Распространение простых и доступных способов проведения аэросъёмки привело к резкому росту интереса к этому методу среди специалистов разных специальностей. Накопленный на сегодняшний день опыт демонстрирует широкие возможности использования аэросъёмки в биологических исследованиях (Крыленко и др., 2020), и в особенности в
исследованиях, связанных с необходимостью регистрации поведения групп диких (Christie et al., 2016) и сельскохозяйственных (Sun et al., 2020) животных. Недостаточное использование уже разработанных, но всё ещё мало внедрённых в практику, методов обработки и анализа материалов аэросъёмки приводит к тому, что значительная часть ценной информации, содержащейся в таких материалах, не используется, несмотря на её потенциальную научную значимость. Существует заметная диспропорция между многочисленными публикациями, предлагающими новые
подходы к анализу материалов аэросъёмки, и минимальным числом опубликованных исследований, основанных на использовании этих подходов. Наш проект нацелен на анализ и исследование практической применимости современных методов анализа материалов аэросъёмки в исследованиях, объектами которых являются группы животных. Проект посвящён решению актуальной проблемы выбора инструментов для анализа групповых взаимодействий животных, зарегистрированных с помощью аэросъёмки. Результаты анализа новых подходов к обработке материалов аэросъёмки, полученные в рамках проекта, будут востребованы большим числом специалистов, занятых как в фундаментальных, так и в прикладных исследованиях. Полученные результаты в дальнейшем могут использоваться как готовые решения при выборе эффективных инструментов анализа материалов аэросъёмки в биологических (в первую очередь, зоологических и экологических) исследованиях.
Важным достижением проекта станет демонстрация информативности данных, полученных с помощью аэросъёмки для изучения групповых взаимодействий животных. Эта область исследований получила толчок к развитию именно с распространением аэросъёмки и других новых технологий (Nagy et al., 2010), так как классические методы не
позволяли с необходимой точностью регистрировать динамическое взаиморасположение особей в больших группах.
Результаты проекта внесут вклад в понимание пространственных отношений в группах животных. Новые данные о пространственно-временной координации движения особей при их совместном перемещении позволят приблизиться к пониманию общих принципов групповых взаимодействий животных, что будет способствовать дальнейшему развитию этой перспективной области исследований.
Запланированное исследование посвящено новой, только начинающей развиваться тематике – изучению принципов групповых взаимодействий животных на основе материалов аэросъёмки. В рамках проекта будут проанализированы ранее не исследованные (или исследованные менее точными методами) аспекты пространственных отношений в группах млекопитающих. На примере восьми видов млекопитающих будет впервые проведён детальный анализ взаиморасположения в группах разного размера и состава, поведения ведущих и ведомых особей и пространственно-временной координации действий при совместном перемещении животных. У парнокопытных и хищных впервые будет исследовано существование многоуровневой социальной структуры на основе анализа пространственных
отношений особей. Новизна запланированного исследования также касается поставленной нами задачи по подбору и оценке современных методов анализа материалов аэросъёмки. Крайне ограниченное использование аналитических подходов при работе с материалами аэросъёмки, наблюдающееся на сегодняшний день, подтверждает необходимость
проведения новых исследований в этой области. Впервые будут оценены степень автоматизации и временные затраты на выполнение различных этапов анализа пространственных отношений, а также напрямую сопоставлена точность определения взаиморасположения особей в группах при использовании разных методов сбора и обработки данных. Запланированное исследование включает развитие новой для нашего научного коллектива тематики. Члены коллектива ранее проводили аэросъёмку с помощью БПЛА и использовали материалы аэросъёмки (с самолёта и БПЛА) в своих исследованиях. При этом аэросъёмка была лишь одним из используемых методов и целенаправленных исследований,
сфокусированных именно на возможностях анализа материалов аэросъёмки, нами не проводилось. Пространственные отношения особей становились объектом наших исследований лишь в рамках взаимодействий самок с детёнышами и конкурентных взаимодействий. Целенаправленных исследований социальной структуры групп млекопитающих нами
не проводилось. Проблема, на решение которой направлен проект, является новой для всех членов коллектива. При этом именно наш предыдущий опыт лёг в основу данного проекта. Побочно с основными целями наших предыдущих исследований нами был получен значительный объём материала по перемещению групп млекопитающих различных видов, появился интерес к совместной работе над анализом этих материалов. При знакомстве с литературой стал очевиден пробел между широкими возможностями, которые предоставляет аэросъёмка для изучения пространственных отношений особей, и ограниченным набором методов анализа, применяемых в исследованиях по этой тематике. Работа над проектом включает развитие новой для нашего коллектива темы, в том числе в отношении выбора методов исследования и предмета исследования.
