近日，新西兰保育科学家托马斯·马特（Thomas Mattern）向“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编分享了一篇有趣的研究，提及海岸边鸟类个体可能会被障碍物所隐藏，而无人机可以探测到。现将该研究的核心内容（附上了相关图表）摘译整理分享，供感兴趣的朋友参阅。

摄：Linda ©绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）工作组

**摘要：**一些野生动物普查技术依赖于直接目视观察来检测和统计种群数量。在地形复杂的地区，要想进行可靠的监测，并避免普查员因选择普查方法而产生偏差（可能无法检测到某些个体），就必须了解动物可能不可见的区域。在偏远和交通不便的水鸟栖息地进行监测往往存在这种风险，因为传统的地面计数是从有限的有利位置进行的。这项研究调查了在丹麦瓦登海邻近海堤的有利位置对高潮栖息地进行地面计数时“盲区”（看不到水鸟的地方）的出现和范围。研究者们利用能见度模拟在地理信息系统中绘制了盲区图，并通过实地测量验证了结果。研究者们还研究了使用无人机系统（UAS）调查预测盲区中隐藏个体的数量和空间位置的可能性。在有高地前滩的区域发现了大量盲区，从邻近的海堤观察，潮间带上最远600米处的鸟类都无法看到。在这些问题区域，研究者们预测在传统的地面调查中将有51-61%的鸟类聚集区无法看到。研究者们研究了某些物种是否不太容易被看到，这取决于物种站立时的高度和一般栖息地偏好。研究发现，中小型鸻（黑腹滨鹬、欧金鸻和凤头麦鸡）和普通海鸥经常在盲区栖息的比例很高。研究表明，在地面计数过程中，可能存在低估栖息水鸟数量的巨大风险。此外，利用无人机系统对盲区进行的调查发现了一些原本未被注意到的个体，从而显示出无人机系统作为水鸟普查辅助研究工具的巨大潜力。

图1. 丹麦瓦登海研究区域的位置，以及通常用于调查栖息水鸟的海堤（虚线）沿线的有利位置（橙色圆点）。灰色阴影区域表示高架前滩（绿色阴影）前的潮间带，这些区域是调查的潜在盲区。五个观察点从北到南分别位于Ribe Seawall上的Ribe Kammersluse 北段（N）和南段（S）、Rejsby Seawall上的Rejsby Klint和Kærbølling Klint以及Ballum Seawall上的Ballum Sluse。红点代表无人机系统（UAS）于2019年9月25日至11月15日调查发现的≥100只鸟的栖息群。

图2. 前陆边缘盲区示意图，从邻近海堤观察时，这些盲区可能隐藏着栖息的水鸟。(a) 观察区域的横截面图，说明从海堤顶部的有利位置出发，经过前陆边缘，到达潮间带滩涂的视线情况。在潮间带滩涂底部会出现一个很大的盲区（黄色阴影区域），鸟类处于视线以下（垂直"不可见度/盲区"；VI）。在潮间带滩涂的这一区域栖息的鸟类很可能无法被发现，这取决于垂直可视度和鸟类的站立高度。(b) 无人机系统勘测盲区飞行示例。可利用无人机系统横断面飞越前陆前方潮间带的第一部分（≥800米）对盲区进行调查。这些调查所产生的航空成像将有助于分析隐藏在前陆边缘后的这些盲区中通常未被发现的栖息鸟类的范围。

图片表1. 丹麦瓦登海海堤盲区调查的五个有利位置的属性。从最远（12厘米）的假人影到前陆（即盲区范围）和制高点的测量平均距离 (x-) 和中位距离 (M) 显示为最小值和最大值（最小值-最大值），单位均为米。前陆的高度由ArcGIS根据地形高程曲线与从有利位置到剪影的视线之间的交点计算得出。

表2. 瓦登海空中调查的14个水鸟物种以及根据物种特定站立高度划分的六个物种组。估计站立高度摘自Gejl（2015年）和Svensson等人（2010年）。

图3. 确定合适的飞行方案（a）和可靠的物种识别（b）。顶部（a）为实验装置流程图，用于确定调查行为反应时的最低和最高飞行高度。对行为反应的调查包括：(1) 无人机系统进入、发射和接近调查地点时引起的初始反应；(2) 对下降的无人机系统的反应，以确定在不造成可见干扰（即冲洗）的情况下可能的最低飞行高度。最大飞行高度 (3) 是通过调查在不同高度获得的图像质量确定的。绿色阴影区域反映的是运行"绿色区域"，该区域是通过平衡足够的图像质量和对栖息水鸟的最小干扰而确定的。下图（b）显示了无人机 Phantom 4 Pro 在75-80米的飞行高度进行勘测时，通过航拍图像确定的14种水鸟的代表性无人机图像。

