Forschung und Citizen Science
Wie KI-Artenerkennung an Wildkameras funktioniert – und wo sie danebenliegt
Wie die KI von Wildkameras Tiere erkennt und die Art benennt – die zweistufige Detektor-Klassifikator-Pipeline, was die Genauigkeitszahlen bedeuten…
Wie du einzelne Tiere auf Fotofallen-Bildern unterscheidest: Geweih, Fell und Narben
Wie du einzelne Tiere auf Fotofallen-Bildern anhand von Fellmustern, Geweih und Narben erkennst — samt dem Problem unmarkierter Arten und…
Von Zeitstempeln zu Aktivitätsmustern: ein Fotofallen-Workflow
Aus Fotofallen-Zeitstempeln Aktivitätsmuster gewinnen: saubere Datums-Uhrzeiten, zeitliche Unabhängigkeit, Kernel-Dichte, Überlappungskoeffizient und…
Ein Wildkamera-Fotoarchiv organisieren: Ordner, Metadaten und Art-Tags
Wildkamera-Fotos richtig organisieren: Ordner pro Standort, Datum-zuerst-Benennung, EXIF/IPTC-Tags, Datenstandards, KI-Vorfilter und Backup.
Untersuchungsdesign für Fotofallen: Abstand, Dichte und Dauer
Ein Leitfaden zum Untersuchungsdesign für Fotofallen: wie du Abstand, Standortdichte und Erhebungsdauer festlegst, damit deine Daten die gestellte…
Belegungsmodelle für Fotofallen: Wenn eine leere Kamera nicht bedeutet, dass das Tier weg ist
Eine Nichterfassung ist keine Abwesenheit. Wie Belegungsmodelle über die Nachweiswahrscheinlichkeit schätzen, wo eine Art wirklich vorkommt — aus…
Wildtierdichte aus Fotofallen schätzen, ohne Tiere zu markieren
REM, Distance Sampling, REST, TIFC, Time-to-Event: wie man Erfassungsraten von Wildkameras in echte Tierdichte umrechnet, ohne Individuen zu erkennen…
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