Водно-болотные птицы — важный индикатор здоровья экосистемы, и их подсчет помогает оценивать состояние природных территорий.

Но традиционные методы, вроде точечных учетов или маршрутных обследований, требуют много времени, денег и часто страдают от человеческих ошибок.

Снимки с дронов и спутников упрощают задачу, но даже с ними точный подсчет птиц в сложных условиях — например, среди зарослей тростника или при большом скоплении особей — остается проблемой.

Китайские исследователи предложили новый подход: они отказались от ручной разметки каждой птицы на снимках и вместо этого научили нейросеть считать стаи, опираясь на визуальные подсказки и семантику изображений.

Результаты опубликованы в издании Watershed Ecology and the Environment.

Мы доработали модель так, чтобы она выделяла ключевые особенности снимков и игнорировала лишнее — например, волны или тени, — объясняет Чан Лю, профессор Пекинского университета информационных наук и технологий. — Вместо того чтобы искать каждую птицу, система анализирует общую картину и соотносит ее с заранее заданными категориями: «0 птиц», „5 птиц“ и так далее до „100+“. Это как если бы вы смотрели на стаю и сразу понимали, много там птиц или мало, не считая каждую по отдельности.

Для обучения модели собрали новый датасет — Wetland-Bird-Count — снимки птиц в дельте Желтой реки, где обитают десятки видов, и использовали слабо контролируемый подсчет.

Слабо контролируемый подсчет (weakly supervised counting) — метод, при котором нейросеть учится считать объекты без точной разметки каждой единицы. Вместо того чтобы отмечать на фото всех птиц по отдельности, ей показывают снимки с подписями вроде «здесь около 20 птиц», и она сама находит закономерности.

Результаты впечатляют: средняя ошибка подсчета — всего 45 особей, что сопоставимо с ручными методами, но в разы быстрее и дешевле.

Главный плюс — скорость и масштаб. Если раньше биологи неделями обходили болота с биноклями, теперь дрон за час соберет данные с десятков гектаров, а алгоритм даст приблизительную оценку. Это особенно важно для мониторинга редких видов или оценки ущерба от разливов нефти — когда счет идет на дни.

Но есть нюанс: метод хорошо работает на больших стаях, а вот для точечного учета, скажем, гнезд аистов, все равно нужны традиционные методы.

Отметим и то, что метод не учитывает видовое разнообразие — он дает общее число птиц, но не отличает цаплю от утки. Для экологов это критично: если в заповеднике вдруг резко сократилась популяция одного вида, но общее число осталось прежним за счет других, система этого не заметит.

Ранее ученые выяснили, что птицы вымирают в большей степени там, где раньше им жилось хорошо.