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      西黑冠長臂猿監測中被動聲學監測技術的使用

      來源:原創論文網 添加時間:2021-04-28

        摘    要: 近年來,被動聲學監測技術被廣泛應用于陸生哺乳動物的監測,它能以較低的價格和非侵入的方式在特定區域進行野生動物無人值守監測,面臨的主要問題是需要人工收回數據和后期數據分析整理較為困難。本研究設計了一套被動聲學監測系統用于西黑冠長臂猿(Nomascusconcolor)監測,監測系統在野外由太陽能供電,使用自研的指向性拾音器陣列采集鳴聲數據,并通過無線網橋實時傳輸數據至管護局辦公樓的服務器進行存儲,通過后臺的鳴聲數據管理系統輔助研究人員識別鳴聲和辨認鳴聲來源方向,簡化數據采集和處理流程。該系統在哀牢山國家級自然保護區枇杷箐科研監聽點對兩個西黑冠長臂猿群體進行了351天的連續監測,特點為:系統運行長期穩定,數據通過無線方式傳輸便捷高效且不受季節天氣影響。指向性拾音器陣列能有效分辨長臂猿鳴聲來源方向,彌補了傳統監測設備難以分辨鳴聲方向的缺陷。該系統與現有人工監測方法相比在數據采集的持續性、連續性、完整度以及鳴聲數據處理智能化和監測成本方面均具有一定優勢,符合西黑冠長臂猿持續長期監測需求,未來可作為西黑冠長臂猿自動化監測的解決方案進行推廣應用。

        關鍵詞: 被動聲學監測; 指向性拾音器陣列; 西黑冠長臂猿; 聲源定位;

        Abstract: Aims: Passive acoustic monitoring technology has begun to be widely used for monitoring terrestrial mammals. Such technology enables the unattended monitoring of wildlife in specific areas at a low-cost and in a non-invasive manner. The main problem, however, is the need to manually retrieve the data. Moreover, the subsequent data analysis and sorting can be complicated. Innovation: In this study, a passive acoustic monitoring system was designed for monitoring the western black crested gibbon(Nomascus concolor). The monitoring system is powered by solar energy in the field. Sound data are collected by a directional pick-up array. The data are transmitted through a wireless network to a server in the management office building. Researchers are assisted in identifying the sound and the direction of the sound by using the sound-data management system, which simplifies data collection and processing. Significance: This system has been continuously monitoring two groups of western black crested gibbons for at least 351 days at the monitoring site(of Pipaqing in the Ailao Mountain Nature Reserve). Monitoring results up until now demonstrate that the system has had a long continuous run-time and is not affected by the weather conditions; data transmission is convenient and efficient; the directions of sound source can be determined by the directional pick-up array well, overcoming the shortcomings of traditional monitoring equipment. This system has advantages over manual monitoring methods in terms of data continuity and integrity, intelligence in data processing, and monitoring costs. This system meets the continuous long-term monitoring needs of western black crested gibbons, and can be improved and applied in the future as an automated solution for the monitoring of this primate species.

        Keyword: passive acoustic monitoring; directional pick-up array; western black crested gibbon; sound source localization;

        對野生動物進行長期監測是野生動物研究、保護、管理和資源可持續利用的核心環節。被動聲學監測(passive acoustic monitoring,PAM)技術最早被應用于水生動物的監測(Watkins&Schevill,1972)。近年來,該項技術也被應用到陸棲動物的監測中(Blumstein et al,2011),包括昆蟲(Chesmore&Ohya,2004)、鳥類(Swiston&Mennill,2009)以及哺乳動物中的非洲象(Loxodonta africana,Thompson et al,2010)、梅花鹿(Cervus nippon,Enari et al,2017)、蝙蝠(MacSwiney et al,2008)、靈長類(Kalan et al,2015,2016)等。被動聲學監測技術通過在野生動物活動區域部署聲學傳感器記錄動物鳴聲,以非侵入的方式獲取長期監測數據,能有效彌補人工監測在數據獲取持續性和完整度方面的局限性,同時降低時間成本和人工開支。生態信息學和大數據技術的發展為監測數據處理提供了更高效的手段,但自動化的被動聲學監測技術目前仍處于探索階段。
       

