Einsatz von Sensoren in den Merian Gärten : Vögel an ihrer Stimme erkennen, BirdNET und Ornitholog:innen im Vergleich
Creators: name: Montandon, Janosh
Publisher: name: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Year: 2021
Subjects: BirdNET
Ornithologen
Kriterienkatalog
Ornithologinnen
Vogelnachweis
Merian Gärten
590: Tiere (Zoologie)

description: Das Forschungsprojekt «Mitwelten» will durch Untersuchungen mit Sensoren in der Umwelt einen Beitrag zur Förderung und Erhaltung der Biodiversität leisten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht, welche Tierarten man in den Merian Gärten mit Hilfe unterschiedlicher Sensoren untersuchen könnte. Dazu wurde ein Kriterienkatalog erstellt, der die im Perimeter vorhandenen Arten enthält. Dieser gibt eine Übersicht, welche Arten sich für welche Untersuchungsfragen eignen könnten. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse zeigten unter anderem, dass die automatische Erkennung von Vogelstimmen sehr vielversprechend ist und weiter untersucht werden soll. In dieser Bachelorarbeit werden erste Erkenntnisse dieser Untersuchung zur automatischen Vogelerkennung mit Hilfe von Sensoren zusammengetragen und ausgewertet. 
Die Vogelstimmen wurden entlang eines, in der Vogelbestandesaufnahme üblichen Transekt mit Hilfe von AudioMoth-Geräten aufgenommen. Die Aufnahmen wurden von zwei Ornitholog:innen sowie mit dem Programm BirdNET ausgewertet und verglichen. Die Auswertung ergab, dass das Programm durchschnittlich 35% der von den Ornitholog:innen nachgewiesenen Vögel erkennen konnte. Die Ergebnisse der nachgewiesenen Vögel von BirdNET konnten von den Ornitholog:innen zu 84.28% verifiziert werden. 
Die einzelnen Arten wurden von BirdNET unterschiedlich gut erkannt. Laut BirdNET schnitt der Star mit 12- und der Gartenbaumläufer mit 30 Nachweisen am besten ab. Die durchschnittliche Korrelation der Starnachweise von BirdNET und den Ornitholog:innen beträgt r= 0.813. Der r-Wert der Nachweise des Gartenbaumläufers beträgt 0.697. 
Die Ergebnisse zeigen, dass BirdNET die Vögel mit grosser Genauigkeit erkennt. Jedoch kann das Programm, im Gegensatz zu Experten, singende Vögel in hoher Distanz zum Aufnahmegerät weniger gut identifizieren. Das Untersuchungsdesign ist so ausgelegt, dass die Aussagen der Ornitholog:innen als richtig erachtet werden. Mögliche Fehler ihrerseits werden nicht berücksichtigt. 
Es hat sich gezeigt, dass BirdNET ein hohes Potenzial hat Menschen bei der Vogelerkennung zu unterstützen und könnte in Zukunft in Langzeit Monitoring-Projekten eingesetzt werden.
description: The Research project «Mitwelten» (or contemporaries ) aims to make a contribution to the promotion and conservation of biodiversity by using sensors in its research. As part of this work, it was investigated which animal species could be identified in the Merian Gardens with the help of using various sensors. For this purpose, a catalogue of criteria was created to detect the species present in the perimeter of the garden. In addition, this provided a clear overview of which animals would be the most suitable for this type of research and which questions needed to be asked. In this research the automatic recognition of bird calls will be further investigated. 
The bird calls were recorded along a line-transect common in the bird population with the help of an AudioMoth device. The recordings were evaluated and compared by two ornithologists as well as the program BirdNET. The evaluation showed that the BirdNET program was able to recognize an average of 35% of the birds detected by the ornithologists. Of the total number of birds detected by BirdNET, 84.28% could be verified by the ornithologists. The species were recognized at differing rates by BirdNET. 
The species were recognized with varying preciseness by BirdNET. The best recognized birds by BirdNET were the European starlings with 12 detections and the Eurasian treecreeper with 30 detections. The average correlation of the existence of the European starling from BirdNET and the ornithologists is r= 0.813. The R-value of the evidence of the Eurasian treecreeper is 0.697. 
The results show that BirdNET can recognize the birds with great accuracy. However, the program cannot identify birds singing in the background very well. It is clear that experts can do this much better. 
Nevertheless, the investigation is designed in such a way that the statements of the or-nithologists were considered correct. Possible mistakes on their part were ignored.