה. חוסר המיומנות יכול להוביל גביית עקבות מוגדרות היטב מספיק או בלבול בין השבילים של בעלי חיים שונים שעשויים לנסוע יחד. נקודה אחרונה זה חשוב במיוחד עבור ברדלסים, שבו גברים צעירים לפעמים קואליציות של 3 או יותר חיות שנעות יחד. עם זאת, חשש זה טופל לעוד יצורים חברתיים, הקרנף הלבן, שבו קבוצות של עד 13 איש נעות יחד היו כראוי מזוהותהמצוין על ידי טכניקת זיהוי טביעת הרגל באמצעות קדימה או אחורה מעקב של שבילים (Alibhai et al. 2008) 17. אמנם יש כעת כמה נותרים עוקבים מומחה ילידים, מאמצים נעשים על מנת לעסוק איתם ולהעביר את כישוריהם כדי צעירים הקהילה שלהם. יוזמה אחת כזו, אקדמית המיומנויות עתיקות, תתארח על ידי N / a&#39;an ku SE קרן בנמיביה. בדומה לכך, הצמיחה המהירה של תוכניות הסמכה אימון Tracker הוא מה שמאפשר למדענים וגם חובבי טבע ללמוד טכניקות שדה חיוניים אלה. מיצוב המדריך המדויק של נקודות ציון על תמונות טביעת רגל הוא מרכזיית הדיוק של הטכניקה. שוב, מפעילים חייבים להכיר את האנטומיה הבסיסית של טביעת הרגל וכתוצאה מכך. המחברים כיום מנסים לפתח אוטומציה כדי למזער את עבודת הכפות המעורבות, ולסייע ביישוב חששות לגבי סטןdardization פני מפעילים שונים. בינתיים, מומלץ פשוט כי מיצוב ציון דרך בתחום אחריותו של מפעיל אחד בכל אתר שדה. נערכים מאמצים לעסוק מדענים אזרח לכידת נתונים וניתוח, אשר יגבירו עצומה-יישום בשטח. למרות המגבלות הנוכחיות אלה, פרוטוקול תוכנה זו נפרס בהצלחה בתחום עבור מגוון של מינים, כולל שחור קרנף לבן, טפיר השפלה ו אמאר נמר. יש עבודה עם עקבות מגבלה אחת ברורה - המצע חייב להתיר הרושם הברור שלהם. הדפסים חלקיים או הדפסים באיכות ירודים לספק 32 פירוט דרוש. עם זאת, שטחים גדולים של מגוון ברדלס הם אידיאליים עבור אוסף סימן עקב, ועל שטחים קטנים אחרת מתאימים זה יכול להיות אפילו אפשר לעקוף מגבלה זו על ידי צבת שבילי חול המלאכותי לאסוף עקבות. רפידות רושם טביעה אלה יכולים לשמש ביעילות בשילוב עם caMera-מלכודות, למשל ב סימון תגובות / עצי ברדלס ידועים. מעקב מיומנויות וידע מקומי יכול מאוד לסייע באיתור וזיהוי תחומי המצע המתאים. בגלל טכניקת זיהוי טביעת הרגל אינה פולשני, זה לא גורם לשום הפרעת האקולוגיה או ההתנהגות של החיה. מחקרים רבים הראו את פוטנציאל הסיכון ולקחת אמיתי של לכידה, חוסר תנועה, טיפול, והתאמה מכשור, העלות שהתהוותה מעשים כאלה, ואת הסיכון של איסוף 33 נתונים אמינים. יש זיהוי טביעה כטכניקת יתרון נוסף בניהול שימור. בהתבסס על מיומנויות מעקב מסורתיות, ובעלות יעילות, זה יכול לעסוק קהילות מקומיות לשולים בעבר בתהליכי ניטור שימור. סטנדר 34 ו Liebenberg 35 התייחסו באופן עצמאי העידו על מיומנויות ניטור שימור הערך כולל קבוצות אלה. התפתחויות עתידיות יכולת טכניקת זיהוי טביעה לניטור ברדלס נמשכות, וכוללות וניסויי שדה למתן תוקף עם ברדלסים חינם יריעה, בניית אלגוריתמי גיל ממדרגה (כולל שינויים במורפולוגיה רגל של יחידים לאורך זמן) ובקרות מצע. המחברים גם חוקרים טכניקות ראייה ממוחשבת המאפשרות פילוח תמונה כדי לייעל דיוק ועקביות בסימון נקודות ציון דרך. מאז עקבות הן אחד סימני חיה שמרווחים, ולעתים קרובות הרבה יותר קלות למצוא מאשר החיות עצמם, האימוץ הרחב יותר של זיהוי טביעת רגל יכול להיות משחק משתנה בניטור שימור. האזורים היבשתיים המוגנים העיקריים בעולם לקבל שמונה מוערך מיליארדים ביקורי פנאי לשנת 36. רוב האורחים כעת לשאת טלפונים חכמים. שימוש ביישום מפותח עבור WildTrack איסוף נתוני טביעת רגל יהיה פשוט ומהיר שעלול דוארffect ערכת נתונים של גודל מדגם תקדים בקנה מידה מרחביים. עם פרוטוקול איסוף נתונים חסכוני, טכניקת זיהוי הטביעה מסתגלת בקלות כדי להשתלב לתוך כל ארגז כלים לשימור. כמערכת סיווג תמונה, זה מודל חזק יכול להיות גם יישום, המשפטי הרפואי, ושדות-אכיפת החוק (למשל, נגד ציד בלתי חוקי).

