Акустическое обнаружение редко вокализирующего инвазивного млекопитающего по разреженным данным

Мониторинг и ограничение распространения инвазивных видов на островах требуют эффективных методов обнаружения и оценки численности популяций. Однако скрытные виды бывает трудно отслеживать традиционными методами, поэтому автономные подходы, такие как фотоловушки и акустический мониторинг, приобретают всё большее значение. На острове Окинава (Япония) малый индийский мангуст (Urva auropunctata) угрожает многим местным видам с момента его интродукции в 1910 году. Включённый в список наиболее опасных инвазивных видов мира, U. auropunctata нуждается в эффективном мониторинге на Окинаве. Окинавская сеть экологических наблюдений (OKEON) использует фотоловушки для обнаружения U. auropunctata, однако успех зависит от точности их размещения. Хотя OKEON также располагает программой акустического мониторинга высокого разрешения, в настоящее время модели классификации аудиозаписей для U. auropunctata не существует. Разработка такой модели могла бы существенно повысить возможности обнаружения вида и управления его численностью. Используя редкие вокализации U. auropunctata, полученные из видеозаписей фотоловушек, мы разработали лёгкую свёрточную нейронную сеть, дистиллированную из более сложной модели, для классификации контактных и тревожных сигналов U. auropunctata. Дистиллированная модель по эффективности обнаружения вокализаций на обучающих данных была сопоставима с полной моделью, но работала значительно быстрее. Мы применили дистиллированный классификатор к примерно 486 часам аудиозаписей, собранных в течение восьми лет на юге Окинавы, и успешно обнаруживали U. auropunctata несколько раз в каждый год регистрации. Несмотря на высокие показатели модели на тестовых данных, она плохо переносилась на ранее не виденные данные, возможно, из-за редкости сигналов U. auropunctata и обусловленного этим небольшого размера обучающей выборки, что ограничивает её полезность для экологического мониторинга. Практическое значение. Использование разреженных аудиоданных из видеозаписей фотоловушек для обучения акустического классификатора имело ограниченную эффективность при обнаружении редко вокализирующего U. auropunctata по данным пассивного акустического мониторинга. Мы предоставля...