昆士兰科学院的研究人员开发了一种利用无人机和红外成像检测考拉种群的创新方法，比传统的动物种群监测技术更可靠、侵入性更小。
在这项发表在《自然科学报告》(Science Report of Nature)杂志上的研究中，研究人员详细介绍了一项技术，该技术涉及使用能够检测热特征的无人飞行器定位考拉的算法。
这项技术在改善考拉种群和其他受威胁物种的管理以及检测入侵物种方面具有巨大潜力。
昆士兰科技大学地球、环境和生物科学学院的格兰特汉密尔顿博士与QUT的博士生伊万杰琳科克兰和西蒙登曼以及奋进兽医生态学的约翰亨格和布里威尔逊共同撰写了这项研究。
汉密尔顿博士说，研究人员可以利用昆士兰皮特里跟踪无线电领考拉的地面调查，将空中考拉的探测联系起来。
尽管桉树的树冠覆盖，该系统仍然使用红外成像来检测考拉的热信号。
汉密尔顿博士说：“在这个复杂的栖息地和世界各地，没有其他人能真正取得好的结果。”
无人机的其他动物种群检测系统已经被用于相当简单的场景，比如在海滩上寻找海豹或者在草原上寻找动物。
汉密尔顿博士说，“海滩上的海豹和树上的考拉非常不同。”
“复杂性是这里科学的一部分，这真的很令人兴奋。
“这不仅仅是针对使用无人机计算动物的人。我们设法在非常复杂的环境中做到了这一点。”
为了最大限度地发挥这项技术的有效性，研究人员在寒冷月份的清晨对该地区进行了空气中的清扫，那时考拉的体热和背景之间的差异可能最大。
无人机以“割草机”模式覆盖一个区域，并在特定区域上下移动。
飞行后，数据通过了一种算法，该算法旨在识别考拉与该地区其他动物相比的热特征。
因为研究人员可以确认无人机探测到的考拉的位置，以及通过其GPS标签确定的考拉的位置，所以研究人员可以评估该系统的准确性。
汉密尔顿博士说：“平均而言，专家考拉观察者在特定区域会得到大约70%的考拉。”“平均来说，我们的收益率在86%左右。这是我们需要帮助保护受威胁的物种，并大大提高准确性。
“我们之前发现的是，准确性与专家观察者大致相同。
“现在我们知道情况会更好。”
无人机动物探测的另一个优势是，它比人类观察者覆盖相同区域的速度更快，成本更低。
汉密尔顿博士说：“我们将在几个小时内完成人类全天需要完成的工作。”
然而，汉密尔顿博士表示，无人机探测的高精度并不意味着不再需要其他方法来确定考拉种群，例如人类观察者或狗。
他说：“没必要这样说，因为有些地方人去不了，有些地方无人机去不了。
“这些技术各有优缺点，我们需要找到将它们结合在一起的最佳方法。
“我们现在知道的是，这是工具箱中非常强大的工具。
“将这些方法中的任何一种视为灵丹妙药往往是自满的——他们认为问题已经解决，所以让我们继续前进。考拉正面临大面积灭绝，许多其他物种也是如此，没有银。
“在正确的情况下，这是一项强大的技术。”
在研究成功后，汉密尔顿博士说，研究人员正在寻求扩大他们研究考拉种群的领域，并将在布里斯班、昆士兰州东南部和新南威尔士州北部的其他地区使用无人机系统。
而且目标会扩大，算法也会调整，所以这项技术可以用来检测入侵物种，比如鹿。
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