הברדלס (jubatus Acinonyx) הוא felid בסכנת ההכחדה ביותר של אפריקה רשומה כפגיע עם מגמת אוכלוסיית ירידה של הרשימה האדומה של IUCN של מינים מאוימים 1. אוכלוסיית הברדלס העולמית מוערכת בטווח שבין 7-10,000 יחידים 1 ונמיביה מוכרת כמעוז הגדול של ברדלס חינם יריעה, עם אולי יותר משליש מאוכלוסיית העולם 4,6,7. אומדני האוכלוסייה עבור דרום אפריקה בשנת 2007 הניח האוכלוסייה הצ&#39;יטה של ​​נמיביה ב 2000 עם בוטסואנה המדינה מגוון הבא הקרוב עם 1,800, ואחריה דרום אפריקה (550), זימבבואה (400), זמביה (100), מוזמביק (&lt;5). כמה מדינות היו 7 unassessed. הרשויות בנמיביה יש חזון בבירור של &quot;Secure, אוכלוסיות ברדלס קיימא תוך שימוש במגוון של מערכות אקולוגיות כי לדור בכפיפה אחת בהצלחה עם, ואת מוערכים על ידי, אנשי נמיביה.&quot; עם זאת, בעלי חייםחקלאות ומשחק, הם קרקע נעזרה ב נמיביה 8,9 ובעלי אדמות מלכודת בקביעות ולהרוג ברדלס על תכונותיהם בניסיון להפחית טריפה של בעלי חיים או חיות ברות יקרות. יותר מ -1,200 ברדלסים הוסרו 1991 ל -2006, אך לא כולם כאלה &quot;offtakes &#39;נרשמו 10. יתר על כן, יש ויכוח על האם או לא זה הוא פתרון יעיל לסכסוך החקלאי-צ&#39;יטה. הסרת החיות נתפסות גורם סכסוך, על ידי הריגה או טרנסלוקציה עשויה להיות פחות יעילה מאשר קלה של סכסוך באמצעים אחרים, כגון הגנת בעלי חיים טובה יותר 11. שיעורי פורסם הישרדות במשך 12 חודשים-טרנסלוקציה פוסט נעים בין 18% 11 עד 40% 12. איסוף נתונים מהימנים על המספרים, הזהות וההפצה של ברדלס בנמיביה הוא מפתח לטיפול במצבי קונפליקט האנושית-צ&#39;יטה. צ&#39;יטה הנוכחי טכניקות ניטור נעות בין שאלונים ממוקדים מן נאמימשרד לאיכות הסביבה ביאן ותיירות לבעלי העניין 4 לתצפיות אופורטוניסטים ידי תיירי הממשלה מדווח 4, לשימוש מלכודות מצלמה 13, GPS או צווארוני VHF 10,14, סקרי ראיון חקלאי 8, ואפילו נקודת דפוס 15. עם זאת, השוואה של היעילות של שיטות אלו ללא benchmark או כימות משותף של מאמץ סקר קשה. כל מגבלות; צווארונים בלוויין VHF GPS הם יקרים ולעתים קרובות לא אמין, שאלונים ממוקדים מוגבל בהיקפו, ו-מלכודות מצלמה יש טווח מוגבל. הערכות שנוצרו באמצעות שיטות שונות אלה משתנים במידה רבה. דה מרקר et al. 10 הדגישו את הצורך בגישה מתואמת יותר. מגוון שיטות שמש על האדמות החקלאיות לידי להעריך צפיפות אוכלוסיית ברדלס, ואלה יצרו מגוון של ערכות. לדוגמה, מחקר טלמטריה רדיו מוערך 2.5 (± 0.73) ברדלסים / 1,000 ק&quot;מ <sup&gt; 2 תוך מחקר המצלמה מלכודת מוערך 4.1 (± 0.4) ברדלסים / 1,000 ק&quot;מ 2 (דה מרקר et al. 2007). וריאציה זו מדגישה את הבעיה של שימוש בשיטות שונות כדי להעריך צפיפות, אך עד כה לא יחידה, יעילה, טכניקת דיר זוהתה אשר יכול לשמש על פני המגוון הרחב של בתי גידול כי ברדלסים לכבוש בנמיביה. זה נשאר בעיה לניטור ושימור ברדלס יעיל. אתגר זה שהצית את הפיתוח של כלי חזק, חסכוני וגמיש לניטור צ&#39;יטה. הטכניקה זיהוי טביעת פותחה לראשונה עבור קרנף שחור 16 ובהמשך הותאמה למגוון רחב של מינים, כולל קרנף לבן 17, נמר אמאר 18, אריה הרים 19, ואחרים. מחקרים שונים הראו כי ניתן להשתמש עקבות לזהות טורפים גדולים על ידי מינים, אנשים, ומין. התהליךהתפתח תיאור צורה פשוטה של עקבות 20 להשוואת מדידות 21, ועד ניתוח סטטיסטי של מדידות אחד או כמה 16,17,22-30 ולעצב ניתוח 31 מאמצים אלה ילמדו היו משתנים הצלחה, הדבר תלוי ברובו על הקשיחות של איסוף נתונים ותהליכים אנליטיים, ומספר חיות מבחן המשמשות לפתח את מערכי הנתונים הכשרים. ישנם מספר יתרונות מעשיים של שימוש עקבות. הראשונה היא כי תמונות ניתן לאסוף לצד גישות אחרות פולשני (למשל, מצלמה-שמן, אוסף דנ&quot;א שיער / צואה, וכו &#39;) עם מאמץ נוסף קטן מאוד או עלות. שנית, עקבות, שבו היתרי מצע, הסימן הנפוץ ביותר של פעילות בעלי החיים. טכניקת זיהוי טביעת הרגל היא הטכניקה לזיהוי טביעת רגל החזקה הראשונה תארה ברדלס והוא ישים בכל אתר שבו עקבות נמצאות. עקבות חייבות להיות sufficiently מוגדר כי הבהונות והעקב של הדפסה ניתן לראות בבירור בעין בלתי מזוינת. מפעילי שדה חייבים להכיר את האנטומיה הבסיסית של כף רגל הברדלס ולהיות מסוגל לזהות הדפסים בתחום הריבית, ולהבחין ביניהם לבין הדפסים של כל טורפים גדולים sympatric אחרים. הטכניקה יכולה לשמש גם כטכניקה במפקד (למשל, כמה ברדלסים מיוצגים על ידי העקבות נאספות?) או ככלי לניטור אנשים ספציפיים. Footprints יכול לשמש גם &#39;מסמן&#39; בניתוחי סימן-לכבוש מחדש, באמצעות הטכניקה כדי לזהות אנשים, ולאחר מכן לחשב צפיפות מקומית של המינים. איסוף הנתונים דורש רק מצלמה דיגיטלית בסיסית וקנה מידה.

