BirdNET-Plus: KI-gestütztes Bioakustik-Monitoring zum Schutz von gefährdeten Tierarten und Habitaten

Abstract

Was ist BirdNET? BirdNET ist ein State-of-the-Art Algorithmus auf der Basis Künstlicher Neuronaler Netze zur automatischen Artbestimmung von Vögeln durch Audioerkennung. Das System analysiert die Spektrogramme von Audioaufnahmen, um darin Vogelgesänge und -rufe zu detektieren und diese artspezifisch zu klassifizieren. Die Entwicklung wurde maßgeblich durch Stefan Kahl an der Technischen Universität Chemnitz vorangetrieben und in Kooperation mit dem K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics des Cornell Lab of Ornithology durch den Zugang zu umfangreichen Daten und fachliche Expertise entscheidend erweitert. In der praktischen Anwendung revolutioniert BirdNET die Feldforschung durch drei Hauptaspekte: (1) Die Ermöglichung von Bürgerwissenschaft via einer kostenlosen Smartphone-App, die großskalige Datengenerierung erlaubt; (2) Die Automatisierung der Langzeitüberwachung durch akustische Recorder und (3) die Unterstützung von Artenschutzmaßnahmen durch großflächige und effiziente Erfassung von Vogelvorkommen zur besseren Überwachung von Bestandstrends und Evaluation von Schutzmaßnahmen.