水下麦克风和机器学习有助于露脊鲸保护

快速阅读: 据《科学日报》称，研究发表在《濒危物种研究》上，显示了麦克风与机器学习及传统空中调查结合，能有效追踪北大西洋露脊鲸的数量。研究团队在科德角湾布设了海洋自主录音单元，训练深度学习模型检测露脊鲸声音，准确率达86%。这种方法可实现全天候监测，有助于保护这一濒危物种。目前北大西洋露脊鲸数量不到370头，面临船只撞击和食物来源变化等威胁。

他们的研究发表在《濒危物种研究》上，展示了麦克风与机器学习（机器学习）及传统空中调查方法结合如何帮助追踪北大西洋露脊鲸在科德角湾的种群数量。科德角湾是这些鲸鱼每年春季的重要觅食场所。为了追踪这一濒危物种，研究人员依赖于成本高昂且危险的飞机调查，或者使用声音记录来识别它们的存在或缺失。“利用声音记录监测鲸鱼数量并不新鲜，”康奈尔鸟类学实验室K.丽莎·杨保护生物声学中心的首席作者玛丽莎·加西亚说。“我们研究的独特之处在于，我们能够利用这些记录不仅获取鲸鱼是否存在，还能进一步估算某一区域内的大致数量。”

研究团队在科德角湾布设了一系列海洋自主录音单元（海洋自主录音单元），以捕捉露脊鲸的声音。部署海洋自主录音单元后，该团队训练、验证并应用了一种深度学习模型，该模型能够自动检测露脊鲸的声音，准确率达到百分之八十六。加西亚说：“通过分析它们特有的上呼叫声，我们可以连续不断地检测到它们的存在，无论昼夜。”这种全天候监测是传统的空中调查所不能做到的，因为后者只能在白天和良好天气条件下实施。

加西亚指出，团队在未来的研究中还需解决计数中的某些不确定性问题，但他们乐观地认为，监测鲸鱼声音有助于估算露脊鲸的数量，从而支持保护和管理努力。扩大监测范围至更大海域，将有助于科学家更全面地评估该物种的数量。加西亚指出，露脊鲸一直被视为新英格兰地区的保护难题，但实际上它们广泛分布在东海岸。“利用被动声学数据和深度学习工具，我们可以扩展安全监测的范围，并持续追踪这一极度濒危的物种，”加西亚说。

这项工作正值北大西洋露脊鲸的关键时刻，由于船只撞击、渔具缠绕以及海洋条件变化影响其食物来源，其数量已减少到不足三百七十头。

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