<table><tbody><tr><td>את חפירה</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>לגינה מגרפה</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>לגינה מצע חבלה</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>נהר או בונים חול</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>דליים</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>מזלף או מרסס</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>מצלמה</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>דיגיטלית נייר לתעודה מזהה תמונה מגלשים</td><td>http://wildtrack.org/citizen-science/photographing-footprints/</td><td></td><td></td></tr> <tr><td>כלל</td><td></td><td></td><td></td>קיפול ס"מ של נגרים</tr><tr><td>מחשב נייד או מחשב</td><td></td><td></td><td></td>שולחני</tr><tr><td>תוכנת</td><td></td><td></td><td></td>JMP</tr><tr><td>טכניקת זיהוי טביעת הרגל תוספת לתוכנת</td><td></td><td></td><td></td> JMP</tr></tbody></table>

בחינת ברדלסים: אנשי זיהוי על ידי עקביהם

Spotting Cheetahs: Identifying Individuals by Their Footprints

הצ'יטה (Acinonyx jubatus) היא החתול הגדול הנמצא בסכנת הכחדה הגדולה ביותר באפריקה ורשום כפגיע עם מגמת ירידה באוכלוסייה על ידי IUCN1. הוא משתרע על פני אפריקה שמדרום לסהרה ובחלקים של המזרח התיכון. פעילי שימור הצ'יטה מתמודדים עם שני אתגרים עיקריים, סכסוך עם בעלי קרקעות על הרג בעלי חיים מבויתים, וחשש מהתכווצות הטווח. ההבנה של האחרון נותרה גרועה במיוחד2. על פי ההערכות, נמיביה תומכת במספר הגדול ביותר של ברדלסים מכל מדינות הרכס, כ-30%, אך ההערכות נעות בין 2,9053 ל-13,5204. הפער הוא ככל הנראה תוצאה של הטכניקות השונות המשמשות בניטור.
הטכניקות הנוכחיות, כולל תיוג פולשני עם VHF או צווארוני לוויין/GPS, יכולות להיות יקרות ולא אמינות. טכניקת זיהוי טביעת הרגל5 היא כלי חדש הנגיש הן למדעני שטח והן לאזרחים עם סמארטפונים, שיכולים להגדיל את איסוף הנתונים. טכניקת זיהוי טביעת הרגל מנתחת תמונות דיגיטליות של טביעות רגל שנלכדו על פי פרוטוקול סטנדרטי. התמונות מותאמות ונמדדות בתוכנת הדמיית נתונים. מדידות של מרחקים, זוויות ואזורים של תמונות טביעת הרגל מנותחות באמצעות ניתוח מבחין זוגי חזק מאומת צולב המבוסס על מודל מותאם אישית. הפלט הסופי הוא בצורת דנדרוגרמה של אשכול וורד. ממשק משתמש גרפי ידידותי למשתמש (GUI) מאפשר למשתמש גישה מיידית ופרשנות ברורה של תוצאות הסיווג.
האלגוריתמים של טכניקת זיהוי טביעת הרגל הם ספציפיים למין מכיוון שלכל מין יש אנטומיה ייחודית. הטכניקה פועלת בתוכנת הדמיית נתונים, תוך שימוש בשפת סקריפטים משלה (jsl) הניתנת להתאמה אישית לאנטומיה של טביעת הרגל של כל מין. אלגוריתם סיווג ראשוני בנוי ממסד נתונים של טביעות רגליים מאותו מין, שנאספו מפרטים בעלי זהות ידועה. אלגוריתם שנגזר מצ'יטה בעלת זהות ידועה מסוגל אז לסווג ברדלסים חופשיים בעלי זהות לא ידועה. טכניקת זיהוי טביעת הרגל מנבאת זהות ברדלס בודד בדיוק של >90%.

