Projektdaten

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Künstliche Intelligenz zum automatisierten Monitoring von Insekten Biodiversität

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Insekten und Grasländer sind wegen ihrer großen Vielfalt, ihrer Empfindlichkeit gegenüber Umwelteinflüssen und ihrer Bedeutung für zahlreiche Ökosystemfunktionen intensiv untersuchte ökologische Modelle. In den Biodiversitätsexploratorien und andernorts wurde ein erheblicher Rückgang der Insektenabundanz und -vielfalt dokumentiert und die Intensivierung der Landnutzung wurde als eine der wichtigsten Ursachen für den weltweiten Artenvertust ermittelt. Die Intensivierung der Grünlandbewirtschaftung führt nachweislich zu einer Verringerung der Abundanz und Vielfalt von Arthropoden, aber die Auswirkungen variieren je nach Landnutzungskomponente und untersuchter Arthropodengruppe. Ein mechanistisches Verständnis dieser Variabilität wird durch die fehlende räumliche und zeitliche Auflösung des Insektenmonitorings behindert, die aufgrund der Arbeitsintensität etablierter Monitoring-Methoden und durch die beschränkte Ressourcenverfügbarkeit bedingt ist. Daher sind neue Methoden für das Insektenmonitoring erforderlich, um die erforderlichen hochauflösenden Daten zu generieren und unser Verständnis der Auswirkungen der Landnutzung auf Insektengemeinschaften zu verbessern. Digitales Monitoring auf der Grundlage von Fotos und Kl-gestützter Bilderkennung sind vielversprechende Techniken, die dies ermöglichen. Das vorliegende Projekt zielt darauf ab, fliegende Insekten in den Grünlandflächen der Biodiversitätsexploratorien mit sehr hoher zeitlicher Auflösung zu dokumentieren. Wir werden verfügbare RGB-Kamera-Fallensysteme verwenden und Deep-Learning-Algorithmen entwickeln. um die Abundanz der Insekten, die Diversität von Morphogruppen und die und die Verteilung der Körpergrößen zu quantifizieren. Wir werden auf den vorhandenen Insektendaten aus den Biodiversitäsexploratorien aufbauen, um Trainingsdaten zu erhalten und die Leistung der KIBilderkennung zu überprüfen. Durch den Einsatz eines eingebetteten Sensorsystems mit mobiler Konnektivität zum Monitoren von ….