Tool-Explore: exploring new tools for monitoring of alpine plant-pollinator interactions
Die alpinen Pflanzen- und Insektengemeinschaften unterliegen aufgrund der Klimaerwärmung einem raschen Wandel, wobei die Arten als Reaktion darauf ihre Verbreitungsgebiete in die Höhe verlagern. Diese Verschiebungen können eng miteinander verknüpfte Interaktionen stören. Wenn beispielsweise Insekten vor der Blüte der Pflanzen auftauchen, kann dies zu Ungleichgewichten führen, die sowohl Pflanzen als auch Bestäuber betreffen. Die Vorhersage, wie sich diese Veränderungen auf die Struktur und Funktion alpiner Interaktionsnetzwerke auswirken werden, bleibt jedoch eine Herausforderung.
Automatisierte Beobachtung von Pflanzen und Bestäubern ¶
Zur Untersuchung der Interaktionen zwischen Pflanzen und Bestäubern werden traditionell Feldbeobachtungen eingesetzt, doch diese Methoden sind zeitaufwändig und bieten nur eine begrenzte zeitliche Abdeckung. Jüngste Fortschritte in der erschwinglichen Videotechnologie und der Computer Vision haben neue Möglichkeiten für die automatische Überwachung eröffnet. In Kombination mit maschinellem Lernen können diese Systeme potenziell Insektenbesucher direkt anhand von Bildern identifizieren - ihre Anwendung in abgelegenen, hochgelegenen Umgebungen ist jedoch noch begrenzt.
In diesem Projekt testen und verfeinern wir Methoden zur Beobachtung von Bestäubern im Feld, um Veränderungen in der Struktur der Gemeinschaft und der Funktion des Ökosystems im Laufe der Zeit zu verfolgen. Aufbauend auf der Arbeit von Droissart et al. (2021) haben wir ein robustes, stromsparendes Kamerasystem auf der Basis eines Raspberry Pi entwickelt, das für den Langzeiteinsatz unter alpinen Feldbedingungen konzipiert ist. Das System wurde im Sommer 2023 auf dem Furkapass (UR) getestet, wobei sich die Softwareverbesserungen auf Zuverlässigkeit und Stabilität konzentrierten.
Nachfolgend finden Sie einige Beispielclips der von den Kameras aufgenommenen Videos:
Bürgerwissenschaft und KI zur Erkennung von Bestäubern ¶
Mit diesem Kamerasystem haben wir über 3.000 Stunden Filmmaterial aufgenommen. Insektenbesuche sind in hochalpinen Umgebungen relativ selten, was bedeutet, dass die meisten der aufgenommenen Bilder keine Insekten enthalten. Die manuelle Durchsicht dieser Aufnahmen ist sehr zeitintensiv, und aktuelle KI-Modelle haben mit den besonderen Herausforderungen unserer Daten zu kämpfen: kleine, sich schnell bewegende Insekten, dynamische Vegetation und wechselnde Lichtverhältnisse.
Um dieses Problem zu lösen, haben wir auf der Zooniverse-Plattform ein Citizen-Science-Projekt, gestartet: Alpine Bug Shot.
Freiwillige aus der ganzen Welt haben mehr als 230'000 Anmerkungen beigesteuert, die das Vorhandensein, die Identität und die Position von Insekten in Bildern markieren. Diese wertvollen Beiträge werden nun genutzt, um neue KI-Modelle zu trainieren, die in der Lage sind, Insektenbesucher in komplexen visuellen Umgebungen zu erkennen. Dadurch wird die Zeit, die benötigt wird, um Rohmaterial in ökologische Erkenntnisse umzuwandeln, erheblich verkürzt.
Wir entwickeln diese Modelle in Zusammenarbeit mit dem Swiss Data Science Center (SDSC) im Rahmen des InterDetect-Projekts: https://www.datascience.ch/projects/inter-detect.