זיהוי אישי היכולת של טכניקת זיהוי הטביעה לסווג ברדלס פרט מותנית בשני גורמים, השימוש בפרוטוקול אוסף טביעת רגל סטנדרטי מודל סטטיסטי חדש המבוסס על ניתוח מבחין pairwise צולב תוקף עם ניתוח האשכולות של וורד. אלה הם הקלו על ידי ממשק משתמש גרפי משולב להדמיה נתונים (איור. 1). ציוד מינימלי נדרש, מה שהופך את הטכניקה הזו חסכונית (רשימת חומרים). נתונים שנאספו עם הטביעה כללו מספר ברדלסים, מספר תמונות טביעה שנאסף, מגוון של עקבות לכל ברדלס, מספר השבילים, מגוון של מסלולים לכל ברדלס וגיל-טווח של ברדלסים (טבלת 1). 781 עקבות (M: F 395: 386) השייכים 110 שבילים, מ -38 אנשים, נאספו עבור בסיס נתוני אימון טבלת 1 נותנת.סיכום של הנתונים שנאספו. באמצעות חלון הבלטת תכונות (האיור. 2) קבוצה של 25 נקודות ציון הצליח לייצר 15 נגזרו נקודות על כל תמונת טביעת רגל. מנקודות ציון דרך ונבע אלה 136 משתנים נוצרו עבור כל סימן עקב, המהווים מרחקים, זוויות ואזורים. כל שורה במסד הנתונים ולכן ייצגו את 136 משתנים שנוצר על ידי טביעת רגל אחת. Footprints עובד על ידי שובל. מספר משתנה של שורות מיוצגות כל שביל, סומן ככאלה. נתונים אלה שוכפלו לתוך טבלת הנתונים כישות ואז המכונית ערך הפנית centroid (RCV) שפועל כדי לייצב את השוואת pairwise של שבילים הכרחיים סיווג פרט. חלון הניתוח מנת לסחור בצורה חכמה (האיור. 3) נועד לעזור לאמת את הנתונים ו / או מבחן נתונים מאוכלוסיות ידועות. איור 4 מראה את התוצאה של השוואה מנת לסחור בצורה החכמה של שבילים מאותו individual (א) ושני אנשים שונים (ב) על פי המודל אישית טכניקה לזיהוי טביעת הרגל. המסווג שולב המודל בוסס על קיומו או אי קיומו של חפיפה בין האליפסות. ראוי לציין, כי הניתוח מבוצע עבור כל השוואה pairwise בנוכחות ישות שלישית, כלומר הערך centroid הפניה (RCV). באמצעות ניתוח מבחין-תוקף לחצות pairwise חזק עם ניתוח האשכולות של וורד, אלגוריתם נוצר כדי לספק סיווג יעיל של אנשים. אלגוריתם הטכניקה לזיהוי טביעה מבוסס על שלושה גופים מתכווננת; מספר המדידות בשימוש, גודל האליפסה (רווח בר סמך בשימוש), ואת ערך הסף הקובע את הערך החתוך עבור האשכולות. כל גורמים הנ&quot;ל מותאם בתוכנה עד הדיוק הגבוה ביותר לסיווג מושג עבור אימון הקבוצה של בעלי חיים של זהות ידועה. זה אותו אלגורithm לאחר מכן ניתן להשתמש כדי לזהות ברדלסים ידועים. לדוגמא, דמויות 5a, B &amp; C להראות dendrogram מדגם של שבילים משבעה ברדלסים מראה את התחזית הנכונה כאשר האלגוריתם הוא מותאם (א) וכאשר האלגוריתם הוא הכי מוצלח (B &amp; C). ניסויי ניסוי הפוכים נערכו כדי לאמת את האלגוריתם נגזר להגדיר את האימון של יחידים &#39;ידועים&#39;. אלה בוצעו ברצף על ידי שינוי היחס של ברדלסי תפאורת המבחן והכשרה. במקום חלוקת ברדלסים כדי מערכי הדרכה ובדיקה באופן שרירותי, ניתוחים בוצעו ברצף הגדלת גודל מערך בדיקה. עבור כל קבוצת בדיקה, 10 חזרות בוצעו עם להיבחר ברדלסים אקראיים עבור כל איטרציה. עבור כל קבוצת בדיקה, זה מותר ערך ממוצע להיות מחושב. איור 6. מראה את גודל הבדיקה משתנה זמם נגד עוצמה (אדום), ועל ציר y הערך החזוי עבור כל איטרציה גודל בדיקה (ירוקה) וממוצע חזה ערך לכל גודל בדיקה (כחול). העלילה מוכיחה כי גם כאשר גדל מערך בדיקה הוא גדל באופן משמעותי (n = 28) לעומת הגודל להגדיר את האימון (n = 10), ממוצע חזה הערך דומה לערך הצפוי. באמצעות מספר ניסויי ניסוי הפוך, את הדיוק של זיהוי פרט היה עקבי&gt; 90% הוא במספר החזוי של יחידים, ולא פחות חשוב, הסיווג של שבילים, כלומר, אם השבילים מאותו האדם (שבילים עצמיים) לבין אלה של אנשים שונים (ללא תצוגה עצמי שבילים) מסווגים בצורה נכונה. Dendrogram אשכול המייצג את כל 38 ברדלסי הפרט מוצג (איור. 7). היו 110 שבילים, שהניבו סך של 5886 השוואות pairwise. מבין אלה, היו 46 misclassifications נותן דיוק של 99% (טבלה 2). <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always" style=";text-align:right;direction:rtl"><tbody><tr><td></td><td> # של ברדלסים </td><td> # מתמונות טביעת רגל </td><td> טווח של עקבות לכל ברדלס </td><td> # של שבילים </td><td> טווח של שבילים לכל ברדלס </td><td> טווח גילאים (שנים) </td></tr><tr><td> נקבות </td><td> 16 </td><td> 386 </td><td> 12 - 36 </td><td> 55 </td><td> 2 - 5 </td><td> 2.5 - 8.5 </td></tr><tr><td> זכרים </td><td> 22 </td><td> 395 </td><td> 7 - 32 </td><td> 54 </td><td> 1 - 4 </td><td> 1 - 11 </td></tr><tr><td> סה&quot;כ </td><td> 38 </td><td> 781 </td><td> 7 - 36 </td><td> 109 </td><td> 1 - 5 </td><td> 1 - 11 </td></tr></tbody></table> סיכום טבלת 1. נתונים שנאספו. מספר הברדלסים, את מספר תמונות טביעה שנאסף, בטווח של footprints לכל ברדלס, מספר שבילים, בטווח של שבילים לכל ברדלס ואת טווח-גיל ברדלסים. <table fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always" style=";text-align:right;direction:rtl"><tbody><tr><td></td><td> עצמי </td><td> ללא עצמי </td><td> סה&quot;כ </td><td> Misclassifications </td></tr><tr><td> עצמי (N) </td><td> 117 </td><td> 9 </td><td> 126 </td><td> 9 </td></tr><tr><td> עצמי (%) </td><td> 93 </td><td> 7 </td><td> 100 </td><td> 7 </td></tr><tr><td> ללא עצמי (N) </td><td> 37 </td><td> 5,723 </td><td> 5760 </td><td> 37 </td></tr><tr><td> ללא עצמי (%) </td><td> 1 </td><td> 99 </td><td> 100 </td><td> 1 </td></tr><tr><td> סה&quot;כ (N) </td><td> - </td><td> - </td><td> 5886 </td><td> 46 </td></tr><tr><td> סה&quot;כ (%) &lt;/ Td&gt; <td> - </td><td> - </td><td> 100 </td><td> 1 </td></tr></tbody></table> טבלה 2. התפוקה ביתר תוכנת הטכניקה לזיהוי טביעה מציגה את סיווג השבילים המבוססים על השוואת pairwise. ה&#39;עצמי &#39;מתייחס שבילים מאותו הפרט&#39; הלא-עצמי &quot;, השבילים מאנשים שונים. כל שביל הותאם נגד כל שביל אחר באמצעות מודל ניתוח מבחין צולב תוקף חזק אישית. 