Podrobno

Optimizacija metod in terenskega dela za spremljanje številčnosti prostoživečih živali z uporabo foto-pasti v Sloveniji
ID Pavlin, Petra (Avtor), ID Jerina, Klemen (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,59 MB)
MD5: 0D478B688A8AC0DF6622A667D9632376

Izvleček
Foto-pasti se uporabljajo za različne namene, vključno za spremljanje gostot prostoživečih vrst. Uporabe foto-pasti ima svoje pomanjkljivosti, vendar se še vedno razvija in izboljšuje različne pristope. V nalogi smo ocenili minimalno število kamer in čas snemanja za določitev gostot za dano relativno točnost ocene (koeficient variacije) pri izbranih ciljnih vrstah: jelenjad, srnjad, divji prašič, medved, lisica in jazbec. Terensko delo je potekalo na območju Menišije med marcem 2023 in marcem 2024 na površini 60 km2. S 99 foto-pastmi smo na 149 sistematično razporejenih ploskvah v 79 dnevih snemanja zajeli 247986 slik. Z analitično metodo bootstraping smo preverjali spreminjanje koeficienta variacije (KV%). Rezultati so pokazali, da je za visoko zanesljivo oceno (KV% < 20 %) gostote jelenjadi potrebnih 45 kamer, ki snemajo 79 dni, za srednjo natančnost (20 % < KV% ≤ 40 %) pa 10 kamer. Za določanje srednje natančnosti gostote srnjadi je potrebno 21 kamer, lisice 45, medveda 63, divjega prašiča pa 81 kamer. Visoko natančnost ocene gostote jelenjadi lahko določimo tudi z snemanjem 99 kamer 7 dni, srnjadi 9, lisice 21, medveda 63, jazbeca pa 48 dni. Divjemu prašiču lahko določimo srednjo natančnost z 28 dnevi snemanja. Svetujemo, da se nadaljnje raziskave usmeri v analizo medsebojnega vpliva časa snemanja in števila kamer, vpliva okoljskih dejavnikov in vrstnih specifik.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:foto-pasti, prostoživeče živali, relativna gostota, optimizacija metode, metode za ocenjevanje gostote
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:BF - Biotehniška fakulteta
Založnik:[P. Pavlin]
Leto izida:2025
PID:20.500.12556/RUL-170870 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:630*15:630*5(043.2)=163.6
COBISS.SI-ID:243164419 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:19.07.2025
Število ogledov:315
Število prenosov:65
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Optimizing methods and fieldwork for monitoring wildlife abundance using camera traps in Slovenia
Izvleček:
Camera traps are used for various purposes, including monitoring the densities of wild species. The use of camera traps has its drawbacks, but it continues to evolve and improve in different approaches. In this study, we evaluated the minimum number of cameras, and the duration of recording required to estimate densities with a given relative accuracy (measured by coefficient of variation) for selected target species: red deer, roe deer, wild boar, bear, fox, and badger. Fieldwork was conducted in the Menišija area between March 2023 and March 2024, covering an area of 60 km². Using 99 camera traps on 149 systematically distributed plots, we captured 247986 images over 79 recording days. With the analytical bootstrap method, we examined the changing of the coefficient of variation (KV%). Results showed that for a highly reliable estimate of red deer density, 45 cameras recording for 79 days are required, while medium accuracy can be achieved with 10 cameras. For medium accuracy, 21 cameras are needed for roe deer, 45 for foxes, 63 for bears, and 81 for wild boars. High accuracy in estimating red deer density can also be achieved by recording with 99 cameras for 7 days, for roe deer in 9 days, for foxes in 21 days, for bears in 63 days, and for badgers in 48 days. Medium accuracy for wild boar can be determined with 28 recording days. Further research should focus on analysing the interrelationship between recording time and the number of cameras, as well as the impact of environmental factors and species-specific characteristics.

Ključne besede:camera traps, wildlife, relative density, method optimization, density estimation methods

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj