اكتشاف الفهود: الأفراد تحديد من آثارهم

Environment
 

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Jewell, Z. C., Alibhai, S. K., Weise, F., Munro, S., Van Vuuren, M., Van Vuuren, R. Spotting Cheetahs: Identifying Individuals by Their Footprints. J. Vis. Exp. (111), e54034, doi:10.3791/54034 (2016).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Introduction

الفهد (ثابتة المخالب jubatus) هو felid المهددة بالانقراض في أفريقيا، وعلى النحو الوارد الضعيفة مع اتجاه السكان تراجع من قبل القائمة الحمراء للأنواع المهددة بالانقراض 1. ويقدر عدد سكان الفهد العالمي ما بين 7-10،000 الأفراد (1) ويتم الاعتراف ناميبيا كأكبر معقل الفهد تتراوح خالية، وربما أكثر من ثلث سكان العالم 4،6،7. تقديرات السكان لجنوب أفريقيا في عام 2007 وضعت السكان الفهد ناميبيا في 2000 مع المقبل أقرب دولة نطاق بوتسوانا مع 1800، تليها جنوب أفريقيا (550)، زيمبابوي (400)، وزامبيا (100)، موزمبيق (<5). وكانت العديد من الدول غير المقسمة 7.

وعلى ذكر السلطات الناميبية بوضوح رؤية "الآمنة والسكان الفهد قوية عبر مجموعة من النظم الإيكولوجية التي تتعايش بنجاح مع، ويتم تقييم من قبل، شعب ناميبيا." ومع ذلك، وتربية الماشيةوالزراعة اللعبة هي استخدامات الأراضي الرئيسية في ناميبيا 8،9 وملاك الأراضي بانتظام فخ وتقتل الفهد على ممتلكاتهم في محاولة للحد الافتراس من الماشية أو الحيوانات البرية قيمة. تم إزالة أكثر من 1200 الفهود 1991-2006، لكن تم تسجيل يست كل هذه "offtakes" 10. وعلاوة على ذلك، هناك نقاش حول ما إذا كان هذا هو الحل الفعال للصراع المزارعين الفهد. إزالة الحيوانات ينظر إليها على أنها تسبب الصراع، عن طريق قتل أو النبات قد تكون أقل فعالية من التخفيف من الصراع بوسائل أخرى، مثل أفضل حماية الثروة الحيوانية 11. وتراوحت الأسعار المعلنة من البقاء على قيد الحياة لمدة 12 شهرا بعد النبات من 18٪ 11-40٪ 12.

جمع بيانات موثوقة عن أعداد والهوية وتوزيع الفهد في ناميبيا هو المفتاح لمعالجة حالات الصراع بين الإنسان والفهد. الفهد الحالي تتراوح تقنيات الرصد من الاستبيانات المستهدفة من ناميوزارة بيان البيئة والسياحة لأصحاب المصلحة 4 إلى الملاحظات الانتهازية من قبل السياح والحكومة تقارير لاستخدام الكاميرا الفخاخ 13، نظام تحديد المواقع أو الياقات VHF 10،14، والدراسات الاستقصائية مقابلة مزارع وحتى نمط بقعة 15. ومع ذلك، مقارنة بين فعالية هذه التقنيات من دون معيارا مشتركا أو الكمي من الجهد مسح صعبة. كل له حدود. الأقمار الصناعية GPS وVHF الياقات غالية الثمن وغالبا ما لا يمكن الاعتماد عليها، والاستبيانات المستهدفة محدودة النطاق، ووكاميرا الفخاخ نطاق محدود.

وتتفاوت التقديرات التي تنتجها هذه أساليب مختلفة على نطاق واسع. علامة وآخرون. 10 سلط الضوء على الحاجة إلى نهج أكثر تنسيقا. وقد استخدمت مجموعة متنوعة من الأساليب على مزارع لتقدير الكثافة السكانية الفهد، وهذه قد أنتجت مجموعة من التقديرات. على سبيل المثال، دراسة راديو القياس يقدر بنحو 2.5 (± 0.73) الفهود / 1000 كم 2 (علامة وآخرون 2007). هذا الاختلاف يسلط الضوء على مشكلة استخدام أساليب مختلفة لتقدير كثافة، ولكن حتى الآن لم يتم تحديد أي واحدة وفعالة وتقنية متكررة والتي يمكن استخدامها عبر مجموعة واسعة من الموائل التي تحتل الفهود في ناميبيا. هذا لا يزال يمثل مشكلة لرصد الفهد فعال والمحافظة على البيئة.

وأثار هذا التحدي تطوير فعالة من حيث التكلفة ومرنة أداة قوية، لرصد الفهد. وتم تطوير تقنية تحديد البصمة الأولى لوحيد القرن الاسود 16 وتكييفها لاحقا لمجموعة واسعة من الأنواع بما في ذلك وحيد القرن الأبيض 17، امور نمر 18، أسد الجبل 19، وغيرها.

وقد أشارت العديد من الدراسات أنه من الممكن استخدام البصمات للتعرف على الحيوانات آكلة اللحوم كبيرة من الأنواع، والأفراد، والجنس. عمليةتطورت من وصف شكل بسيط من آثار أقدام 20 إلى مقارنة قياسات 21، إلى التحليل الإحصائي واحد أو عدة قياسات 16،17،22-30 وشكل تحليل كان 31 جهود .هذه نجاح متفاوتة، تبعا إلى حد كبير على صرامة جمع البيانات والعمليات التحليلية، وعدد الحيوانات الاختبار المستخدمة لتطوير قواعد البيانات التدريب. وهناك العديد من المزايا العملية لاستخدام البصمات. الأول هو أن الصور يمكن جمعها جنبا إلى جنب مع النهج غير الغازية الأخرى (على سبيل المثال، وكاميرا للاحتباس، وجمع الحمض النووي من الشعر / البراز، الخ) مع القليل جدا من الجهد الإضافي أو التكلفة. ثانيا، آثار أقدام هي، حيث تصاريح الركيزة، العلامة الأكثر في كل مكان من النشاط الحيواني.