110 שבילי הביאו 5886 השוואות pairwise ואת דיוק הסיווג הכולל עמד על 99%. <img alt="איור 1" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig1.jpg" /> איור 1. חלון התפריט הראשי הפתיחה בטכניקת זיהוי טביעת רגל. זהו תוספת זיהוי תמונה לתוכנת נתונים להדמיה, נועדה לסווג עקבות ידי אינדי<html> vidual, מין ממדרגה גיל ממדידות morphometric. ממשק משתמש גרפי מאפשר ניווט החלק בין אפשרויות שונות. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig1large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <img alt="איור 2" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig2.jpg" /> איור 2. החלון הבלטה התכונות. יכול לכלול גרור ושחרר תמונות, שינוי גודל אוטומטי אל החלון, סיבוב של תמונות עבור סטנדרטיזציה, פקטורינג עומק מצע, וכו &#39;נקודות ציון טרום שהוקצו מוצבים באופן ידני וליצור סדרה של נקודות נגזרו תסריט כדי לאפשר מיצוי של מדדים בצורת מרחקים, זוויות ואזורים. הפלט הוא בצורה של שורת נתוני מתן ordinates-שיתוף XY ואת המדדים.ה&#39; &quot;&gt; לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו. <img alt="איור 3" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig3.jpg" /> איור 3. ניתוח נתוני Pairwise חלון בטכניקת זיהוי טביעת רגל. לאחר מסד נתונים של מדידות נוצרת, חלון הניתוח חכם הזוג נועד לסייע לאמת את הנתונים ו / או מבחן נתונים מאוכלוסיות ידועות. הניתוח מתבסס על מודל מותאם אישית שילוב ערך centroid מתמיד, הפניה (RCV), אשר משווה זוגות שבילים ברצף 16,17. התוצר הסופי הוא בצורה של dendrogram אשכול המספק ניבוי עבור מספר אנשים ומערכת היחסים בין השבילים. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig3large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <imalt G = &quot;4 איור&quot; src = &quot;/ files / ftp_upload / 54,034 / 54034fig4.jpg&quot; /&gt; איור 4. השוואות Pairwise. האיור מציג את התוצאה של השוואה מנת לסחור בצורה חכמה של שבילים מאותו הפרט (א) ושני אנשים שונים (ב) בהתבסס על מודל מותאם אישית של תוכנת ויזואליזציה נתונים. המסווג שולב המודל בוסס על קיומו או אי קיומו של חפיפה בין האליפסות. ראוי לציין, כי הניתוח מבוצע עבור כל השוואה pairwise בנוכחות ישות שלישית, כלומר הערך centroid הפניה (RCV). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig4large.jpg" target="_blank">נא ללחוץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <img alt="איור 5" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig5.jpg" /> איור 5. dendrogram מדגם של שבילים משבעה ברדלסים מראה את pred הנכוןiction כאשר האלגוריתם הוא מותאם (א) וכאשר האלגוריתם הוא הכי מוצלח (B &amp; C). ד מראה את התוצאה עם 18 משתנה, עם סקלה נעה בכיוון אחד כדי להראות שסיכוי עשרה ברדלסים הוא פחות מ -50% . האלגוריתם מבוסס על שלושה גופים מתכווננת; מספר המדידות בשימוש, גודל האליפסה (רווח בר סמך בשימוש) ולבסוף, ערך הסף הקובע את הערך החתוך עבור האשכולות. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig5large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <img alt="איור 6" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig6.jpg" /> איור 6. ניסוי ניסוי הפוך בצע ברצף על ידי שינוי היחס של ברדלסי תפאורת המבחן והכשרה. במקום חלוקת ברדלסים לאימון ולבדוק seבאופן שרירותי TS, ניתוח בוצע ברצף הגדלת גודל מערך הבדיקה. עבור כל קבוצת בדיקה, עשר חזרות בוצעו עם להיבחר ברדלסים אקראיים עבור כל איטרציה. עבור כל קבוצת בדיקה, זה מותר ערך ממוצע להיות מחושב. האיור מציג את גודל הבדיקה משתנה זמם נגד עוצמה (אדום), ועל ציר y הערך החזוי עבור כל איטרציה גודל בדיקה (ירוק) לבין ממוצע חזה ערך לכל גודל בדיקה (כחול). העלילה מוכיחה כי גם כאשר גדל מערך בדיקה הוא גדל באופן משמעותי (n = 28) לעומת הגודל להגדיר את האימון (n = 10), ממוצע חזה הערך דומה לערך הצפוי. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig6large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.</a> <img alt="איור 7" src="/files/ftp_upload/54034/54034fig7.jpg" /> איור 7. Dendrogram מראה את התוצאה החזויה כשכל110 שבילים מ -38 ברדלסים כלולים בניתוח. הערה הנאמנות של השבילים להרכיב אשכולות. מעניין לציין, כי רבים של misclassifications היו בין להמלטה, למשל, ברדלס Letotse / דומא וינסנט / בונסאי. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54034/54034fig7large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a>