      西黑冠長臂猿監測中被動聲學監測技術的使用
       

        在眾多具有鳴叫習性的哺乳動物中,長臂猿科動物鳴聲獨特且傳播距離較遠(范朋飛等,2010),鳴叫通常被用于野生長臂猿種群的分布和數量調查,以幫助制定合理的保護措施(Brockelman&Srikosamatara,1993),因此長臂猿十分適合作為被動聲學監測系統的測試對象。長臂猿科物種是小型類人猿,目前全球已被命名的20種長臂猿中,有6種分布在中國海南、云南、廣西的熱帶或亞熱帶森林中,4種被列為極危(CR,IUCN,2020)。其中西黑冠長臂猿(Nomascus concolor)在中國境內分布有最大種群數量,約270群(管振華等,2017)。鳴叫是西黑冠長臂猿的典型行為特征,所有成年長臂猿個體都能發出嘹亮的鳴聲,這些鳴聲結構復雜,具有個體、性別、甚至群體差異(范朋飛等,2010)。

        迄今為止,多項關于西黑冠長臂猿鳴聲的研究成果均是基于人工監測(Fan et al,2009;Sun et al,2011)。人工監測多以項目形式展開,項目一旦結束監測很難繼續進行,因此數據獲取的持續性、完整性能力不足(管振華等,2017)。而現有生物聲學記錄設備的工作方式與紅外相機類似,需定期更換電池及存儲介質,后期維護成本高,且存在數據丟失及損壞風險,難以適應長期監測需求。同時,當前監測方法大多使用全向拾音器(Spillmann et al,2015)對長臂猿鳴叫方位進行判定,監測時需要至少3臺能進行時間同步的設備,按照三角形的方式部署在長臂猿群體家域范圍內進行基本的鳴聲數據采集。而后通過人工定期回收數據,并使用專業聲學軟件進行匯總計算才能判定鳴聲來源方向,一旦有一臺設備出現故障或是監測設備部署不合理便無法實現鳴叫方位判定。整體操作復雜且后期管理成本較高,更多的是在短期監測項目中使用。

        為滿足西黑冠長臂猿長期監測需求,本研究設計了一套自動化被動聲學監測系統。監測系統由太陽能供電,使用自研的指向性拾音器陣列對西黑冠長臂猿進行監測,并利用無線傳輸系統將監測到的鳴聲數據實時傳輸至管護局中心機房服務器存儲,配合數據分析管理系統,方便研究人員隨時管理和分析監測數據。

        1、 材料與方法

        1.1 、實驗地點

        哀牢山國家級自然保護區楚雄片區位于哀牢山中北段山體的東面,地理位置為100°54'–101°30'E,23°36'–24°44'N,總面積為46.56 km2,占整個云南哀牢山國家級自然保護區總面積(677 km2)的6.8%。其中,核心區面積為12.31 km2,實驗區為8.76 km2,緩沖區為25.49 km2。主要保護對象是亞熱帶中山濕性常綠闊葉林及其生態系統,以及西黑冠長臂猿、紅豆杉(Taxus chinensis)等珍稀瀕危動植物資源及其棲息地。

        監測系統搭建于云南哀牢山國家級自然保護區楚雄片區枇杷箐科研監聽點(101°02'E,24°34'N,孫國政等,2012),監聽點海拔2,397 m,地處保護區核心區,四周空曠,利于長臂猿鳴聲監聽。

        1.2 、系統設計

        1.2.1、 整體設計方案

        本研究設計的被動聲學監測系統由1個監測點和2個信號傳輸中繼點組成,每個點位均配備了相同規格的太陽能供電系統和無線傳輸系統,而指向性拾音器陣列則僅在監測點配備,數據管理系統部署在管護局服務器(圖1)。太陽能電池板單獨安裝在離地2 m的支架上,其余設備均安裝在小型三角拉線監測塔上,監測塔全高為10 m (塔身高8 m,避雷針高2 m)。

        1.2.2、 各部分設計

        (1)指向性拾音器陣列

        本研究使用自研的指向性拾音器陣列(專利號:ZL 2018 2 2264510.6)進行鳴聲數據采集。指向性拾音器陣列由多個指向性拾音器按一定規則在同一平面排列組成,設計時為排除拾音器間距較小造成的電磁干擾和空間混疊效應,根據被監測聲源最高頻率按公式1 (Mc Cowan,2001)對拾音器陣列中各拾音器間隔進行設計。