تقنية تحديد البصمة هي أول قوة تقنية تحديد البصمة وصفها لالفهد وقابلة للتطبيق في أي موقع حيث تم العثور على آثار أقدام. يجب أن تكون آثار أقدام sufficieتعريف ntly أن أصابع القدم والكعب للطباعة يمكن رؤيتها بوضوح بالعين المجردة. يجب أن العاملين الميدانيين يطلعوا على التشريح الأساسي للقدم الفهد وتكون قادرة على تحديد بصمات في مجال الاهتمام، وتمييزها عن يطبع من أي آكلة اللحوم الكبيرة sympatric أو متواطن أخرى. إما أن هذه التقنية يمكن استخدامها كأسلوب للتعداد (على سبيل المثال، كم الفهود يتم تمثيل آثار أقدام جمعت؟) أو كأداة لمراقبة أفراد معينين. ويمكن أيضا أن آثار الأقدام أن تستخدم ك 'علامات' في التحليلات علامة إعادة فحص العينات، وذلك باستخدام تقنية لتحديد هوية الأفراد، ومن ثم حساب كثافة المحلية من الأنواع. يتطلب جمع البيانات فقط كاميرا رقمية الأساسية والحجم.

Protocol

الأخلاق بيان: تقنية تحديد البصمة هي تقنية غير الغازية. لم تؤخذ عينات بيولوجية. واستخدمت المسجلين فقط الفهد الأسير وثائق التصريح. مشاركة الفهد اقتصرت على المشي على طول درب الرمال إلى ترك بصمات في مقابل مكافأة الغذاء.

ملاحظة: هذا البروتوكول يفسر استخدام البرمجيات التصور البيانات مثل أحزاب اللقاء المشترك، يشار إليها باسم "البرمجيات التصور البيانات 'لتصنيف البصمات باستخدام تقنية تحديد البصمة.

ولم يترك الفهود بلا حراسة (2 نسمة) وضعت في مرافق احتجاز منفصلة حيثما كان ذلك ممكنا: بيان السلامة. وقد اجتذب بريق الفهود في الأسر تستخدم لمعالجة مباشرة على درب الرمل لجعل آثار أقدام. تم جذبه الحيوانات الأخرى أقل قابلة للمعالجة من خارج العلبة.

المصطلحات: المسار: بصمة واحدة، تريل: إن شسلسلة nbroken من آثار الأقدام التي أدلى بها حيوان واحد.

1. أقدام جمع

  1. إعداد التصحيح وبروتوكول
    1. جمع المواد التالية للبروتوكول: أشعل النار بشكل جيد، أو أشعل النار الخشنة والعبث، ومن ناحية الرش أو يمكن سقي، واثنين من الحكام القياسية (سم) أو أحد النجارين "حاكم قابلة للطي لتأطير المطبوعة، وكاميرا رقمية قياسية (قرار الحد الأدنى 1200 س 1600 بيكسل)، مظلة للظل إذا لزم الأمر ومستوى تسميات البصمة مع مسافات تسجيل البيانات لتسجيل اسم المصور، التاريخ، سلسلة البصمة، ID طباعة منفصلة، ​​معرف الحيوانية والموقع والعمق إذا> 2 سم).
    2. العمل في الصباح الباكر أو في وقت متأخر بعد الظهر لالنقيض الأقصى الضوء على المطبوعات. إذا لم يكن ذلك ممكنا، الظل الاصطناعي من مظلة يمكن أن تحسن كعب القدم تعريف لوحة عندما تكون الشمس في سماء المنطقة.
    3. وضع مسار حوالي 1 سم عمق إما الركيزة الطبيعية أو الرمل بناة ". تأكد من أنه هو حول2-3 أمتار وتشغيل لمدة تتراوح بين 3 و 15 مترا على طول السياج المحيط أو مسار حركة المعتاد.
    4. الرطب وسلس الركيزة مع أدوات البستنة القياسية لتحسين جودة الطباعة والوضوح. يدويا إزالة الأوراق والحصى، إذا كان موجودا.
  2. جمع آثار أقدام لمجموعة البيانات التدريب
    1. استدراج الفهد عبر مسار الرمال مع مكافأة الغذاء. بعد إجراء آثار الأقدام، ما يؤدي الحيوان بعيدا عن الطريق.
    2. بعد تصوير كل درب البصمة (انظر 1.3) فرشاة المسارات بعيدا وإعداد السطح لتسجيل درب المقبل.
    3. جمع فقط يطبع هند اليسرى لبيانات التدريب. القدم الخلفية تركت لديه اصبع القدم الرائد (اصبع القدم 3)، اصبع القدم 4 و 5 اصبع القدم مما يجعل منحدر إلى اليسار. الأقدام الأمامية أوسع من قدميه الخلفيتين. قضاء الوقت في تعلم كيفية التعرف عليها قبل التصوير.
  3. تصوير البصمات باستخدام البصمة بروتوكول تقنية تحديد تسليط الضوء على موقف البصمات الفردية على طول الطريق عن طريق رسم دائرة حول كل بصمة الخلفيتين ترك يدويا. استخدام عصا أو أي أداة المحلية مناسبة أخرى.
  4. صورة البصمة الأولى على النحو التالي
    1. وضع مقياس متري حوالي 1 سم أسفل وإلى اليسار من البصمة.
    2. تحت نطاق، وعدم لمس البصمة، ضع زلة هوية التصوير الفوتوغرافي، والكتابة في المساحات المخصصة قبل اسم المصور، التاريخ، سلسلة البصمة، وعمق (إذا> 2 سم) معرف الطباعة المنفصلة، ​​معرف الحيوانية والمكان.
  5. تمتد المطبوعة وتشير عدسة الكاميرا مباشرة فوق البصمة، لتجنب أي خطأ اختلاف في الصورة مع مرتبطا بجدول أو صورة قسيمة الهوية. استخدام حامل ثلاثي أو مساعد للتحقق مما إذا لزم الأمر.
  6. تأكد من أن البصمة وسيادة وهوية تحمل صورة تفلت تماما ملء الإطار.
  7. جمع حوالي 20 جودة تركت بصمات وهند جيدة لإتمام عملية جمع لتلك الحيوانات. إذا 20 العلاقات العامة[إينتس] غير متوفرة من درب الأول، وعمليات تكرار من 1.1.6 إلى 1.3.5 مع نفس الحيوان.

2. صورة ميزة استخراج وقبل تحليل تقنية البصمة تحديد

  1. انقر نقرا مزدوجا على أيقونة تقنية تحديد البصمة وفتحه كإضافة الدخول إلى برنامج التصور البيانات. مراقبة نافذة المنزل على الشاشة. اختر "صورة ميزة استخراج" لإظهار هذا الإطار الجديد. تشغيل تقنية تحديد البصمة على سيناريو البرمجيات التصور البيانات في جي إس إل لغة الترميز. يتم عرض القائمة الرئيسية في الشكل. 1.
  2. باستخدام الماوس، وسحب وإسقاط صورة البصمة الأولى في إطار ميزة استخراج صورة. ويرد دليل قالب استخراج ميزة على الجهة اليسرى من النافذة.
  3. فوق وحدد الزر "تغيير" للتأكد من أن صورة البصمة البيئية داخل نافذة الرسومات. انقر على أدنى نقطة على أصابع خارجية (أصابع 2و5) لوضع علامات واختر 'تدوير'. لاحظ أن يتم تدوير الصورة أفقيا على الخط الواصل بين نقطة، لتوحيد التوجه. لاحظ مجموعة من مرمى تظهر تلقائيا لاستخدامها في الخطوة 2.6.
  4. إذا كانت الركيزة أكثر من 1 سم عمق، وجعل تصحيح العمق لخوارزمية بالضغط على زر "الركيزة العمق".
  5. انقر لوضع نقطتين على نطاق وعلى النطاق المطلوب. لالفهد تعيين المقياس في 10 سم، وتعيين على مربع عامل المقياس.
  6. باستخدام القالب على الجهة اليسرى من نافذة الرسومات، ضع 25 نقطة بارزة بالتتابع. وتعرف نقاط التاريخية نقاط تشريحية على البصمة، على سبيل المثال الأكثر الأمامية، الخلفية، النقاط الجانبية وسطي من كل أصبع وكعب. استخدام مرمى لتحسين دقة للمستخدمين المبتدئين. لاحظ ظهور موجه على أعلى يسار الصورة لعرض سلسلة من النقاط.
  7. حدد "نقاط المشتقة" لتوليد مزيد من خمسة عشر نقاط الابأوم نقاط بارزة. هذه العملية تقوي عدد من المتغيرات المتاحة لتطوير الخوارزمية.
  8. استكمال جميع حقول البيانات للصورة البصمة. الفهد، المسار، درب، تاريخ ووقت وموقع نقطة (GPS). الشكل. يظهر 2 مراحل 2،2-2،8.
  9. اضغط على "إلحاق الصف" زر لإرسال 136 المتغيرات كتابتها (المسافات والزوايا والمناطق) إلى صف في قاعدة البيانات.
  10. كرر مراحل 2،1-2،9 لجميع آثار أقدام حتى يتم نشر قاعدة البيانات مع س ص إحداثيات لكل معلم ونقطة المشتقة وجميع المتغيرات المحسوبة لكل البصمة.
  11. نسخ كافة الصفوف في قاعدة البيانات ولصقها تحت قاعدة البيانات. وهذا ما يسمى مجموعة الازدواجية المرجع النقطة الوسطى القيمة (RCV) وأعمال لتثبيت البصمة تحديد نموذج تقنية للمقارنة، بحث لاحقة من مسارات البصمة.

3. تطوير خوارزمية تقنية البصمة تحديد لالفهد

البشرى قوي التحليل عبر التحقق من صحة التمايز
  1. من القائمة الرئيسية، حدد وفتح القوي عبر التحقق من صحة نافذة تحليل البشرى (الشكل 3). ويستخدم هذا النموذج تقنية تحديد البصمة المصنف لتحديد احتمال وجود زوج من مسارات تنتمي إلى نفس الفرد أو شخصين مختلفة (الشكل 4).
  2. إجراء مقارنة، بحث مسارات باستخدام قاعدة بيانات تدريب الأفراد المعروفين على النحو التالي:
    1. حدد الفهد باسم 'المدخلات س، فئة نموذج'، ومسارات باسم 'مسارات الإدخال'. الأعمدة ص (القياسات البصمة)، والمتغيرات المستمرة، هي تلقائيا بالسكان.
    2. اختر 'تشغيل'. لاحظ شريط تقدم يبين تحليل في التقدم. مراقبة جدول بيانات تظهر تظهر مقارنات البشرى من مسارات.
    3. لاحظ اثنين من النواتج، جدول النفس / غير المتمتعة بالحكم الذاتي المخصصة لوصف المسافة تصنيف بين كل الخامسالزوج alidation، ونافذة مصفوفات تصنيف تبين مسارات مختلفة المختارة للمقارنة، واحتمال كفاف. مراقبة زر نموذج العرض التي تظهر المتغيرات المستخدمة لكل المقارنة، ومربع عتبة بعد أن يعطي المسافة بين centroids.
    4. حدد زر "مجموعات" في قاعدة الجدول النفس / غير المتمتعة بالحكم الذاتي المعين. مراقبة جدولين. العروض الأولى المسافات بين أي اثنين من مسارات. والثاني هو "نظام المجموعة 'dendrogram - الناتج النهائي لتصنيف المتغيرات المختارة. تصور الكتل تصنيف بالضغط على أي فرع من فروع dendrogram إلى لون رمز ذلك.
    5. اختبار دقة التصنيف من خلال تغيير عدد من المتغيرات (القياسات) واحتمال كفاف (فاصل الثقة حول قيمة النقطه الوسطى). إعادة تصور البيانات في dendrogram عنقودية تم إنشاؤها باستخدام 18 المتغيرات (الشكل 5A). وهذا يعطي تنبؤ الصحيح من سبعةالفهود. الأرقام 5B (24 المتغيرات) وج (10 المتغيرات) وتشير تقديرات مختلفة من أرقام الفهد التي تم الحصول عليها عن طريق اختبار مختلفة متغير واحتمال كفاف المدخلات.
      ملاحظة: منحنى التوزيع مع مقياس متدرج يعطي الاحتمال النسبي (فرصة) من العدد المتوقع بدءا من 100٪. كما يتم نقل مقياس متدرج من الاحتمال النسبي لكل تقدير جانبي القيمة المتوقعة يظهر الشكل 5D تظهر النتيجة مع 18 المتغيرات، مع مقياس متدرج تحركت في اتجاه واحد لإظهار أن فرصة عشرة الفهود أقل من 50 ٪.
    6. حدد الخوارزمية التي تعطي باستمرار أعلى دقة. ضبط قيمة العتبة للسماح الخوارزمية التي سيتم تحديدها لانتاج النتيجة التي يقترب الأفضل لعدد من الحيوانات المعروفة في قاعدة بيانات التدريب (الشكل 5A).
  • محاكمة العائق الكاملة للمصادقة <ر /> التحقق من صحة خوارزمية لكل من العدد المتوقع من الأفراد ودقة تصنيف التجميع باستخدام المحاكمات العائق وتقسم عشوائيا الفهد الفردية في مجموعة البيانات لاختبار وتدريب مجموعات (الشكل 6). الخطوات لاستخدام هي كما يلي:
    1. من قاعدة البيانات المرجعية، اتخاذ قرار بشأن فترة مناسبة لتقسيم متتابعة من مجموعة البيانات في اختبار وتدريب مجموعة الأحجام. لقاعدة البيانات الفهد، استخدم الفاصلة إلى 4.
    2. عشوائيا اختيار أربعة أفراد ومجموعة البيانات اختبار (ترك 34 في مجموعة التدريب). إخفاء هويات الأفراد اختبار الأربعة المختارة.
    3. انقر فوق الخيار "تحليل البيانات البشرى" وتحديد كافة مسارات للأفراد اختبار أربعة.
    4. انقر على زر "تشغيل" لإطلاق تحليل البصمة تقنية تحديد الهوية. فإن التحليل تعطي التنبؤ لعدد من الأفراد في مجموعة البيانات الاختبار. تكرار هذه العملية تسعة أضعاف (المجموع 10)، كلوقت اختيار عشوائيا أربعة أشخاص.
    5. حساب القيمة المتوقعة متوسط ​​لهذا الحجم اختبار (أي أربعة). ثم كرر بالتتابع عملية لثمانية أشخاص تم اختيارها عشوائيا (اعتمادا على حجم فاصل) ثم 12 وهكذا مع عشرة تكرارات لكل حجم الاختبار. حساب القيمة المتوقعة متوسط ​​لحجم كل اختبار.
    6. استخدام الرسوم البيانية مؤامرة برنامج الرسم البياني كما هو مبين في الشكل. 6 ويبين خط أحمر حجم الاختبار الفعلي تآمر ضد النفس، وتظهر النجمة الخضراء العدد المتوقع من الأفراد من أجل كل تكرار والخط الأزرق يبين القيم المتوقعة متوسط ​​لحجم كل اختبار. قربه من خطوط حمراء وزرقاء مؤشرا على دقة تحليل البصمة تقنية تحديد الهوية.
  • Representative Results

    تحديد الأفراد

    قدرة تقنية تحديد البصمة لتصنيف الفهد الفرد تتوقف على عاملين، واستخدام بروتوكول موحد جمع البصمة ونموذج إحصائي جديد يقوم على التحليل المميز البشرى عبر التحقق من صحة مع تحليل التجميع وارد. ومما يسهل هذه بواسطة واجهة المستخدم الرسومية متكاملة لتصور البيانات (الشكل 1). هناك حاجة إلى الحد الأدنى من المعدات، مما يجعل هذه التقنية فعالة من حيث التكلفة (قائمة المواد). وتضمنت البيانات التي تم جمعها مع البصمة عدد الفهود، وعدد من الصور البصمة التي تم جمعها، ومجموعة من آثار أقدام في الفهد، وعدد من مسارات، ومجموعة من مسارات لكل الفهد وسن مجموعة من الفهود (الجدول 1).

    تم جمع ينتمون إلى 110 المسارات، من 38 شخصا، لمجموعة البيانات التدريب ويبين الجدول 1 781 أقدام (386 M: F 395).ملخص للبيانات التي تم جمعها. باستخدام إطار استخراج ميزة (الشكل 2) مجموعة من 25 نقطة بارزة كانت قادرة على توليد 15 المستمدة نقاط على كل صورة البصمة. من هذه معلما والمستمدة نقاط تم إنشاء 136 المتغيرات لكل البصمة، التي تضم المسافات والزوايا والمناطق. وبالتالي كل صف في قاعدة البيانات يمثل 136 المتغيرات الناتجة عن بصمة واحدة. تم معالجة آثار أقدام من درب. يمثل عدد متغير من الصفوف كل درب، واتسمت على هذا النحو.

    تم تكرار هذه البيانات في جدول البيانات ككيان ثم يشار إلى المرجع النقطة الوسطى القيمة (RCV) التي تعمل لتحقيق الاستقرار في مقارنة، بحث مسارات اللازمة لتصنيف الأفراد. وقد تم تصميم الإطار الزوج الحكيم تحليل (الشكل 3) للمساعدة في التحقق من صحة البيانات و / أو اختبار البيانات من السكان غير معروف. ويبين الشكل 4 نتائج مقارنة الزوج الحكيم من مسارات من نفس دائرة الهجرة والجنسيةividual (A) واثنين من أفراد مختلفين (ب) استنادا إلى نموذج مخصص تقنية تحديد البصمة. ويستند المصنف دمجها في نموذج على وجود أو عدم وجود تداخل بين الحذف. لاحظ أن يتم تنفيذ تحليل لكل مقارنة، بحث في وجود كيان ثالث، أي القيمة المرجعية المركزية في (RCV).

