論文の概要: Towards Automated Animal Density Estimation with Acoustic Spatial Capture-Recapture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12859v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 15:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 13:37:47.636516
• Title: Towards Automated Animal Density Estimation with Acoustic Spatial Capture-Recapture
• Title（参考訳）: 音響空間キャプチャーによる動物密度の自動推定
• Authors: Yuheng Wang, Juan Ye, David L. Borchers
• Abstract要約: デジタルレコーダーにより、測量士は大量のデータを低コストで収集することができる。 しかし、これらのデータの中で標的となる種の発声を識別するのは簡単ではない。 機械学習(ML)手法はしばしばその識別に使用される。 音響的空間キャプチャー・キャプチャー推定のための3つの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5193666094305938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Passive acoustic monitoring can be an effective way of monitoring wildlife populations that are acoustically active but difficult to survey visually. Digital recorders allow surveyors to gather large volumes of data at low cost, but identifying target species vocalisations in these data is non-trivial. Machine learning (ML) methods are often used to do the identification. They can process large volumes of data quickly, but they do not detect all vocalisations and they do generate some false positives (vocalisations that are not from the target species). Existing wildlife abundance survey methods have been designed specifically to deal with the first of these mistakes, but current methods of dealing with false positives are not well-developed. They do not take account of features of individual vocalisations, some of which are more likely to be false positives than others. We propose three methods for acoustic spatial capture-recapture inference that integrate individual-level measures of confidence from ML vocalisation identification into the likelihood and hence integrate ML uncertainty into inference. The methods include a mixture model in which species identity is a latent variable. We test the methods by simulation and find that in a scenario based on acoustic data from Hainan gibbons, in which ignoring false positives results in 17% positive bias, our methods give negligible bias and coverage probabilities that are close to the nominal 95% level.
• Abstract（参考訳）: 受動的音響モニタリングは、音響的にアクティブだが視覚的に調査が難しい野生生物の個体群を監視する効果的な方法である。 デジタルレコーダーは、サーベイヤーが低コストで大量のデータを集めることができるが、これらのデータでターゲット種の声を識別することは容易ではない。 機械学習(ML)手法はしばしばその識別に使用される。 大量のデータを迅速に処理できるが、全ての発声を検知するわけではなく、いくつかの偽陽性(標的種ではない発声)を生成する。 既存の野生生物資源調査法は、これらの誤りに対処するために特に設計されてきたが、現在の偽陽性処理法は十分に開発されていない。 彼らは個々の発声の特徴を考慮せず、それらの一部は他の声よりも偽陽性である可能性が高い。 本稿では,MLの発声識別から個人レベルの信頼度を推定に組み込むことにより,MLの不確かさを推測に組み込む3つの手法を提案する。 この方法は、種同一性が潜伏変数である混合モデルを含む。 提案手法をシミュレーションにより検証し, 偽陽性を無視すると17%の正のバイアスが生じるハイナンギボンズの音響データに基づくシナリオにおいて, 本手法は, 95%に近い負のバイアスとカバレッジの確率を与える。

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