Wetenschap
1. Beeldverwerking en computervisie:Geavanceerde algoritmen voor beeldverwerking kunnen onderwaterbeelden of video's analyseren die zijn vastgelegd door camera's die op onderwatervoertuigen of drones zijn gemonteerd. Deze algoritmen kunnen individuele vissen detecteren en volgen en patronen en structuren binnen de groep identificeren om te bepalen of ze een school vormen of niet.
2. Akoestische detectie en sonar:Sonartechnologie, waarbij geluidsgolven worden verzonden en de echo's ervan worden geanalyseerd, kan worden gebruikt om scholen vis te detecteren en te monitoren. De akoestische kenmerken geproduceerd door visscholen, zoals de collectieve zwemgeluiden, kunnen worden onderscheiden van andere onderwatergeluiden, waardoor scholen kunnen worden geïdentificeerd.
3. Machine learning en kunstmatige intelligentie:Machine learning-algoritmen kunnen worden getraind op grote datasets van onderwaterbeelden of sonargegevens om patronen te herkennen die verband houden met scholen vis. Deze algoritmen kunnen vervolgens worden gebruikt om visscholen automatisch in realtime te identificeren en te classificeren, zonder dat handmatige tussenkomst nodig is.
4. Teledetectie en satellietbeelden:Teledetectietechnieken via satelliet kunnen worden gebruikt om grootschalige bewegingen en patronen van visscholen nabij het oceaanoppervlak te monitoren. Door satellietbeelden te analyseren en relevante informatie te extraheren, zoals veranderingen in de kleur van het water of de temperatuur, kunnen onderzoekers de aanwezigheid en verspreiding van visscholen afleiden.
5. Autonome onderwatervoertuigen (AUV's):AUV's uitgerust met sensoren, camera's en sonarsystemen kunnen autonoom onder water navigeren en gegevens over visscholen verzamelen. Deze voertuigen kunnen worden geprogrammeerd om specifieke patronen of zoekgebieden te volgen en kunnen de verzamelde gegevens naar onderzoekers verzenden voor analyse en identificatie van visscholen.
6. Radiofrequentie-identificatie (RFID):RFID-tags die aan individuele vissen zijn bevestigd, kunnen worden gebruikt om hun bewegingen en interacties te volgen. Door de signalen van deze tags te volgen, kunnen onderzoekers vissen identificeren die dicht bij elkaar zwemmen, wat de aanwezigheid van een school aangeeft.
Deze methoden en technologieën maken de autonome en objectieve identificatie van scholen vis mogelijk, waardoor waardevolle inzichten worden verkregen in hun gedrag, verspreiding en dynamiek, zonder uitsluitend te vertrouwen op menselijke observaties.
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com