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Algorithmen schützen Vögel

Analyse von Radardaten gibt Aufschluss über Vogelflugrouten für Umweltgutachten

Ausschnitt einer Abbildung des Tools, das das Short Paper der Biomedical Image-Forschungsgruppe zum Thema Automatic Bird Tracking und Visualisierung durch Radarbilder vorstellt.

Infrastrukturprojekte auf dem Land, wie Hochspannungsleitungen und Windkraftwerke, erfordern oft im Vorfeld eine ornithologische Überwachung, um Auswirkungen auf die lokale Tierwelt abschätzen zu können. Üblicherweise werden hier die Vögel, die mit Stromleitungen kollidieren, erfasst oder visuelle Aufzeichnung der Vögelzüge bei Tageslicht angefertigt. In den letzten Jahren setzt sich darüber hinaus der Einsatz von Radartechnik – zum Beispiel von Schiffsradaren – immer mehr durch. Radaraufnahmen haben den großen Vorteil, dass sie die Ortung von Vögeln in großen Höhen auch nachts – wenn der größte Vogelflug stattfindet – sowie über längere Zeiträume ermöglichen. Um die große Menge der dabei entstehenden Bilder analysieren und weiterverarbeiten zu können, hat das VRVis ein Werkzeug für die automatische Vogelortung und Visualisierung auf Schiffsradar-Aufnahmen entwickelt. Ein speziell programmierter Bird Tracking-Algorithmus für vertikal aufgenommene Radarbilder extrahiert dabei bestimmte Parameter wie Flugrichtung, -höhe und -dauer aus den Aufnahmen, um die Flugwege von Vögeln visuell darstellbar zu machen.

Dieses Projekt wurde im Rahmen einer Machbarkeitsstudie von der Biomedical Image-Forschungsgruppe in Kooperation mit coopNatura, Büro für Ökologie und Naturschutz, umgesetzt und erhielt bereits eine Auszeichnung bei der VCBM Konferenz 2019 in Brno (Visual Computing for Biology and Medicine).

Weitere Informationen:

F. Ganglbauer, K. Bühler (2019): Feasibility Study For Automatic Bird Tracking and Visualization from Time-Dependent Marine Radar Imagery
Short paper präsentiert beim Eurographics Workshop on Visual Computing for Biology and Medicine 2019, "Honorable Mention" beim Best Short Paper Award)

Florian Ganglbergers Short paper erhält eine "Honorable Mention" bei der VCBM 2019

Video zum Short paper