        式中,d為拾音器間隔,單位m;為波長,單位m;c為聲速,空氣中約為340 m/s;?為頻率,單位Hz。西黑冠長臂猿鳴聲頻率主要集中于0.5–2 kHz左右,一些強調音節諧波頻率甚至可達到5.828 kHz (范朋飛等,2010)。為便于計算,本文將西黑冠長臂猿最高鳴聲頻率記為6 kHz,帶入公式(1),計算得到用于監測西黑冠長臂猿的指向性拾音器陣列內各拾音器之間的空間距離不小于2.8 cm即可。而本研究實際制作時使用6只單獨的指向性拾音器(快魚TRADIO R系列戶外拾音器,監聽范圍45°夾角,靈敏度–38 dB,信噪比85 d B)組成拾音器陣列,考慮到設備自身尺寸及安裝維護等因素,將拾音器間距設計為30 cm,則真實的拾音器陣列排列近似一個邊長30 cm的正六邊形,六邊形的6個頂點分別對應6只指向性拾音器(圖2),拾音器陣列監測頻率范圍為20 Hz–22 kHz,除監測長臂猿外還適用于其他動物的鳴聲監測。

        拾音器陣列安裝在監測塔頂部(高度:8 m),同時各拾音器均安裝了防風罩以減小風噪影響。陣列內各拾音器按順時針方向依次編號,其中3號拾音器所指中心方向為西偏北20°,6號拾音器所指中心方向為東偏南20°(圖2a)。拾音器采集到的音頻數據存儲格式為aac (采樣率32 kHz,位深:32 bit,單聲道),每個文件存儲30 min音頻數據,大小為10.3MB,音頻文件按拾音器編號分別存儲,且每份音頻文件尾部均有拾音器編號標識,具體的音頻文件命名格式為“年_月_日_時_分_秒_拾音器編號.aac”。

        (2)太陽能供電系統

        監測系統中除管護局外其余傳輸節點均由太陽能供電系統供電,每個傳輸節點分別配備有4塊36 V/250 W多晶硅太陽能電池板(太陽能板與地面成25°夾角,面朝正南方)和4塊12 V/200 Ah硅膠電池,此配置可保障監測系統不間斷工作7個連續陰雨天。

        圖1 被動聲學監測系統架構
      圖1 被動聲學監測系統架構

        Fig.1 Passive acoustic monitoring system architecture

        (3)無線傳輸系統

        監測數據通過無線數字微波傳輸。傳輸系統搭建時,先利用ArcGIS 10.3平臺與哀牢山保護區楚雄片區2 m分辨率數字高程數據、野生動物監測點、監測樣線矢量數據進行信號傳輸可視化分析,預先確定監測網絡各傳輸節點位置,經實地傳輸測試后確認最終傳輸節點位置(圖3)。

        圖3a所示信號傳輸線路全長14.7 km,細分為管護局至防火了望塔(傳輸距離:1.5 km)、防火了望塔至中繼傳輸點(傳輸距離:11.4 km)、中繼傳輸點至枇杷箐監測點(傳輸距離:1.8 km)三個傳輸分段。在民用無線數字微波頻段中,5.8 GHz頻段雨衰小,穩定性高,相較于2.4 GHz頻段更適合用于戶外遠距離無線傳輸,故系統采用5.8 GHz頻段戶外千兆無線網橋進行數據傳輸(最高傳輸速率:867 Mbps),無線網橋安裝在監測塔頂部高度8 m的位置。

        (4)鳴聲數據管理系統

        為方便數據管理和處理,本研究采用B/S (瀏覽器/服務器架構)設計了Web端的數據管理系統,研究人員可直接通過此系統對鳴聲數據進行管理和初步處理。數據管理系統使用Python作為后端開發語言,配合Flask框架和WaveSurfer.js語音插件包完成,具體功能包含:(1)數據管理。通過數據管理系統訪問存儲于數據服務器的監測數據,對監測數據進行初步預覽,標記含有西黑冠長臂猿鳴聲的文件,剔除無效文件。(2)數據標注。使用者在數據管理系統中通過頻譜可視化對音頻文件進行標注(標注內容包含:起止時間、持續時間和鳴叫類型等),并根據需求截取存儲對應音頻片段。

        圖2 指向性拾音器陣列。(a)示意圖;(b)實物圖。
      圖2 指向性拾音器陣列。(a)示意圖;(b)實物圖。

        Fig.2 The directional pick-up array.(a) Schematic diagram;(b) Picture of real products.