הצ'יטה (Acinonyx jubatus) היא מין אייקוני בסכנת הכחדה, אך מאמצי השימור מאותגרים על ידי הצטמקות בתי הגידול וקונפליקט עם חקלאים מסחריים. טכניקת זיהוי טביעת הרגל, מערכת סיווג תמונות חזקה, מדויקת וחסכונית, היא גישה חדשה לניטור צ'יטות.

The cheetah (Acinonyx jubatus) is Africa's most endangered large felid and listed as Vulnerable with a declining population trend by the IUCN1. It ranges ...

המטרה הכללית של טכניקה זו היא לפתח אלגוריתם לזיהוי עקבות שיספק לביולוגים העוסקים בשימור כלי לא פולשני וחסכוני לזיהוי צ'יטות בודדות מתוך תמונות דיגיטליות של עקבותיהן. שיטה זו יכולה לסייע במתן מענה לאתגרים מרכזיים בשימור חיות בר. לדוגמה, על ידי אספקת נתונים מהימנים על מספרם ופיזורם של פרטים בודדים.בכך היא מסייעת לצמצם את הקונפליקט בין בני אדם לבעלי חיים ולמנוע ציד בלתי חוקי של מינים בסכנת הכחדה. היתרון המרכזי של טכניקה זו הוא שהיא מספקת גישה חסונה, מדויקת, חסכונית ולא פולשנית לניטור לצורכי שימור. היא נשענת גם על מיומנויות המעקב של קהילות ילידיות, ובכך מסייעת להחייאת הידע האקולוגי המסורתי שלהן.בשעות הבוקר המוקדמות או בשעות אחר הצהריים המאוחרות, כדי להשיג ניגודיות אור מקסימלית, פזרו שכבה של חול בנייה בעומק של כסנטימטר אחד, תוך הקפדה על מסלול ברוחב של שני עד שלושה מטרים ובאורך של שלושה עד 15 מטרים לאורך נתיב תנועה רגיל. בעזרת כלי גינון סטנדרטיים, הרטיבו והחליקו את התשתית כדי לשפר את איכות הטביעות ואת רזולוציית המסלול, והסירו ידנית עלים ואבנים קטנות. כאשר המסלול מוכן, פתוה צ'יטה המורגלת לטיפול לחצות את המסלול באמצעות תגמול של מזון, והובילו את בעל החיים הרחק מהמסלול לאחר שנוצרו עקבות הרגליים.בשלב הבא, שרטטו עיגול סביב כל טביעת רגל אחורית שמאלית כדי להדגיש את מיקום הטביעות הבודדות לאורך השבילי. כאן, אני יכול לומר שאלו טביעות ימניות. אם תסתכלו על היד שלכם, תראו שמהאצבע המורה אתם עולים, ואז יש לכם שורה של שלוש הולכות ומצטמצמות כלפי מטה.ניתן לראות שגם טביעת הרגל של הצ'יטה מבצעת פעולה דומה מאוד. לפיכך, זווית זו היא טביעה ימנית. לאחר מכן, מבלי לגעת בטביעה, הניחו סרגל מטרי כסנטימטר אחד מתחת ושמאל לטביעת הרגל, יחד עם דף זיהוי לצילום שבו רשומים מזהה בעל החיים, התאריך, סדרת טביעות הרגל ושם הצלם.לאחר מכן, ודאו שהמצלמה נמצאת במנח מאוזן וכוונו את העדשה ישירות כלפי מעלה כדי למנוע שגיאת פרלקסה בתמונה ביחס לסרגל או לדף הזיהוי, תוך הקפדה שהטביעה, הסרגל ודף הזיהוי ממלאים את המסגרת באופן מלא. לאחר צילום כל נתיב טביעות, הגריפו את העקבות והכינו את המשטח להקלטת הנתיב הבא. כדי לחלץ את מאפייני התמונה, פתחו את התוסף לטכניקת זיהוי טביעות רגליים בתוכנה לוויזואליזציה של נתונים.בשלב הבא, בחרו ב-Image Feature Extraction בחלון יישום טכניקת זיהוי טביעות הרגל, והשתמשו בעכבר כדי לגרור ולהפיל את תמונת טביעת הרגל הראשונה אל תוך חלון מיצוי מאפייני התמונה. בעזרת כפתור ה-Resize, התאימו את גודל תמונת טביעת הרגל כך שתתאים לחלון הגרפיקה. לאחר מכן, לחצו כדי להציב סימנים בנקודות הנמוכות ביותר של בהונות חמש ושתיים, ובחרו ב-Rotate.סובב את התמונה אופקית על הקו המחבר בין הנקודות כדי להמHיד את הכיוון. קו כוונת (cross hairs) יופיע באופן אוטומטי. ודא שתיבת מקדם קנה המידה מוגדרת ל-10 centimeters ולאחר מכן מקם שתי נקודות במרחק של 10 centimeters אחת מהשנייה על הסרגל.לאחר מכן, השתמש בתבנית כדי למקם 25 נקודות סימון אנטומיות מוגדרות ברצף על ההדפסה. תופיע הנחיה שתסייע בהדרכה ובמעקב אחר רצף הנקודות. מיקום מדויק ועקבי של נקודות הסימון הוא קריטי ליציבותו של אלגוריתם המסווג שיתקבל.