    استخدام البشرى تحليل التمايز قوية على التحقق من صحة الصليب مع تحليل التجميع وارد، تم إنشاء خوارزمية لتوفير تصنيف الفعال للأفراد. ويستند الخوارزمية تقنية تحديد البصمة على ثلاثة كيانات قابلة للتعديل؛ عدد المقاييس المستخدمة، وحجم القطع الناقص (فاصل الثقة المستخدمة)، وقيمة العتبة التي تحدد قيمة قطع للمجموعات. يتم ضبط كل من هذه الكيانات في البرنامج حتى يتم تحقيق أعلى دقة لتصنيف لمجموعة تدريب الحيوانات من هوية معروفة. هذا نفس algorithm يمكن استخدامها لتحديد الفهود مجهولة. على سبيل المثال، أرقام 5A، B & C تظهر dendrogram لعينة من مسارات من سبعة الفهود تبين التنبؤ الصحيح عندما يتم تحسين خوارزمية (أ) وعندما الخوارزمية هو الأمثل (ب و ج).

    وأجريت التجارب العائق للتحقق من صحة خوارزمية المستمدة من مجموعة تدريب الأفراد معروفة ". وتنفذ هذه الخطوات بالتتابع من خلال تغيير نسبة الفهود في الاختبار والتدريب مجموعات. بدلا من تقسيم الفهود إلى مجموعات التدريب والاختبار بشكل تعسفي، أجريت تحاليل بالتتابع زيادة حجم مجموعة الاختبار. لكل مجموعة اختبار، تم تنفيذ 10 التكرار مع اختياره الفهود بشكل عشوائي في كل التكرار. لكل مجموعة اختبار، وهذا يسمح ليتم احتساب قيمة متوسط ​​الشكل 6. يظهر متفاوتة الحجم اختبار تآمر ضد نفسه (الحمراء)، وعلى المحور الصادي القيمة المتوقعة لحجم كل اختبار التكرار (الأخضر) ومتوسط ​​توقع قيمة لحجم كل اختبار (الأزرق). ذلك المخطط يوضح أنه حتى عندما يتم زيادة حجم مجموعة اختبار كبير (ن = 28) مقارنة مع حجم مجموعة التدريب (ن = 10)، وتوقع أن متوسط ​​قيمة مماثلة لقيمة المتوقع.

    استخدام العديد من التجارب العائق، وكانت دقة تحديد الأفراد باستمرار> 90٪ لكل من العدد المتوقع من الأفراد، وبنفس القدر من الأهمية، وتصنيف مسارات، أي ما إذا كانت مسارات من نفس الشخص (مسارات الذاتي) وتلك من مختلف الأفراد (مسارات غير المتمتعة بالحكم الذاتي) تصنف بشكل صحيح. ويرد dendrogram مجموعة تمثل جميع الفهود الفردية 38 (الشكل 7). كان هناك 110 مسارات، وتوليد ما مجموعه 5886 مقارنة، بحث. من هؤلاء، كان هناك 46 misclassifications يعطي دقة 99٪ (الجدول 2).

    # من الفهود # من الصور البصمة مجموعة من آثار الأقدام في الفهد # من مسارات مجموعة من مسارات لكل الفهد الفئة العمرية (سنوات)
    الإناث 16 386 12-36 55 2-5 2،5-8،5
    الذكور 22 395 7-32 54 1-4 1-11
    مجموع 38 781 7-36 109 15 1-11

    الجدول 1. ملخص البيانات التي تم جمعها. عدد الفهود، وعدد من الصور البصمة التي تم جمعها، ومجموعة من footprints في الفهد، وعدد من مسارات، ومجموعة من مسارات لكل الفهد وسن مجموعة من الفهود.

    الذات غير ذاتية مجموع Misclassifications
    النفس (N) 117 9 126 9
    الذات (٪) 93 7 100 7
    غير ذاتية (N) 37 5723 5760 37
    غير ذاتية (٪) 1 99 100 1
    الإجمالي (N) - - 5886 46
    إجمالي (٪) </ td> - - 100 1

    ويبين الجدول 2. الإخراج في برنامج البصمة تقنية تحديد تصنيف مسارات على أساس المقارنة البشرى. "الذات" تشير إلى مسارات من نفس الشخص و "غير المتمتعة بالحكم الذاتي، مسارات من مختلف الأفراد. وواكب كل درب ضد كل درب الآخرين باستخدام قوة نموذج التحليل عبر التحقق من صحة التمايز مرغوب. أسفرت 110 مسارات في 5886 مقارنة، بحث وكانت دقة التصنيف الكلية 99٪.

    الشكل 1
    الشكل 1. فتح نافذة القائمة الرئيسية في تقنية تحديد البصمة. هذا هو تحديد صورة الإضافية لبرنامج تصور البيانات، وتهدف إلى تصنيف البصمات من قبل ومؤشرات المفردة، الجنس والفئة العمرية من القياسات المظهرية. واجهة المستخدم الرسومية يسمح للملاحة السلس بين الخيارات المختلفة. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

    الشكل 2
    الشكل 2. نافذة استخراج الميزة. وتشمل قدرات السحب والإسقاط الصور وتغيير حجم التلقائي إلى النافذة، وتناوب الصور للتوحيد القياسي، الركيزة عمق الديون، وما إلى ذلك نقطة بارزة قبل تعيينه يتم وضع يدويا وإنشاء سلسلة من النقاط المستمدة سيناريو ل تمكن من استخراج المقاييس في شكل المسافات والزوايا والمناطق. الإخراج هو في شكل صف من البيانات وتوفير س ص تنسق والمقاييس.عنخ "> الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

    الشكل (3)
    بمجرد إنشاء الشكل 3. البشرى نافذة تحليل البيانات في تقنية تحديد البصمة. قاعدة بيانات القياسات، تم تصميم نافذة تحليل الزوج الحكيم للمساعدة في التحقق من صحة البيانات و / أو اختبار البيانات من السكان غير معروف. ويستند هذا التحليل على نموذج مخصص دمج ثابت، القيمة المرجعية المركزية في (RCV)، الذي يقارن أزواج من مسارات بالتتابع 16،17. الناتج النهائي هو في شكل dendrogram الكتلة التي توفر التنبؤ لعدد من الأفراد والعلاقة بين مسارات. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