        圖3 無線傳輸線路及實物圖。(a)傳輸線路示意;(b)監測點;(c)中繼點;(d)防火了望塔;(e)管護局辦公室。
      圖3 無線傳輸線路及實物圖。(a)傳輸線路示意;(b)監測點;(c)中繼點;(d)防火了望塔;(e)管護局辦公室。

        Fig.3 Wireless transmission line and physical figure.(a) Transmission lines diagram;(b) Monitoring point;(c) Relaying transmission point;(d) Fire watch tower;(e) Office of the administration.

        1.3 、實驗驗證

        監測系統開始運行時間為2018年9月15日,實驗選取監測系統在2018年9月15日至2019年8月31日間西黑冠長臂猿的監測結果對系統進行評估。首先,分析記錄監測周期內采集到的西黑冠長臂猿鳴聲起止時間及鳴叫類型。其次,在監測點西黑冠長臂猿群體調查結果的基礎上(Zhou et al,2019),借助拾音器陣列對西黑冠長臂猿鳴叫方向進行辨認(為減少誤判,僅選取兩只或兩只以上拾音器在同一時刻記錄到的長臂猿鳴聲作為分析對象),辨認時先對相同時刻來自不同拾音器的鳴聲進行聲強分析(Praat V6.1.09),后將聲強分析結果與拾音器空間位置對應,進而分辨長臂猿鳴叫方向,具體判定流程如圖4所示。

        2、 結果

        2.1、 監測結果

        被動聲學監測系統從2018年9月15日至2019年8月31日連續工作351 d,期間共有91 d監測到西黑冠長臂猿鳴叫(圖5),按照兩次鳴叫之間15 min及以上間隔計算,共監測到96次鳴叫。監測數據匯總顯示,2019年5月是監測周期內西黑冠長臂猿鳴叫最多的月份,單月共有19 d監測到西黑冠長臂猿鳴叫;2019年1月與2月,每月均僅有2 d監測到西黑冠長臂猿鳴叫,是監測周期內西黑冠長臂猿鳴叫最少的月份(2018年11月因供電故障,未監測到西黑冠長臂猿鳴聲)。

        監測周期內監測點附近西黑冠長臂猿鳴叫開始時間最早的是06:18 (2019年5月),最晚的是08:14(2019年1月),結束時間最早的是07:27 (2018年10月),最晚的是10:05 (2018年9月)(圖5)。96次鳴叫平均持續時間13.11 min (range:1–37 min,SD=6.21,n=96),最長持續鳴叫發生在2019年4月4日的6:53–7:30,鳴叫持續了37 min。在2019年3月15日、5月22日、5月26日、6月23日和8月26日同一天內出現了兩次鳴叫。監測過程中記錄到的長臂猿鳴聲按照范朋飛等(2010)對無量山西黑冠長臂猿鳴聲音節的劃分方法進行劃分,包含雄性簡單的重復音節(aa notes)(圖6a,b)、弱調節音節(weakly modulated figures)(圖6c,d)、強調節音節(modulated figures)(圖6e,f)和雌性激動鳴叫(great call)(圖7)。

        圖4 鳴叫方向辨認過程
      圖4 鳴叫方向辨認過程

        Fig.4 Call direction recognition process

        圖5 2018年9月15日至2019年8月31日西黑冠長臂猿鳴聲監測結果統計
      圖5 2018年9月15日至2019年8月31日西黑冠長臂猿鳴聲監測結果統計

        Fig.5 Statistics of monitoring results of western black crested gibbon song from September 15,2018 to August 31,2019

        2.2 、鳴叫方向辨認結果

        監測周期內,拾音器陣列中兩只或兩只以上拾音器同時記錄到西黑冠長臂猿鳴聲的情況共有29 d,占有鳴聲記錄總天數的31.8%(共91 d)。僅有單只拾音器記錄到長臂猿鳴聲的共有62 d,其中2號拾音器共記錄59 d,占有鳴聲記錄總數的64.8%(共91 d),1號拾音器共記錄2 d,3號拾音器記錄1 d,其余的4、5、6號拾音器未出現過單獨記錄到長臂猿鳴聲的情況。

