

Agouti

Autor: P Palencia/SaBio-IREC
Zašto da koristim Agouti?
Pomozite nam da koristimo vaše slike sa mobilnih kamera (foto klopki) kako bismo odgovorili na važna pitanja o populacijama sisara.
Agouti koristi jasan i savremen interfejs koji je usmeren ka produktivnosti. Svako ga može koristiti uz malo vežbanja. Dostupni su i video snimci koji prikazuju različite aspekte ovog sistema.
Aplikacija radi po principu saradnje sa svim korisnicima kako bi efikasno upravljala svim različitim podacima koji pristižu.
Podaci su organizovani u međunarodnim standardizovanim formatima i mogu se kasnije dodati u javno dostupne arhive ili drugi softver za analizu.
Aplikaciju možete da koristite za obuku sopstvenog tima saradnika ili za rad sa drugim istraživačima.
Koje su prednosti njegovog korišćenja?
Naše znanje o većini sisara još uvek je prilično ograničeno. Iako postoje vrlo detaljne studije o biologiji sisara, one su usmerene na manja prirodna područja. Važno je da se proširi ovo vrlo lokalno shvatanje, kako bismo mogli dobiti više informacija o određenim vrstama sisara u njihovom širem okruženju.
- Zahvaljujući informacijama koje su prikupili i dostavili obični građani poput vas, možemo bolje da razumemo prostornu rasprostranjenost i obrasce ponašanja velikog broja sisara.
-
Ove informacije će nam pomoći da bolje razumemo uticaj klimatskih promena i ljudskih aktivnosti na izmene u obrascima rasprostranjenja i prisustva unesenih (introdukovanih) ili invazivnih vrsta. Divlji sisari utiču na prenos bolesti koje napadaju domaću stoku i ljude, tako da dobro razumevanje prostorne rasprostranjenosti sisara može pomoći u donošenju odgovarajućih odluka u cilju smanjenja ovih rizika.
-
Kada budemo imali dovoljan broj prostornih podataka putem informacija koje su prikupili i dostavili obični građani, može se videti koje su vrste sisara prisutne ali i bolje razumeti koje vrste mogu biti odsutne u svakom regionu. Ove informacije su izuzetno važne da bi se razumela i tačno predvidela prostorna rasprostranjenost vrsta, i koristiće se za izradu sledećeg Evropskog atlasa sisara.
Informacije koje nam šaljete moći ćemo da proverimo i verifikujemo uz pomoć stručnjaka i drugih članova naučne zajednice. Ove potvrđene informacije biće poslate u centralnu arhivu Globalnog fonda za biodiverzitet (GBIF) i Evropske Agencije za bezbednost hrane (EFSA), koje istraživači i upravljači prirodnim resursima širom sveta mogu da koriste u sadašnjim i budućim istraživanjima, kao i za davanje odgovora na brojna pitanja u pogledu očuvanja prirode.
Zašto u GBIF?
Globalni fond za biodiverzitet (GBIF) predstavlja međunarodnu mrežu i istraživačku fondaciju koju finansiraju vlade širom sveta, čiji je cilj da omogući svima i svuda otvoren (besplatan) pristup podacima o živom svetu na Zemlji.
Važan zadatak GBIF-a je promocija kulture u kojoj ljudi prepoznaju blagodeti objavljivanja podataka o biodiverzitetu u vidu besplatnog pristupa, kako za sebe tako i za širu globalnu zajednicu.
Čineći svoje informacije dostupnim putem GBIF-a i drugih informacionih mreža o biodiverzitetu, doprinećete globalnom znanju o biodiverzitetu, kao i donošenju odluka i mera koje promovišu njegovo očuvanje i trajno korišćenje.
Čineći svoje informacije javno dostupnim mogu se spojiti baze podataka iz celog sveta, tako da istraživači mogu zajedno raditi na srodnim zadacima sa udruženim ciljem.
Zašto u EFSA?
Evropska Agencija za bezbednost hrane (EFSA) daje Evropskoj komisiji i široj javnosti nezavisna naučna mišljenja o bezbednosti hrane i rizicima u prehrambenom lancu. EFSA će koristiti prikupljene informacije o brojnom stanju i rasprostranjenju divljih sisara za procenu rizika od bolesti koje napadaju divlje životinje, domaću stoku i ljude.
Kako se koristi?
Agouti je osmišljen za lako upravljanje i obradu slika i podataka sa mobilnih kamera (foto klopki). Krajnji cilj je prikupljanje podataka, standardizacija napomena i omogućavanje dostupnosti podataka široj naučnoj zajednici. Agouti sadrži zbirku projekata raznih organizacija i pojedinaca. Projekti su različite kolekcije – serije slika/videa sa jedne mobilne kamere na jednoj lokaciji – odlikuju se istim protokolom istraživanja.
Na projektima rade učesnici kroz šest različitih uloga. Najviši rang je uloga Glavnog istraživača, koji ima potpunu kontrolu nad projektom, a najniži rang je uloga Volontera, koji može da komentariše samo slike koje su već postavljene. Jedan korisnik može imati različite uloge u različitim projektima. Sadržaji u okviru projekta nisu vidljivi osobama koje ne učestvuju u projektu. Odluke o vlasništvu i deljenju su na nivou projekta.

Učesnici projekta šalju podatke sa memorijskih kartica iz mobilne kamere i ručno unose lokaciju i ostale metapodatke. Potom, Agouti uvozi slike, izvlači datume, vreme slikanja i druge podatke iz metapodataka slike, i koristi vremenske žigove za grupisanje slika u sekvence koje predstavljaju isti događaj (npr. životinja koja prolazi). Slike prolaze proces automatskog prepoznavanja kako bi se identifikovale sekvence koje sadrže ljude. Ove sekvence se odvajaju iz razloga zaštite privatnosti. Preostale sekvence pregledaju analitičari koji svakoj dodaju jedno ili više zapažanja koristeći jednostavan interfejs. Koristi se i jedan interfejs za stručnu proveru.
Podaci se mogu pripremiti za analizu u raznim paketima. Uvodimo alate za sumiranje prikupljenih podataka u vidu grafikona i tabela. Slike i podaci se bezbedno arhiviraju na univerzitetskom serveru, gde se prave rezervne kopije na dva nezavisna i fizički odvojena centra podataka. Dodaće se veze za prenos podataka u trajne arhive – Zenodo i GBIF. Vlasnici projekta mogu da odluče da podatke učine dostupnim naučnicima za istraživanja.
Projekat će biti postavljen tako da svi podaci mogu biti automatski dostupni za deljenje, a mi ćemo promovisati saradnju sa organizacijama GBIF i EFSA, pomoću jasne izjave na veb portalu.

Agouti interfejs za označavanje sekvenci slika. Obrazac na desnoj strani omogućava analitičaru (“spotter”) da doda jedno ili više zapažanja u svaku sekvencu. Klizač ispod slike omogućava korisnicima da se kreću kroz slike, ili da reprodukuju sekvencu slika kao video klip.