Forschungsziele

Eine automatische Identifizierungssoftware für die individuelle Identifizierung von Vögeln wird optimiert und die Gesichtserkennung soll genutzt werden, um Populations-, Überlebens- und demografische Daten für Gänsepopulationen außerhalb und innerhalb ihres historischen Verbreitungsgebiets zu erhalten. Die Forschungsarbeiten zielen auf die Entwicklung nicht-invasiver Monitoring-Instrumente für einzelne Tiere in freier Wildbahn ab, wobei der Schwerpunkt auf Vögeln liegt.  Ziel ist es über die Prioritäten des Naturschutzes zu informieren und den Standard für das nicht-invasive Monitoring nach Tierschutzprinzipien zu setzen. Auf nationaler Ebene wird die Forschung Wissenschaftler*innen, Regierungsbehörden und der Industrie helfen, einzelne Vögel mit minimalem Schulungsaufwand zu verfolgen, um die Erhaltungsmaßnahmen zu bewerten.

Wir haben drei Hauptziele:

1. Entwicklung einer Gesichtserkennungssoftware zur individuellen Identifizierung von Vögeln

2. Bewertung der Durchführbarkeit der Gesichtserkennung, um bisher nicht zugängliche Populationsdaten von Vögeln zu erhalten.

3. Bestimmung der Erholung einer gefährdeten Vogelart nach der Einführung außerhalb ihres natürlichen Verbreitungsgebiets

Forschungsfrage

Die Graugans (Anser anser) ist eine häufige und weit verbreitete Gänseart in Europa. Wir werden die individuelle Gesichtserkennungssoftware in einer Schar von 140 individuell markierten Graugänsen an der Konrad Lorenz Forschungsstelle in Österreich testen. Die Schar wurde 1973 von Konrad Lorenz und seinen Mitarbeiter*innen im Almtal gegründet. Die Graugänse sind individuell mit farbigen Beinringen gekennzeichnet und an die Anwesenheit des Menschen gewöhnt. Seit 1973 werden individuelle Lebensdaten gesammelt, die zuverlässige Informationen über das Alter der Brutvögel liefern. Datenerhebungen (z. B. Fotos) über mehrere Jahre hinweg von denselben Vögeln sind möglich und werden weitere Tests der Softwaregenauigkeit über verschiedene Zeitskalen und Jahreszeiten hinweg ermöglichen. Wir wollen die Genauigkeit der Identifizierung der richtigen Graugans mit Hilfe der Software und Bildern derselben Graugans über einen längeren Zeitraum und unter verschiedenen Bedingungen testen.