    الرقم 4. مقارنة، بحث. ويوضح الشكل نتائج مقارنة الزوج الحكيم من مسارات من نفس الشخص (A) واثنين من أفراد مختلفين (ب) على أساس نموذج مخصص في البرنامج التصور البيانات. ويستند المصنف دمجها في نموذج على وجود أو عدم وجود تداخل بين الحذف. لاحظ أن يتم تنفيذ تحليل لكل مقارنة، بحث في وجود كيان ثالث، أي القيمة المرجعية المركزية في (RCV). الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

    الرقم 5
    الرقم 5. dendrogram لعينة من مسارات من سبعة الفهود تبين برد الصحيحiction عندما تم تحسين خوارزمية (أ) وعندما الخوارزمية هي دون المستوى الأمثل و ج). ويوضح د نتائج مع 18 المتغيرات، مع مقياس متدرج تحركت في اتجاه واحد لإظهار أن فرصة عشرة الفهود هي أقل من 50٪ . ويستند الخوارزمية على ثلاثة كيانات قابلة للتعديل؛ عدد المقاييس المستخدمة، وحجم القطع الناقص (فاصل الثقة المستخدمة) وأخيرا، فإن قيمة العتبة التي تحدد قيمة قطع للمجموعات. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

    الشكل (6)
    الشكل 6. قامت محاكمة العائق بالتتابع من خلال تغيير نسبة الفهود في الاختبار والتدريب مجموعات، وبدلا من تقسيم الفهود للتدريب والاختبار ذاتهنهاية الخبر بشكل تعسفي، تم إجراء تحليل زيادة بالتتابع حجم مجموعة الاختبار. لكل مجموعة اختبار، تم تنفيذ عشرة تكرارات مع اختياره الفهود بشكل عشوائي في كل التكرار. لكل مجموعة اختبار، وهذا يسمح ليتم احتساب قيمة متوسط. هذا الرقم يدل على تفاوت حجم اختبار تآمر ضد نفسه (الحمراء)، وعلى المحور الصادي القيمة المتوقعة لكل التكرار حجم اختبار (الخضراء) ويعني توقع قيمة لحجم كل اختبار (الأزرق). ذلك المخطط يوضح أنه حتى عندما يتم زيادة حجم مجموعة اختبار كبير (ن = 28) مقارنة مع حجم مجموعة التدريب (ن = 10)، وتوقع أن متوسط ​​قيمة مماثلة لقيمة المتوقع. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

    الرقم 7
    الرقم 7. Dendrogram تظهر نتائج توقع عند كلوشملت 110 مسارات من 38 الفهود في التحليل. لاحظ الاخلاص من مسارات تشكيل مجموعات. ومن المثير للاهتمام، وكثير من misclassifications بين تتزاحم، على سبيل المثال، الفهد Letotse / الدوما وفنسنت / بونساي. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

    Discussion

    توضح هذه الورقة التطبيق النظري للتقنية تحديد البصمة وإمكاناتها كما نهج الصديقة للالمجتمعية الفعالة من حيث التكلفة الجديدة للرصد، وبالتالي تساعد الحفاظ الفهد. سوف الخطوات التالية في تطبيقها على نطاق أوسع من الأداة يكون اكثر شدة الاختبار الميداني مع السكان الفهد في المناطق النطاق.

    تقنية تحديد البصمة تختلف عن المحاولات السابقة للتعرف على الأفراد من آثار أقدام في العديد من النواحي الرئيسية؛ بروتوكول موحد وصارم جمع البصمة، وتبسيط الرسم البرمجيات واجهة المستخدم، والتوجيه وتعظيم الاستفادة من الصور قبل التحليل، ونموذج إحصائي جديد للتصنيف.

    هناك العديد من الخطوات الحاسمة اللازمة لنجاح البروتوكول. أولا، يجب أن يكون مستعدا مسارات الرمل بشكل صحيح وأدى هذا الحيوان فوق الرمال في سرعة المشي استرخاء العادية. عند التصوير آثار أقدام، وتصويريجب أن يكون apher مباشرة فوق مركز للطباعة. في كثير من الأحيان من المفيد أن يكون مراقب للتحقق من ذلك. وأخيرا، من المهم جدا أن المصور (أو مساعد، الذي قد يكون تعقب الخبراء) أن يكون قادرا على تحديد بصمة الفهد على الأرض، ولها مهارة لتتبع أثر من آثار الأقدام إلى الأمام أو إلى الخلف على طول خط السفر .

    مهارات تتبع ضرورية لمواصلة التنفيذ الفعال لهذه التقنية لرصد الفهود غير معروفة أو الطليقة. وعدم وجود مهارة يمكن أن يؤدي إلى مجموعة من آثار أقدام كاف واضحة المعالم أو الخلط بين مسارات من الحيوانات المختلفة التي قد يسافر معا. هذه النقطة الأخيرة أهمية خاصة بالنسبة لالفهود، حيث يشكل الشباب الذكور في بعض الأحيان تحالفات من 3 أو أكثر الحيوانات التي تتحرك معا. ومع ذلك، فقد تم تناول هذا القلق بالنسبة للأنواع اجتماعي آخر، وحيد القرن الأبيض، حيث كانت مجموعات تصل إلى 13 شخصا تتحرك معا تحديد الهوية بشكل صحيحfied بواسطة تقنية تحديد البصمة باستخدام تتبع مسارات إلى الأمام أو الخلف (علي باي وآخرون 2008) 17.

    في حين أن هناك الآن القليلة المتبقية بتتبع خبراء السكان الأصليين، وتبذل جهودا منسقة للتعامل معهم ونقل مهاراتهم إلى الأعضاء الشباب في مجتمعهم. وسوف تستضيف واحدة من هذه المبادرة، أكاديمية المهارات القديمة، من قبل N / a'an مؤسسة كو سي في ناميبيا. وبالمثل، فإن النمو السريع للبرامج إصدار الشهادات التدريبية تعقب وتمكين العلماء والطبيعة الهواة لتعلم هذه التقنيات المجال الأساسية.

