Robert Klatt
Eine Künstliche Intelligenz (KI) erkennt auf Satellitenbilder auch versteckte Elefanten. Die Technik soll Naturschutzorganisationen beim Schutz der Tiere unterstützen.
Oxford (England). Moderne Satelliten gehören dank ihrer Kameras und Sensoren zu den wichtigsten Informationsquellen der Wissenschaft. In den letzten Jahren konnten Aufzeichnungen aus dem Weltraum unter anderem einen Lavasee im Eis der Antarktis, das Abschmelzen der Gletscher und die globale Abholzung der Wälder dokumentieren.
Wissenschaftler der Universität Oxford und Universität Bath ist es laut einer Publikation in der Fachzeitschrift Remote Sensing in Ecology and Conversation nun erstmals gelungen mit einer Künstlichen Intelligenz (KI) Elefanten in der freien Wildbahn auf Satellitenbildern zu erkennen. Das Deep Learning Verfahren erkennt laut der Studie die Tiere gleichgut oder besser als menschliche Forscher.
Luftaufnahmen von Flugzeugen oder Drohnen
Aktuell wird die Population Afrikanischer Elefanten hauptsächlich durch die manuelle Analyse von Luftaufnahmen von Flugzeugen oder Drohnen ermittelt. Laut den Studienautoren ist diese Methode aber sehr zeitaufwendig und fehleranfällig. Dies liegt daran, dass Naturschutzorganisationen aus Kostengründen in der Regel nur einen Teil des Areals abfliegen und die tatsächliche Anzahl der Elefanten aus den dortigen Beobachtungsdaten extrapolieren. Außerdem kommt es oft zu Doppelungen, bei denen auch Experten Tiere zweimal zählen.
Die Forschung arbeitet zwar seit einigen Jahren daran, etablierte Techniken zur Bildverarbeitung auf Satellitenbilder zu übertragen, dies geschieht aber hauptsächlich zur Erkennung von Naturkatastrophen. Die Erkennung von Tieren auf Satelliten erfolgt hingegen weiterhin durch die einfache optische Analyse. Erkannt werden können deshalb nur besonders große Tiere wie Wale im Meer oder Kolonien wie zum Beispiel Pinguine in der Antarktis.
Elefanten konnten hingegen kaum erkannt werden, weil die Wildtiere sich durch Grasland und Wälder bewegen und im Schlamm suhlen. Laut den Studienautoren „ändern sich also fortwährend Farbe und Form.“
Gelöst wurde dieses Problem durch eine konvolutionales Netz, das mit Aufnahmen der Satelliten Worldview 3 und 4 trainiert wurde. Anschließend konnte das System selbstständig Afrikanische Elefanten mit hoher Genauigkeit erkennen und Details mit einer Mindestgröße von 32 Zentimeter unterscheiden.
Im letzten Jahrhundert sorgten vor allen Wilderei und die Spaltung des Lebensraums dafür, dass die Population der Afrikanischen Elefanten stark gesunken ist. Aktuelle Schätzungen gehen von 415.000 afrikanischen Savannenelefanten in freier Wildbahn aus.
Olga Isupova von der University of Bath: „Eine genaue Überwachung ist unerlässlich, wenn wir die Art retten wollen. Wir müssen wissen, wo sich die Tiere befinden und wie viele es sind.“
Dank des neuronalen Netzes könnte dieser Vorgang von einigen Wochen auf einige Stunden verkürzt werden. Einzig die hohen Kosten erschweren einen großflächigen der Technik. Bereits existierende Satellitenbilder kosten 17,50 Dollar pro Quadratkilometer, neue Satellitenbilder 27,50 Dollar pro Quadratkilometer.
Remote Sensing in Ecology and Conversation, doi: 10.1002/rse2.195