על המשתמשים להכיר את האנטומיה, האוריינטציה והצדיות של טביעת כף הרגל כדי להיות מסוגלים להבדיל אותה מכל רעש אחר בתמונה. לאחר שכל נקודות הייחוס הוצבו, בחרו ב-Derived Points כדי להפיק 15 נקודות ייחוס נוספות ולהשלים את כל שדות הנתונים עבור תמונת טביעת כף הרגל. לאחר מכן, לחצו על Append Row כדי לשלוח את 136 המשתנים המתוסכרים של מרחק, זווית ושטח לשורה בבסיס הנתונים.לאחר שכל מאפייני טביעת הרגל קוטלגו, העתיקו את כל השורות בבסיס הנתונים והדביקו אותן מתחת לבסיס הנתונים כדי להפיק את ערך המרכז (centroid) של הייחוס. עבור ניתוח מבחן (discriminant analysis) זוגי, חסון ובעל תיקוף צולב (cross-validated), בחרו מהתפריט הראשי של תוכנת ניתוח התמונות ופתחו את חלון ה-robust, cross-validated Pairwise Analysis. לאחר מכן, עבור Input X Model Category, בחרו ב-Cheetah.עבור נתיבי הקלט, בחרו ב-Trails. מדידות טביעת הרגל בעמודה Y, כמשתנים רציפים, מתמלאות באופן אוטומטי. לחצו על Run.סרגל התקדמות הממחיש את התקדמות הניתוח יופיע, יחד עם טבלת נתונים המציגה את ההשוואות הזוגיות של המסלולים. ככל שמאפייני טביעת הרגל מהמאגר מנותחים, יוצגו שני פלטים: טבלת self/non self המגדירה את מרחק הסיווג בין כל זוג אימות ואת מטריצות הסיווג של המסלולים השונים שנבחרו להשוואה, והסבירות של קווי המתאר (contour probability). ודא שגם כפתור ה-Show Model, המציג את המשתנים ששימשו לכל השוואה, ותיבת ה-Distance Threshold, המציגה את המרחק בין המרכזיים (centroids), מוצגים.לאחר מכן, בחרו בלחצן Clusters בתחתית טבלת ה-assigned self, non self כדי להציג את שתי הטבלאות. הטבלה הראשונה מציגה את המרחק בין כל שני נתיבים (trails) והטבלה השנייה משמשת ליצירת דנדרוגרמה של אשכולות. כדי להמחיש ויזואלית את אשכולות הסיווג, לחצו על כל ענף בדנדרוגרמה כדי לסמן אותו בצבע.לבסוף, בחרו את האלגוריתם שנותן בעקביות את הדיוק הגבוה ביותר. התאימו את ערך הסף כדי להגדיר את האלגוריתם כך שיפיק את התוצאה המתקרבת ביותר למספר בעלי החיים הידוע במאגר הנתונים של האימון. דיוק האלגוריתם נקבע על ידי הזהות ומספר המשתנים, הסבירות של קו המתאר (contour probability) וערך הסף הקובע את מספר הצבירים (clusters).בגרפים אלו מוצגות תוצאות של השוואות זוגיות בין עקבות של אותו פרט ובין שני פרטים שונים, בהתבסס על המודל המותאם של טכניקת זיהוי טביעות הרגליים. המסווג המוטמע במודל מבוסס על נוכחות או היעדר חפיפה בין האליפסות. ניתן להשתמש באותו אלגוריתם כדי לזהות צ'יטות שאינן ידועות.לדוגמה, דנדרוגרמות אלה של מדגם נתיבים ממספר צ'יטות ממחישות את החיזוי הנכון כאשר האלגוריתם אופטימלי וכאשר האלגוריתם אינו אופטימלי. ניסיוני Holdback מתקפים את האלגוריתם שנגזר ממערך האימון של פרטים ידועים. גודל המבחן המשתנה מ plotted מול עצמו, הערך החזוי עבור כל איטרציה של גודל מבחן, והערך החזוי הממוצע עבור כל גודל מבחן.אכן, גם כאשר גודל סט הבדיקה גדל משמעותית בהשוואה לגודל סט האימון, הערך החזוי הממוצע דומה לערך הצפוי. הדיוק של הזיהוי האינדיבידואלי גבוה בעקביות מ-90% הן עבור מספר הפרטים החזוי והן עבור העקבות מאותו פרט לעומת עקבות מפרטים שונים שסווגו נכון, כפי שמוצג בדנדרוגרמה של אשכולות זו המייצגת את כל 38 פרטי הצ'יטה שנותחו. מתוך 110 עקבות ו-5,886 השוואות זוגיות, היו 46 סיווגים שגויים, מה שנתן דיוק של 99%. טכניקה זו יכולה לעמוד בפני עצמה או לשמש כהשלמה לשיטות ניטור לא פולשניות אחרות, כגון מלכודות מצלמה ודגימת DNA.ניתן להשתמש בשיטה זו גם כדי לזהות את הגיל, השלב ההתפתחי והמין של בעלי החיים הבודדים. אחד האתגרים המרכזיים בשימור הוא השגת מספיק נתונים על טווח התפוצה של חתולים גדולים בטבע. לטכניקה זו יש פוטנציאל יישום רב בהקשר זה, כיוון שהיא יכולה להגדיל משמעותית את כמות הנתונים שניתן לאסוף עבור אוכלוסיות אלו.מאז פיתוחה, סללה טכניקה זו את הדרך עבור חוקרים בתחומי אכיפת החוק והדימות הרפואי והמדעי לבחון שיטות אמינות, אובייקטיביות ומדויקות לסיווג אובייקטים ותמונות.