    تحديد المواقع اليدوي الدقيق لنقاط بارزة على الصور البصمة أمر أساسي لدقة هذه التقنية. مرة أخرى، يجب أن تكون المشغلين على دراية وعلم التشريح الأساسي القدم وما ينتج عنها انبعاثات. الكتاب تحاول حاليا على تطوير الأتمتة للحد من العمل اليدوي المعنية، والمساعدة في حل أية مخاوف حول ستانdardization عبر مختلف العاملين. في غضون ذلك، فمن المستحسن ببساطة أن المواقع التاريخية من مسؤولية مشغل واحد في كل موقع المجال. حاليا لإشراك العلماء المواطن في جمع البيانات وتحليلها، والتي سوف تضخيم بشكل كبير، التطبيق الميداني الجهود. على الرغم من هذه القيود الحالية، وقد تم نشر هذا البروتوكول البرنامج بنجاح في هذا المجال لمجموعة من الأنواع بما في ذلك الأسود ووحيد القرن الأبيض، الأراضي المنخفضة التابير والنمر آمور.

    العمل مع آثار أقدام واحدة الحد واضح - الركيزة يجب أن تسمح انطباعهم واضح. طباعة جزئية أو مطبوعات ذات نوعية رديئة توفر التفاصيل غير كافية 32. ومع ذلك، مساحات واسعة من مجموعة الفهد مثالية لجمع البصمة، وبالنسبة للمناطق غير ملائمة بوجه صغيرة قد يكون من الممكن حتى للتحايل على هذا القيد عن طريق وضع مسارات الرمل الاصطناعي لجمع البصمات. هذه منصات البصمة الانطباع يمكن استخدامها بشكل فعال في تركيبة مع كاليفورنياميرا الفخاخ، على سبيل المثال في المعروفة الفهد بمناسبة الردود / الأشجار. يمكن تتبع المهارات والمعارف المحلية تساعد إلى حد كبير في تحديد مكان وتحديد مجالات ركيزة مناسبة.

    لأن تقنية تحديد البصمة هي غير الغازية، فإنه لا يسبب أي إزعاج للبيئة أو سلوك الحيوان. وقد أظهرت العديد من الدراسات أن المخاطر المحتملة والحقيقية للأسر، الشلل، ومعالجة، وتركيب الأجهزة، والتكاليف التي تكبدتها في مثل هذه الممارسات، وخطر جمع البيانات لا يمكن الاعتماد عليها 33. تحديد البصمة كأسلوب لديها ميزة أخرى في إدارة المحافظة. وبناء على تتبع المهارات التقليدية، وفعالية التكاليف، فإنه يمكن إشراك المجتمعات المحلية المهمشة سابقا في عمليات الرصد الحفظ. الواقف 34 وLiebenberg 35 معالجتها بشكل مستقل ويشهد على مهارات الرصد الحفظ وقيمة بما في ذلك تلك الجماعات.

    التطورات المستقبلية في قدرة تقنية تحديد البصمة لرصد الفهد جارية، وتشتمل على تجارب ميدانية للتحقق من صحة مع الفهود الطليقة، بناء خوارزميات الفئة العمرية (بما في ذلك التغييرات في مورفولوجية القدم من الأفراد على مر الزمن) والضوابط الركيزة. الكتاب أيضا التحقيق في تقنيات الكمبيوتر الرؤية التي تسمح صورة تقسيم لتحسين الدقة والاتساق في الاحتفال نقاط بارزة.

    منذ آثار أقدام هي واحدة من علامات الحيوان الأكثر انتشارا، وغالبا ما تكون أسهل بكثير من العثور على الحيوانات نفسها، والتوسع في اعتماد تحديد البصمة يمكن أن يكون لعبة تغيير في رصد الحفظ. الرئيسية المناطق البرية المحمية في العالم تحصل على ما يقدر بنحو ثمانية مليارات مرة الترفيهية سنويا 36. غالبية زوار تحمل الآن الهواتف الذكية. استخدام أحد التطبيقات التي يجري تطويرها لWildTrack جمع بيانات البصمة سوف تكون بسيطة وسريعة ويمكن يحتمل هffect مجموعة من البيانات من حجم العينة لم يسبق له مثيل والنطاق المكاني. مع بروتوكول جمع البيانات فعالة من حيث التكلفة، وتقنية تحديد البصمة تتكيف بسهولة إلى شبكة إلى أي أدوات الحفظ. كنظام تصنيف الصور، انها نموذج قوي قد يكون لها أيضا تطبيق في الطب، الطب الشرعي، ومجالات إنفاذ القانون (على سبيل المثال، ومكافحة الصيد غير المشروع).

    Disclosures

    تم دفع رسوم النشر لهذه المادة الفيديو من قبل معهد ساس، وشركة

    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    Garden shovel
    Garden rake
    Substrate tamper
    River or builders sand
    Buckets
    Watering can or sprayer
    Digital camera
    Paper for Photo ID slips http://wildtrack.org/citizen-science/photographing-footprints/
    Carpenters' cm folding rule
    Laptop or desktop computer
    JMP software
    The footprint identification technique add-in to JMP software