        監測點附近西黑冠長臂猿群體鳴聲聚類(提取長臂猿鳴聲的MFCC特征,使用Mean Shift算法,聚類過程見Zhou et al,2019)和實地調查結果顯示,監測點附近有2個西黑冠長臂猿群體。而拾音器陣列中的6個拾音器均能記錄到群體1和群體2的鳴聲。將監測點不同長臂猿群體鳴聲聚類結果與拾音器陣列的聲強分析結果(表1)、鳴聲方向分辨結果(圖8)對照分析后發現,西黑冠長臂猿群體1的鳴聲主要來自2號拾音器所指方向,聲強最大值為65.88dB。群體2的鳴聲主要來自3、4號拾音器所指方向,其中3號拾音器對應最大鳴聲強度為56.75 dB,4號拾音器對應的最大鳴聲強度為63.77 dB。

        圖6 監測點附近成年雄性西黑冠長臂猿不同鳴叫類型的聲譜圖。a,b:重復音節;c,d:弱調節音節;e,f:強調節音節。
      圖6 監測點附近成年雄性西黑冠長臂猿不同鳴叫類型的聲譜圖。a,b:重復音節;c,d:弱調節音節;e,f:強調節音節。

        Fig.6 The sonogram of adult western black crested gibbon male’s call types in monitoring station.a,b:Aa notes;c,d:Weakly modulated figures;e,f:Modulated figures.

        圖7 監測點附近雌性西黑冠長臂猿不同類型激動鳴叫的聲譜圖
      圖7 監測點附近雌性西黑冠長臂猿不同類型激動鳴叫的聲譜圖

        Fig.7 The sonogram of adult western black crested gibbon female’s great call types in monitoring station

        表1 鳴聲樣本聲強檢測結果及對應西黑冠長臂猿群體
      表1 鳴聲樣本聲強檢測結果及對應西黑冠長臂猿群體

        圖8 監測點附近西黑冠長臂猿鳴叫方向示意
      圖8 監測點附近西黑冠長臂猿鳴叫方向示意

        Fig.8 Call directions of the western black crested gibbon in monitoring station

        圖9 監測點附近西黑冠長臂猿鳴叫方向
      圖9 監測點附近西黑冠長臂猿鳴叫方向

        Fig.9 Call directions of the western black crested gibbon in monitoring station

        對照拾音器陣列實際安裝位置(圖9)可見,群體1主要分布在枇杷箐監測點西南方向,群體2主要分布在監測點西北方向,拾音器陣列方向分辨結果與護林員實際調查結果一致。在2018年9月至2019年6月間拾音器陣列記錄到的長臂猿鳴聲始終對應著2 (群體1),3、4 (群體2)號拾音器所指方向,1、5、6號拾音器所指方向從未單獨記錄到任意一個西黑冠長臂猿群體的鳴聲,這表明監測點附近的兩個西黑冠長臂猿群體領地相鄰,而不同時間點兩個長臂猿群體的鳴聲聲強變化也表明西黑冠長臂猿鳴叫地點并不固定。

        3 、討論

        長臂猿監測工作一般從鳴聲監測開始,這是獲得長臂猿種群信息最直接、最有效的手段,需貫穿整個監測周期(管振華等,2017)。本研究的目的是開發一套自動化的被動聲學監測系統,并將其應用到西黑冠長臂猿的長期監測工作中。該系統使用太陽能供電,并通過無線微波實時傳輸數據。系統最大的特點在于使用自研的指向性拾音器陣列對西黑冠長臂猿鳴聲進行監測,除了能記錄長臂猿鳴聲之外,還能分辨長臂猿鳴聲來源方向。監測數據實時傳回管護局存儲在數據服務器中,研究人員可借助后臺數據管理系統對數據進行管理分析。實驗結果表明,本研究設計的被動聲學監測系統長期運行穩定,拾音器陣列能有效分辨西黑冠長臂猿鳴聲來源方向,適用于西黑冠長臂猿的長期監測。

        本文設計的自動化被動聲學監測系統與傳統人工監測方法相比最大的優勢在于,系統使用太陽能供電并配合無線網絡進行實時傳輸,無需定期進行電池及存儲介質的更換,有效降低了后期管理成本,減少數據損壞丟失的風險。同時,系統可長期連續運行的特點使得研究者可獲得持續性更好、完整度更高的監測數據。而指向性拾音器陣列的應用,也為研究人員在鳴聲監測時能有效分辨西黑冠長臂猿鳴聲來源方向提供了參考。