图4. 从海堤进行地面计数时，水鸟在盲区内或盲区附近栖息的实例。(a) 无人机系统航拍图像，覆盖其中一个栖息地（Ribe Kammersluse (S)），位于高架前滩前方。根据垂直"不可见度"（VI）（单位：米），标出了可能包含盲区的区域的简化轮廓。前滩附近的黑色区域为垂直不可见度大于1米的区域（即盲区）。将无人机系统调查中发现的九种水鸟的识别个体热图叠加到模拟盲区上。对于每个物种，每平方米最大内核密度估计值的区域用一种独特的颜色表示。无人机系统的调查是在同一天的涨潮高峰期（11月14日格林尼治标准时间+1 14:10-15:00）进行的。

图5. 模拟能见度与实地测试中高度剪影所在空间位置的实地测量结果对比。每个高度类别的观测值在31到38之间。垂直线代表平均值的95%偏差校正和加速（BCa）引导置信区间（CI）。预测值与观测值的组内比较采用单样本t检验，显著性水平在每组下面用"ns"表示（所有P > 0.05）。模拟能见度数据来自ArcGIS Pro的能见度分析。

图6. 从最近的有利位置观察时，观察到的个体以堆叠条形图显示，并附有距离前陆50米的分段个体位置数量。在距离前陆0-1,000米的28次无人机调查中，共确定了120,206个栖息水鸟个体位置。每个距离间隔的垂直"不可见度"（VI）以灰色阴影显示。图中显示的是：(a) 所有14种水鸟的分布情况；(b) 黑腹滨鹬（Dunlin）；(c) 翘鼻麻鸭（Common Shelduck）。后者在数量上有明显差异，而且在前陆的不同区间都有VIs。

表3. 在前陆边缘600米范围内发现的水鸟物种的百分比，按其估计垂直可见度（VI）显示，包括根据物种特定站立高度进行校正之前和之后。结果根据垂直可见度的大小分为四类：<0.1米、0.1-0.5米、0.5-1.0米和 >1米。<0.1米的垂直可见度归因于模拟噪声，因此这一类别的个体被认为是可见的。未校正的可见度和按物种特定站立高度校正的可见度均已计算并显示出来。根据表2中的数值计算了经站立高度校正的可见度。

摄：Linda ©绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）工作组

结论

该研究强调了水鸟调查的挑战，即当传统的地面调查使用海堤上的制高点时，在海堤沿线的高架前滩旁会出现盲区。该研究区域的盲区很大，在潮间带滩涂上延伸达600米。研究介绍了基于无人机系统的调查作为一种替代方法，并提供了一个工作流程：（1）模拟预测的盲区；（2）用潮间带滩涂上测量的可见度验证这些盲区；（3）通过无人机系统实地调查收集航空图像；以及（4）检查这些问题区域内栖息水鸟的空间分布和数量。结果表明，从海堤上的有利位置进行的传统水鸟调查极有可能低估盲区内的鸟类数量。不同种类的鸟类看不到的比例差异很大，部分原因在于其空间分布和体型。潮间带滩涂上觅食和栖息鸟类的空间分布与地形一样具有高度动态性。因此，研究者们建议，基于无人机系统的空中调查可以提供更好的选择，更全面地覆盖具有挑战性地形的区域。至少，对潮间带滩涂盲区的预测模拟为首先确定该区域的盲区并据此设计合适的调查方案提供了宝贵的方法，从而优化了未来监测计划的规划和执行。

感兴趣的朋友可参看原文：

Castenschiold, J.H.F., D. Bruhn, C. Pertoldi & T. Bregnballe. 2023. Monitoring roosting waterbirds: The use of drones to overcome the challenge of hidden individuals in blind zones on intertidal flats. Wader Study 130(3): 239–253.

一篇发表在Notornis期刊上的学术研究《班蒂群岛的翘眉企鹅：种群规模和趋势的地面计数与无人机调查》同样提到了使用无人机对企鹅种群的计数与调查：

https://www.birdsnz.org.nz/wp-content/uploads/2021/12/Marttern_68_etal_37-50.v2.pdf

（文章仅供资讯参考，不代表平台观点。）

整理/Samantha 审核/YJ

来源: 海洋与湿地