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    References

    1. Durant, S., et al. Acinonyx jubatus. The IUCN Red List of Threatened Species. Version 2015.2. Available from: http://www.iucnredlist.org/details/219/0 (2015).
    2. Zanin, M., Palomares, F., Brito, D. What we (don't) know about the effects of habitat loss and fragmentation on felids. Oryx. 49, (1), 96-106 (2015).
    3. Nowell, K. Namibia cheetah conservation strategy. Ministry of Environment and Tourism, Government of Namibia. 78 (1996).
    4. Stein, A. B., Aschenborn, O., Kastern, M., Andreas, A., Thompson, S. Namibia Large Carnivore Atlas. Ministry of Environment and Tourism, Government of Namibia. 12 (2012).
    5. Jewell, Z. C., Alibhai, S. K. Identifying Endangered Species from Footprints. The International Society for Optics and Photonics (SPIE) Newsroom. (2013).
    6. Johnson, S., et al. Modeling the viability of the free-ranging cheetah population in Namibia: an object-oriented Bayesian network approach. Ecosphere. 4, (7), art 90 (2013).
    7. Purchase, G., Marker, L., Marnewick, K., Klein, R., Williams, S. Regional assessment of the status, distribution and conservation needs of cheetahs in southern Africa. Status and conservation needs of cheetahs in southern Africa. IUCN/Cat Specialist Group. Gland, Switzerland. 44-46 (2007).
    8. Lindsey, P. A., et al. Determinants of persistence and tolerance of carnivores on Namibian ranches: Implications for conservation on southern African private lands. PLoS ONE. 8, (1), e52458 (2013).
    9. Mendelsohn, J. Farming systems in Namibia; A publication for the Namibia National Farmers Union (NNFU). RAISON. Windhoek, Namibia. (2006).
    10. Marker, L., Dickman, A., Wilkinson, C., Schumann, B., Fabiano, E. The Namibian cheetah: Status report. Cat News. 3, 4-13 (2007).
    11. Boast, L. K., Good, K., Klein, R. Translocation of problem predators: is it an effective way to mitigate conflict between farmers and cheetahs Acinonyx jubatus. in Botswana? Oryx. (1365-3008), 1-8 (2015).
    12. Weise, F. J., Stratford, K. J., van Vuuren, R. J. Financial Costs of Large Carnivore Translocations - Accounting for Conservation. PLoS ONE. 9, (8), e105042 (2014).
    13. Marnewick, K., Funston, P. J., Karanth, K. U. Evaluating camera trapping as a method for estimating cheetah abundance in ranching areas. S. Afr. J. Wildl. Res. 38, (1), 59-65 (2008).
    14. 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).
    15. Kelly, M. J. Computer-aided photograph matching in studies using individual identification: an example from Serengeti cheetahs. J. Mammal. 82, (2), 440-449 (2001).
    16. Jewell, Z. C., Alibhai, S. K., Law, P. R. Censusing and monitoring black rhino (Diceros bicornis.) using an objective spoor (footprint) identification technique. J. Zool. 254, (1), 1-16 (2001).
    17. Alibhai, S. K., Jewell, Z. C., Law, P. R. A footprint technique to identify white rhino Ceratotherium simum at individual and species levels. Endanger. Species Res. 4, 205-218 (2008).
    18. Gu, J., Alibhai, S. K., Jewell, Z. C., Jiang, G., Ma, J. Sex determination of Amur tigers (Panthera tigris altaica) from footprints in snow. Wildl. Soc. Bull. 38, (3), 495-502 (2014).
    19. Jewell, Z. C., Alibhai, S. K., Evans, J. W. Monitoring mountain lion using footprints: A robust new technique. Wild Felid Monitor. 7, (1), 26-27 (2014).
    20. Panwar, H. S. A note on tiger census technique based on pugmark tracings. Indian For. (Special Issue), 70-77 (1979).
    21. Sagar, S. R., Singh, L. A. K. Technique to distinguish gender of tiger (Panthera tigris) from pugmarks. Indian For. 117, 24-28 (1993).
    22. Lewison, R., Fitzhugh, E. L., Galentine, S. P. Validation of a rigorous track classification technique: identifying individual mountain lions. Biol. Conserv. 99, (3), 313-321 (2001).
    23. Smallwood, K. S., Fitzhugh, E. L. A track count for estimating mountain lion Felis concolor californica population trend. Biol. Conserv. 71, (3), 251-259 (1995).
    24. Scharis, I., Rasmussen, G. S. A., Laska, M. Using morphometrics to quantitatively differentiate African wild dog footprints from domestic dog footprints - a pilot study. Afr. J. Ecol. 54, (1), 3-8 (2015).
    25. Gore, A. P., et al. Tiger census: role of quantification. Curr. Sci. 64, 711-714 (1993).
    26. McDougal, C. You can tell some tigers by their footprints with confidence. Riding the tiger. Seidensticker, J., Christie, S., Jackson, P. Cambridge University Press. Cambridge, England, United Kingdom. (1999).
    27. Sharma, S., Jhala, Y., Sawarkar, V. B. Gender discrimination of tigers by using their pugmarks. Wildl. Soc. Bull. 31, (1), 258-264 (2003).
    28. Sharma, S., Jhala, Y., Sawarkar, V. B. Identification of individual tigers (Panthera tigris) from their pugmarks. J. Zool. 267, (1), 9-18 (2005).
    29. Sharma, S., Wright, B. Monitoring tigers in Ranthambore using the digital pugmark technique. Wildlife Protection Society of India. New Delhi, India. (2005).
    30. Riordan, P. Unsupervised recognition of individual tigers and snow leopards from their footprints. Anim. Conserv. 1, (4), 253-262 (1998).
    31. Law, P. R., Jewell, Z. C., Alibhai, S. K. Using shape and size to quantify variation in footprints for individual identification: case study with white rhino (Ceratotherium simum). Wildl. Soc. Bull. 37, (2), 4-33 (2013).
    32. Laity, K. M. Field Validation of the Footprint Identification Technology on Free-roaming Cheetahs in Namibia. Duke University. (2015).
    33. Jewell, Z. Effect of monitoring technique on quality of conservation science. Conserv. Biol. 27, (3), 501-508 (2013).
    34. Stander, P. E., Ghau, I., Tsisaba, D., Oma, I., Vi, I. Tracking and the interpretation of spoor: a scientifically sound method in ecology. J. Zool. 242, (2), 329-341 (1997).
    35. 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).
    36. Balmford, A., et al. Walk on the Wild Side: Estimating the Global Magnitude of Visits to 649 Protected Areas. PLoS Biol. 13, (2), e1002074 (2015).

    Comments

    0 Comments


      Post a Question / Comment / Request

      You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

      Usage Statistics