Достижимости решения поставленных задач будет способствовать наличие значительной части материала, который планируется проанализировать. В распоряжении нашего научного коллектива имеются материалы аэросъёмки групп белух (Delphinapterus leucas), горных зебр (Equus zebra), северных оленей (Rangifer tarandus), сайгаков (Saiga tatarica), голубых гну (Connochaetes taurinus), сернобыков (Oryx gazella), антилоп-прыгунов (Antidorcas marsupialis) и моржей (Odobenus rosmarus). Новый материал (для сравнения результатов, полученных разными методами) будет собран в
заказнике «Степной» Астраханской области, в котором члены коллектива работали на протяжении последних десяти лет. Опыт работы с объектом исследований (сайгаков) на данной территории позволит адекватно планировать и проводить полевую работу.
Также важным аспектом, указывающим на достижимость задач проекта, является использование уже разработанных новых методик для анализа материалов аэросъёмки. Собственно разработка инструментов анализа и программного обеспечения проводиться не будет, однако при необходимости могут вноситься дополнительные надстройки в существующий код. Работа коллектива будет направлена именно на подбор, применение и оценку эффективности новых разработок с точки зрения биологов (а именно зоологов). При этом наличие в коллективе программиста,
специализирующегося на алгоритмах компьютерного зрения, позволит нам успешно внедрять и даже модифицировать существующие методы для решения конкретных фундаментальных задач проекта. Опыт анализа фото- и
видеоматериалов по социальному поведению млекопитающих, в особенности навыки применения части методов, которые планируется использовать в проекте, поможет получить предполагаемые результаты в сжатые сроки проекта.
Предлагаемые методы и подходы
Планируемая работа по проекту состоит из двух смысловых частей – подбора и оценки методов анализа материалов аэросъёмки и собственно изучения пространственных отношений особей в группах млекопитающих с применением выбранных инструментов анализа. Подход к выполнению первой части будет включать:
1. Выбор методов анализа материалов аэрофото- и видеосъёмки для решения конкретных задач по исследованию пространственных отношений в группах. Наиболее актуальные задачи, встающие в исследованиях по данной тематике, обозначены в п. 4.3, однако мы также будем оценивать потенциальную возможность исследуемых методов анализа для решения других задач, связанных с социальными взаимодействиями животных. Варианты возможных методик анализа будут подобраны в ходе работы с литературой. При выборе методов особей внимание будет уделено аналитическим методам, основанным на технологиях компьютерного зрения, так как они позволяют не только быстрее (и дешевле) проводить анализ больших объёмов материала, но и имеют преимущества с точки зрения точности измерения исследуемых параметров (Brоker, et al., 2019; Hodgson et al., 2018; Vidal et al., 2021). Среди существующего программного обеспечения предпочтение будет отдаваться наиболее доступным (бесплатным) и «пользователь-ориентированным», ведь одной из долгосрочных целей выполнения проекта является более широкое внедрение
современных методов анализа в работу научных работников, в том числе не имеющим опыта взаимодействия с технологиями компьютерного зрения.
По результатам предварительного анализа литературы (который будет продолжен в ходе работы над проектом) мы планируем оценить применимость для задач проекта следующих алгоритмов и ПО:- «Tracker (Video Analysis and Modeling Tool)» Программа позволяет проводить ручное и автоматическое отслеживание нескольких объектов с наложением поверх видео (серии фото) и выводящая данные положения, скорости и ускоренияв виде таблицы. В Tracker также предусмотрены виртуальные транспортиры и рулетки для измерения расстояний и углов между осями объектов и их траекториями. Программа изначально разработана для преподавателей физики для анализа движения объектов и расчетов в спорте, однако также применялся в исследованиях движения людей на фиксированном участке (переходе) (Gorrini et al., 2016). Предусмотрен инструмент ручной калибровки видеофрагментов по каждому кадру (шагу) и вывода данных в метрической системе.