        本文設計的被動聲學監測系統作為一種新的監測手段,在未來推廣應用時需從成本、性能和穩定性三個方面來綜合考慮。從監測成本來看,系統使用的拾音器陣列成本約為1萬元人民幣,太陽能供電系統和無線傳輸系統以及各項基礎費用約為2萬元人民幣。同時,系統使用自己搭建的無線網絡,無需額外支付網絡通信費用,按照至少5年的使用壽命計算,平均每年花費約為0.6萬元。從長期監測的角度來看,它比不帶有太陽能或遠程數據傳輸功能的聲學監測設備(例如Wildlife Acoustic Song Meter 4,約849美元/臺)或商業化的監測系統(例如ARBIMON (Aide et al,2013),約3千美元/年但不包含監測硬件)的性價比更高。

        從指向性拾音器陣列的監測范圍來看,我們在距離監測點1.8 km左右的中繼點,使用牛角號(楚雄當地傳統樂器,鳴奏時頻率集中在1–3 kHz,聲強約為80–100 d B)進行了測試,指向性拾音器陣列能清晰記錄到牛角號的號聲。而西黑冠長臂猿鳴聲的主頻率也主要集中在1–2 k Hz左右,傳播距離在2 km左右(范朋飛等,2010),故可以大致估算得到指向性拾音器陣列的監測范圍約為以監測點為圓心半徑2 km左右的范圍。就哀牢山國家級自然保護區楚雄片區這樣狹長的區域而言(楚雄片區長約20 km,最寬處約4.2 km),大約5–8個監測點便可對片區內西黑冠長臂猿實現覆蓋式監測。

        監測系統從2018年9月15日起開始運行,就監測系統設備運行情況來說,系統內設備均未出現過硬件故障。但從監測記錄統計結果(圖5)來看,2018年10月至2019年2月間每月記錄到鳴聲的天數少于2019年3月至8月記錄到的鳴叫天數。除了因為季節造成的西黑冠長臂猿鳴叫頻次差異外,我們在對系統運行日志分析后發現,造成2018年9月至2019年2月監測結果較少的原因還包括以下兩個方面:(1)監測初期系統整體運行還未完全穩定,監測系統數據傳輸網絡的臨時故障、管護局停電造成的數據服務器暫停工作等原因均會造成監測數據的不連續;(2)長臂猿鳴叫主要發生在日出前0.5 h至日出后3 h內(范朋飛等,2010),通常這個時間段監測設備僅依靠蓄電池供電,超過7天的連續陰雨天和太陽能板周圍樹木陰影的遮擋會造成太陽能供電系統發電效率較低,蓄電池儲備電量無法在清晨完全滿足系統運行需求。僅當10點以后溫度回升太陽照射面積加大太陽能板開始工作,系統才有足夠的電力供應以恢復運行,而此時西黑冠長臂猿的鳴叫大多已經結束,即使記錄到也僅有一小段。為保證監測系統運行的穩定性和數據的完整性,我們為監測系統內各子系統增加了智能控制開關,通過控制開關可設定各子系統工作狀態及時長,合理調配電能使用情況,以保證系統在長臂猿鳴叫集中的時間段始終正常工作。通過對系統的調整和改進,監測系統從2019年3月開始便一直正常運行未再出現過監測中斷的情況。不過,長臂猿鳴聲所在的1–2 kHz頻段附近還有竹雞(Bambusicola fytchii)、鷓鴣(Francolinus pintadeanus)等鳥類鳴聲會與長臂猿鳴聲混疊,造成后期數據處理困難,這也是未來被動聲學監測系統推廣應用過程中,需重點關注的問題。

        在未來的工作中,此系統可向小型化和便攜化方向發展,進一步降低搭建成本,并結合聲音事件識別、大數據和機器學習等技術實現智能化監測,方便研究者將其與原有監測方法結合互補,從不同的時空尺度構建更大規模的監測網絡。同時,此系統改進后也適用于具有大聲鳴叫行為的其他動物類群的監測或是配合多種傳感器用于更廣泛的生物多樣性監測。

        參考文獻

        Aide TM,Corrada-Bravo C,Campos-Cerqueira M(2013)Real-time bioacoustics monitoring and automated species identification.PeerJ,1,e103.
        Blumstein DT,Mennill DJ,Clemins P,Girod L,Yao K,Patricelli G,Deppe JL,Krakauer AH,Clark C,Cortopassi KA,Hanser SF,Mc Cowan B,Ali AM,Kirschel ANG(2011)Acoustic monitoring in terrestrial environments using microphone arrays:Applications,technological considerations and prospectus.Journal of Applied Ecology,48,758-767.
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