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  3. Automatisierte Brutanalyse des Schneesperlings Automatisierte Brutanalyse des Schneesperlings

Automatisierte Brutanalyse des Schneesperlings

Für das Monitoring der Population des Schneesperlings wird dessen Brutverhaltens mittels Audioaufnahmen und Machine Learning überwacht, um Alter und Anzahl der Nestlinge, sowie die Frequenz des Fütterns zu bestimmen.

Brief information

School:

Engineering and Architecture

Status:

Ongoing

Period:

01.03.2025 - 31.12.2025

Overview

Die Schweizerische Vogelwarte Sempach hat sich zur Aufgabe gemacht, die einheimische Vogelwelt zu überwachen und deren Lebensweise zu erforschen. Ein aktuelles Projekt befasst sich mit dem Monitoring der Population des Schneesperlings, welche seit 2015 signifikant abgenommen hat. Ein wichtiges Analysetool hierbei ist die Überwachung des Brutverhaltens. Dabei werden Alter und Anzahl der Nestlinge ermittelt, sowie die Frequenz des Fütterns bestimmt. Teilweise kann diese Analyse in Nestboxen erfolgen, welche einen direkten (optischen) Zugang zum Nest und zur Brut ermöglichen. Allerdings ist der Schneesperling im Gebirge, u.a. in den Alpen, beheimatet und nistet meist in Felsspalten oder anderen, nicht direkt zugänglichen Orten. Durch die Installation von Audiorecordern ist es allerdings möglich, die Rufe der Nestlinge aufzuzeichnen, womit ein indirekter Zugang zu den gewünschten Informationen möglich ist. So lassen sich die Rufe der Nestlinge in «contact» und «feeding»1 kategorisieren. Während die Bedeutung des contact-Rufes nicht vollständig geklärt ist, erfolgt feeding-Ruf immer dann, wenn ein Schneefinken-Elternteil zum Nest kommt, um die Nestlinge zu füttern. Der feeding-Ruf kann daher direkt zur Bestimmung der Fütterungsfrequenz verwendet werden. Zusätzlich gibt es Ansätze, das Alter und die Anzahl der Nestlinge aus den Rufen zu bestimmen.
Das hier beschriebene Projekt hat zur Aufgabe, ausgehend von bereits erfolgten Vorarbeiten methodische Verfahren der Audiodatenanalyse zur automatischen Überwachung des Brutverhaltens von Schneesperlingen zu erforschen und in einer intuitiv anwendbaren Software zu implementieren.

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Facts

Type of project

Forschung

Internal organisations involved
  • CC Intelligent Sensors and Networks
Funding
  • Private / Stiftungen
UN Sustainable Development Goals
Among other things, this project contributes to the attainment of the following UN Sustainable Development Goals (SDGs):
  • SDG 13: Climate Action
    Take urgent action to combat climate change and its impacts
hidden

Persons involved: internal

Project manager
  • Klaus Zahn
Member of project team
  • Andreas Caduff
  • Viola Clematide
  • Matthias Höfflin

Brief information

School:

Engineering and Architecture

Status:

Ongoing

Period:

03/01/2025 - 12/31/2025

Project Head

Prof. Dr. Klaus Zahn

Head of CC ISN

+41 41 349 35 73

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