- «WINanalyze (Motion Tracking & Analysis Software)» Программа по автоматическому отслеживанию нескольких
объектов, однако лишенная некоторых возможностей перевода в метрические измерения и более требовательная к
формату видео по сравнению с «Tracker (Video Analysis and Modeling Tool)». Применялась в работе по изучению траекторий движения хищных птиц при охоте за живой добычей. (Fux, Eilam, 2009).
- «Kinovea» Это инструмент для анализа видео (преимущественно записей спортивных мероприятий), включая дистанции и углы между траекториями движения, и имеющая возможность полуавтоматического отслеживания
движущегося объекта. Также есть встроенная возможность калибровки видео. Показало хорошие результаты при работе с мышами в лаборатории на белом фоне. (Hong, Moon, 2018).
- «Stripe Spotter». Это программа, позволяющая автоматически распознавать индивидуальные паттерны окраски у видов животных, обладающих контрастными пятнами и полосами. Программа также позволяет создавать базы данных с экологическими метаданными например, GPS-координаты, демографические данные животных, заметки о наблюдениях. Алгоритм с простым интерфейсом, работающий эффективно даже на маломощных/старых устройствах и ОС. База данных хранится в текстовом формате CSV, совместимом с Excel. StripeSpotter показаз хорошие результаты в идентификации саванных зебр (Chaudhary et al., 2017).
- «Tracktor» . Это программное обеспечение позволяет анализировать видео и отслеживать движение отдельных особей даже в условиях изменчивой освещённости и других помех, индивидуально отслеживать несколько особей одновременно, измерять и визуализировать такие параметры движения животного, как пройденная дистанция, скорость, ускорение, тип активности и дистанция до других особей (Sridhar et al., 2019). Более требователен к мощности и навыкам пользователя по сравнению с вышеперечисленными методами.
2. Оценку выбранных инструментов анализа материалов аэросъёмки с точки зрения степени автоматизации (отсутствия необходимости анализа первичных материалов «вручную») различных этапов анализа пространственных отношений в группах и общего времени, необходимого для проведения анализа. Небольшую часть исследуемого материала
планируется проанализировать двумя способами – с применением алгоритмов автоматического обнаружения и отслеживания животных и полностью «вручную», что позволит напрямую сопоставить точность и временные затраты. Кроме того, для сравнения точности наземных наблюдений по сравнению с аэросъёмкой, будет проведена регистрация
дистанции между особями в небольших группах с наблюдательной вышки. Полученные данные будут сопоставлены с аналогичными данными, полученными с помощью аэросъёмки.
Для выполнения второй части работ – анализа пространственных отношений особей в группах млекопитающих с применением выбранных инструментов – будет использовано несколько методов. Для анализа будут использованыуже имеющиеся фото- и видео материалы, полученные ранее с помощью аэросъёмки группового поведения млекопитающих (белух, горных зебр, северных оленей, сайгаков, голубых гну, сернобыков, антилоп-прыгунов, моржей (в воде)) в ходе нескольких экспедиций прошлых лет. Набор исследуемых параметров будет различаться между видами в зависимости от характеристик и объёма материала. Разные виды сняты с помощью разных методик (с легкомоторного самолёта, квадрокоптера и малошумного беспилотного мотопланера), что также повлияет на возможности анализа тех или иных параметров анализа пространственных отношений особей в группах млекопитающих с применением выбранных инструментов. При этом у всех исследуемых видов будут проанализированы базовые характеристики пространственных отношений в группе - расположение особей разного
пола и возраста в группах (центр/периферия, спереди/сзади) и дистанции между особями. При этом будут учитываться размер групп, тип активности животных и, по-возможности, скорость перемещения. Впервые на изображениях, полученных с помощью аэросъёмки, будут апробированы методы автоматический индивидуальной идентификации особей. Для этого будет проведена работа с материалами по виду, обладающему контрастными индивидуальными особенностями окраса (горной зебре) с помощью специализированного ПО (например, Stripe Spotter). Индивидуальная