spotting-cheetahs-identifying-individuals-by-their-footprints

Research

JoVE Journal

Environment

סביבה

בסרטון זה, אנו מתארים את הליך בדיקת טביעת הרגל וניתוח קשור כדי להעריך הליכה וקואורדינציה מוטורית בעכברים.

הערכת הליכה לפי ניתוח טביעת רגל: שיטה לבדיקת קואורדינציה מוטורית בעכברים

פרוטוקול זה מספק ערכה נוחה של שיטות, אשר מאפשרת מהיר מאוד, קל, לא פולשנית, אמין ובעלות נמוכה, נחישות מולקולרית מין של ציפורים ולא פולשנית מהירה, בטוח וקלה לזיהוי לסימונם, זמן קצר לאחר הבקיעה. רק טיפול מוגבל של אפרוחים נדרש. ארגז כלים נוחים זה של שיטות תואם לחלוטין עם RRR-ההנחיות.

מי הוא מי? שיטות לא פולשנית בנפרד כדי סקס ואפרוחים חובשי קן מארק

במחקר זה, נדגים את השימוש קנטית והרצתי ניתוח המבוסס על הגחון המטוס הדמיה לעקוב אחר שינויים עדינים קואורדינציה, כמו גם את ההתקדמות של הקשורים ניוון מוחיים עם הגיל במודלים של העכבר (למשל, endophilin מוטציה קווים העכבר).

והרצתי ניתוח של ליקויים מוטוריים תלויי-גיל בעכברים עם הקשורים ניוון מוחיים

שמירה חבר ממלא תפקיד חשוב ברבייה של משטרגליים intertidal של הסוג Tigriopus. עם זאת, שיטות לימוד התנהגות זו לא היה טוב המתואר. כאן נתאר שיטות: תרבות 1) בודדים של חיות Tigriopus בתולה, 2) ניתוח כמותי של ההתנהגות שומרים על חבר שלהם.

Culturing בודדים של Tigriopus משטרגליים וניתוח כמותי של התנהגותם שומרים על חבר

פרוטוקול נמוכים המורכב ניתוח טביעת רגל ותלייה תיבת הבדיקה לאחר ריסון מתח הוא שימושי עבור הערכת הפרעות תנועה של העכבר מודל.

פרוטוקול נמוכים של ניתוח טביעת רגל ותלייה תיבת הבדיקה עבור עכברים חלה הלחץ איפוק כרונית

אנו מתארים מערכת ניתוח הילוך הרומן, כפה הדפסה ניתוח של הקלטות ניגודיות-משופרת (PrAnCER מנסר), גישה פתוחה מערכת אוטומטית עבור כימות של מאפייני הליכה חולדות העושה שיטה הספר השקוף למחצה הרצפה באופן אוטומטי לכמת הילוך. מערכת זו אומתה באמצעות מודל לופרידול של מחלת פרקינסון.

כפה-הדפסת ניתוח של הקלטות חדות-משופרת (PrAnCER): בעלות נמוכה, גישה לפתוח מערכת ניתוח הילוך אוטומטי להערכת לקויי מנוע

אנו מציגים פרוטוקול כדי לאפיין את המין של החנקן הפנים באופן חזותי מבוסס על הצבע ואת התבנית של נוצת הכנף השישית הראשית.

מבחינה חזותית שרייק (לניאדו) שימוש בצבע plumage ותבנית

ניתוח טביעת רגל הוא חלופה בעלות נמוכה לניתוח הילוך ההילוך הדיגיטלי עבור החוקרים הפרעות בתנועה של עכברים. בשל המהירות שלה, פשטות, ופוטנציאל האורך, הוא אידיאלי עבור פנוטיפים התנהגותיים של מודלים של העכבר.

בעלות נמוכה ניתוח הילוך עבור פנוטיפים התנהגותיים של מודלים של עכבר של מחלות נוירוסקולריות

פיתחנו מתודולוגיה יעילה לדגימה וניתוח של אותות ריח כדי להבין כיצד ניתן להשתמש בהם בתקשורת בין בעלי חיים. במיוחד, אנו משתמשים במיקרו-אינטרנצ'רציה מוצקה של מרחב הראש יחד עם ספקטרומטריית גז כרומטוגרפיה-מסה כדי לנתח את הרכיבים הנדיפים של ריחות בעלי חיים וסימוני ריח.

דגימה וניתוח של אותות ריח בעלי חיים

אנו מספקים פרוטוקול להערכת התנהגות מוטורית באמצעות סוללת בדיקה התנהגותית בחולדות לאחר פציעת ריסוק עצבים סיאטית.

הערכה רב-גורמית של התנהגות מוטורית בחולדות לאחר פציעת ריסוק עצבית סיאטית חד-צדדית

למד טכניקת זיהוי עקבות לניטור ברדלסים בודדים באמצעות תמונות דיגיטליות. שיטה זו מספקת כלי לא פולשני, יעיל ומדויק לשימור מינים בסכנת הכחדה ולמניעת ציד לא חוקי.

בחינת ברדלסים: אנשי זיהוי על ידי עקביהם

גלה סרטונים נוספים