HomeOnderzoekWetenschappelijke thema'sEngineering for a resilient worldUT onderzoekers meten 500.000 gnoes in Grote Gnoe migratie

UT onderzoekers meten 500.000 gnoes in Grote Gnoe migratie

Universitair hoofddocent Tiejun Wang en zijn masterstudent Zijing Wu ontwikkelden een robuust kunstmatige intelligentie om grote kuddes trekkende hoefdieren (gnoes en zebra's) te lokaliseren. Ze deden dit in het Serengeti-Mara-ecosysteem met behulp van satellietbeelden met een fijne resolutie (38-50 cm). Zo traceerden ze 500.000 individuen over duizenden vierkante kilometers en meerdere habitattypes. Hun resultaten publiceerden ze recent in het wetenschappelijke tijdschrift Nature Communications.

De Grote Gnoe migratie' is de grootste migratie van landzoogdieren op onze planeet. Deze massale verplaatsing stimuleert meerdere ecologische processen die bijdragen aan de gezondheid van mens en dier in de hele regio. Klimaatverandering en veranderingen in bodembedekking bedreigen echter dit natuurlijke proces. In korte tijd werden nauwkeurige, kosteneffectieve monitoringmethoden noodzakelijk. Die methoden helpen de gnoes en het ecosysteem te beschermen. Tiejun Wang ontwikkelde satellietgegevens en kunstmatige intelligentie om automatisch en nauwkeurig zeer grote populaties gnoes en zebra's te tellen. Een enorme uitdaging in het gevarieerde landschap.

Zijing Wu, eerste auteur van het artikel

"De VN nam tijdens de 15e VN biodiversiteitskader is een wereldweid biodiversiteitskader aan. Dit is het eerste jaar waarin we dat kader voor de periode na 2020 uitvoeren. Onlangs stelde de VN ook de Sustainable Development Goals vast. En daarnaast organiseerde het Intergouvernementeel Platform voor biodiversiteit en ecosysteemdiensten de eerste ronde van risicobeoordelingen van biodiversiteit en ecosysteemdiensten ", legt Tiejun uit.

Dr Tiejun Wang

Door ongekende biodiversiteitsverlies en ontbrekende kennis is het noodzakelijk biodiversiteitsmetingen op aarde en vanuit de ruimte te integreren. Bottom-up en top-down benaderingen voor biodiversiteitsmonitoring combineren was nog nooit zo cruciaal.

Dr Tiejun Wang

AI + teledetectie met satellieten

Nieuwe technieken voor satellietdetectie en kunstmatige intelligentie maken het mogelijk om snel en nauwkeurige de wereldwijde biodiversiteit te monitoren. Dit onthult nieuwe ecologische inzichten belangrijk voor het beheer van populaties en hele ecosystemen. Met satelliet teledetectie en 'kunstmatige intelligentie'-technieken brengt Tiejun Wang voor het eerst automatisch en nauwkeurig zeer grote populaties landzoogdieren in kaart.


Het algoritme detecteert in dit grote gebied ongeveer 120.000 gnoes. Elke paarse stip is een individuele gnoe.

Gnoes terwijl ze een boom vermijden, vermoedelijk vanwege leeuwen in de schaduw van de boom.

De gnoes verzamelen zich langs de oever van de Mara rivier voor de oversteek.

Gnoes tellen vanuit de ruimte

De grote migratie

De Grote Gnoe migratie stimuleert meerdere ecologische processen. Die processen zijn belangrijk voor de gezondheid van mens en dier in de hele regio. Het spektakel is een ware toeristische attractie. Enorm belangrijk voor de regionale economieën in Kenia en Tanzania.

Beeld: Daniel Rosengren

Deze studie leverde zeer nauwkeurige resultaten op en de grootste trainingsdataset ooit van een satellietgebaseerd wildonderzoek (53.906 annotaties). Naast een open-source en overdraagbare methode voor biodiversititeitsonderzoek met satellieten, is de techniek opschaalbaar voor de allereerste totaaltellingen van trekkende hoefdieren in open landschappen. Door vanuit de ruimte de kuddes te observeren bestudeer je de ecologie vanuit een geheel nieuw perspectief.

Meer informatie

Dr Tiejun Wang is universitair hoofddocent Remote Sensing en Geospatial Ecology aan the Department of Natural Resources (Faculteit ITC - Universiteit Twente). Zijn publicatie, getiteld 'Deep learning enables satellite-based monitoring of large populations of terrestrial mammals across heterogeneous landscape', is gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Nature Communications. Het is open access en kan online worden gelezen.

DOI: 10.1038/s41467-023-38901-y

H. García (Héctor)
Ondersteunend en beheerspersoneel