идентификация по паттернам окраски позволит обнаруживать одних и тез же особей на разных изображениях, в том числе снятых через большие интервалы времени (Vidal et al., 2021). У видов, по которым имеется материал по крупным агрегациям животных (сайгак, антилопа-прыгун, морж), дистанции между особями будут использованы для
дальнейшего более детального анализа. Будет использован метод, который позволяет оценивать существования многоуровневой социальной структуры на основе точных данных о дистанциях между отдельным особями (Maeda et
al., 2021; Hirata, 2022). Многоуровневые сообщества были описаны преимущественно для приматов, однако недавно их существование подтвердилось и для непарнокопытных – лошадей и зебр (Maeda et al., 2021). На основе анализа индивидуальных дистанций мы проверим существование нескольких уровней пространственной близости у парнокопытных и хищных. При хаотичном распределении особей в пространстве, распределение дистанций между особями будет иметь один пик, соответствующий средней дистанции между двумя животными. Тогда как при существовании нескольких уровней пространственного сближения особей, распределение индивидуальных дистанций будет иметь минимум два пика, один из которых будет соответствовать средней дистанции между особями в т.н. юните, а второй – средней дистанции между отдельными юнитами. Также для анализа пространственной ассоциированности
отдельных групп будет проведено сравнение случайного пространственного распределения групп на исследуемой территории с эмпирическими данными о дистанциях между группами.
Другой набор методов будет использован для того, чтобы исследовать особенности пространственно-временной координации действий особей в группах. Будет использована методика оценки согласованности действий особей в группах совместно перемещающихся животных, основанная на покадровом анализе видеоматериалов. В ходе обработки видеоматериалов с помощью специализированного программного обеспечения будет регистрироваться расстояние между членами группы и направленность продольных осей их тела, что позволит рассчитать индекс
согласованности направления движения (квадратный корень из квадрата расстояния между особями помноженного на квадрат угла между продольными осями тел особей; Bisazza, Dadda, 2005). Значения индекса помогут сравнить согласованность в группах разных по составу, и, что более важно, в разных частях группы. Известно, что расположение
в определённой части группы влияет на эффективность координации действий особи с другими членами группы и на риски стать жертвой хищника (Bisazza, Dadda, 2005; Bumann et al., 1997). Предполагается, что в задней части группы животные с бОльшей задержкой получают информацию об изменении направления движения, а значит, их движение
меньше согласуется в общим направлением в группе (Nagy et al., 2010 ). Помимо сравнения степени согласованности действий животных в разных частях группы, мы также проследим, в какой последовательности особи,
располагающихся в разных частях группы, «подстраивают» свои действия под общие изменения направления и скорости перемещения. Взаимное влияние особей в группе друг на друга при совместном перемещении будет
оцениваться с помощью детального анализа траектории движения отдельных животных (Torney et al., 2018). Данный анализ также позволит выяснить, какие особи определяют общее направление движения и насколько стабильно разделение ролей «ведущий – ведомый» в исследуемых группах млекопитающих (Codling, Bode, 2014; Nagy et al., 2010). Также будет проведён анализ влияния сенсорной латерализации на пространственные отношения особей в группах. Под латерализацией в данном случае понимается предпочтение располагаться с определённой
(левой/правой) стороны от другого члена группы, обусловленное функциональной асимметрией мозга (Bordes et al., 2018; Giljov, Karenina, 2019; Hirata, 2022). К примеру, асимметричная обработка социальной информации в полушариях мозга может приводить к тому, что при расположении другой особи в одном из полей зрения, реакция на действия этой особи будет быстрее (Nagy et al., 2010). Влияние латерализации на плотность групп и успешность координации обнаружено у костных рыб (Bisazza, Dadda, 2005) и птиц (Galuret et al., 2020). В ходе анализа материалов аэросъёмки млекопитающих мы определим, влияет ли социальная латерализация (асимметричное расположение относительно
конспецификов) на плотность группы и степень согласованности действий особей в группе.