Hay 40 especies de delfines en el mundo, y un problema para los investigadores científicos que intentan rastrearlos o contarlos mediante monitoreo acústico es que para los oídos humanos sus patrones de habla suenan muy similares.
Esto ha dificultado durante mucho tiempo la identificación y distinción de especies individuales.
Ahora la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE.UU. (NOAA) ha desarrollado un computadora algoritmo llamado BANTER para superar ese problema. Este "método de clasificación acústica compuesta" tiene en cuenta por primera vez datos de los diferentes tipos de llamadas que producen los delfines, incluidos silbidos, clics de localización de eco y "pulsos de ráfaga" (clics rápidos).
Combina las diferentes señales para producir lo que dice es una forma mucho más precisa de clasificar cada especie.
Dirigido por la experta en bioacústica de la NOAA, Shannon Rankin, el equipo de investigación ha probado el sistema durante cuatro meses frente a la costa oeste de Estados Unidos, cubriendo unas 1000 horas de grabaciones de delfines y más de 2 millones de señales individuales.
Al comparar los resultados con la evidencia visual, las puntuaciones de clasificación correcta para especies individuales oscilaron entre el 71% y el 92%, lo que dio una puntuación de clasificación correcta general del 84% para las cinco especies.
Se espera que esto, que representa una gran mejora con respecto a los métodos tradicionales, haga más fácil y eficiente estimar el tamaño de la población utilizando micrófonos submarinos en lugar de cámaras u observación humana.
Los científicos dicen que el enfoque puede ampliarse y adaptarse fácilmente para su uso en el estudio de otros tipos de vida silvestre.
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09-abr-17
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