Building skills in remote wildlife monitoring techniques
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/57089 |
Resumo: | Relatório de estágio de mestrado, Bioestatística, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências |
id |
RCAP_ad0e97ade6dc329dd3b46286fe9cc9f9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ul.pt:10451/57089 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Building skills in remote wildlife monitoring techniquesarmadilhagem-fotográficacomparação de métodosrandom encounter modeldensidadetexugoRelatórios de estágio de mestrado - 2022Departamento de Estatística e Investigação OperacionalRelatório de estágio de mestrado, Bioestatística, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasCamera traps have become a standard tool in wildlife management and conservation as they enable the monitoring of unmarked populations. Methods that allow estimating animal density, such as the Random Encounter Model (REM), require the estimation of three parameters i) encounter rate (between moving animals and static cameras), ii) day range (average daily distance travelled), and iii) detection zone (effective area in which the cameras detect animals). To estimate the animal’s speed and detection zone, we rely on the animal’s position data measured using a computer vision model that maps image pixel position to position on the ground. The model’s accuracy depends on the camera’s fixed position and the acquisition of calibration images from its initial position. If the camera shifts, it may change the detection zone, which breaks the model and makes animal positions in subsequent images unreliable. On the other hand, excluding images after the first camera movement may result in a significant data loss in the analysis. There is a lack of information about how to proceed in this situation. In addition, data processing pipelines and camera trap imagery software used in these tasks are under active development, raising questions about the most effective way to apply them. In this context, this report compares three methods used to deal with data when cameras move during deployments and focuses on questions about the sensitivity of estimates in terms of accuracy and precision. It documents all the steps of generating, processing, and analysis of camera trap data for REM. Our findings did not reveal significant differences concerning the density values estimated by the three methods. The results presented in this report provide insights for future REM applications and encourage users to share how they process their imagery and data.Marques, Tiago A.Rowcliffe, MarcusRepositório da Universidade de LisboaAurélio, Joana André2023-04-12T14:51:56Z202220222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/57089enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T17:05:09Zoai:repositorio.ul.pt:10451/57089Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:07:32.779104Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques |
title |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques |
spellingShingle |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques Aurélio, Joana André armadilhagem-fotográfica comparação de métodos random encounter model densidade texugo Relatórios de estágio de mestrado - 2022 Departamento de Estatística e Investigação Operacional |
title_short |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques |
title_full |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques |
title_fullStr |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques |
title_full_unstemmed |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques |
title_sort |
Building skills in remote wildlife monitoring techniques |
author |
Aurélio, Joana André |
author_facet |
Aurélio, Joana André |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Marques, Tiago A. Rowcliffe, Marcus Repositório da Universidade de Lisboa |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Aurélio, Joana André |
dc.subject.por.fl_str_mv |
armadilhagem-fotográfica comparação de métodos random encounter model densidade texugo Relatórios de estágio de mestrado - 2022 Departamento de Estatística e Investigação Operacional |
topic |
armadilhagem-fotográfica comparação de métodos random encounter model densidade texugo Relatórios de estágio de mestrado - 2022 Departamento de Estatística e Investigação Operacional |
description |
Relatório de estágio de mestrado, Bioestatística, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022 2022 2022-01-01T00:00:00Z 2023-04-12T14:51:56Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10451/57089 |
url |
http://hdl.handle.net/10451/57089 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799134629119131648 |