Como ya sabéis, las carreteras producen múltiples efectos en el medio ambiente como mortalidad animal, fragmentación de hábitats y poblaciones, modificación de patrones reproductivos entre otros. En el grupo de los anfibios en particular, debido a sus patrones de actividad, la estructura de sus poblaciones y las preferencias de hábitat, se ven fuertemente afectados por la intensidad del tráfico, la densidad de carreteras y mueren masivamente en las carreteras de ámbito más local.

Realizar monitoreos de animales atropellados requiere una gran inversión de dinero y tiempo, dependiendo principalmente de voluntariado. En éste sentido son necesarias metodologías que sean baratas, fácilmente implementables y automatizables para monitoreos a largo plazo y en amplias zonas.

Estamos desarrollando un sistema de mapeo con la capacidad de detectar automáticamente eventos de atropellos. Para eso, es necesario diseñar algoritmos computacionales. Estos algoritmos se están diseñando para la identificación de anfibios atropellados en las imágenes obtenidas durante los transectos por carretera. Para tal identificación, requieren una priorización de búsqueda/análisis en la imagen. En este sentido, estamos considerando una serie de cuestiones: Qué criterio seguimos, como expertos o experimentados, en el momento de la identificación? En qué nos basamos para identificar un animal atropellado como anfibio? Para responder a estas preguntas, hemos creado un test con una serie de imágenes para poder establecer los criterios de priorización en los algoritmos de identificación.

El objetivo de este cuestionario NO ES IDENTIFICAR CORRECTAMENTE CADA INDIVIDUO ATROPELLADO, es sólo ESTABLECER LOS CRITERIOS UTILIZADOS PARA LA IDENTIFICACIÓN / CLASIFICACIÓN.

El test consiste en CINCO SETS con 10 IMÁGENES + formulario en cada set. Al principio de cada set, se requiere una identificación personal. Ésta puede ser vuestra identidad real o bien como colaborador anónimo. En caso de dar vuestra identidad real, esta se mantendrá en el más estricto ámbito del proyecto y sólo se utilizaría de forma pública bajo vuestra autorización como colaborador en los informes que se generen en el proyecto. Una vez finalizado cada set (de 10 imágenes) se envían los resultados a nuestra base de datos y se genera el link para el siguiente set de 10 imágenes. En el último set, hemos añadido un campo extra donde podréis aportar comentarios, puntos de vista o críticas constructivas al propio test.

Podéis encontrar los cinco sets de imágenes en los links que aparecen a continuación:

SET01:

https://docs.google.com/forms/d/1je19sVlRCQzXJNvDWxSHis9nrkg6D9ifzLgVnovQV2A/viewform   

SET02:

https://docs.google.com/forms/d/1Xu9zlnjisSFdAbK27XXAiaAgpP__Z9X37B-b-HCbKl0/viewform

SET03:

https://docs.google.com/forms/d/1EcLMYMr13kK9r97P_e-bngzdP32GKYtyOXztXma-xro/viewform

SET04:

https://docs.google.com/forms/d/1WWPS_yRVHaVS51ajvH1DMbsSQOHhxEQmoPwn3ZvbudQ/viewform

SET05:

https://docs.google.com/forms/d/1w-YaYfgGVh-NlVPdDCSs8gCtsMQhi09ypKDXD2FvClI/viewform

 

NOTAS ACLARATORIAS: 

Algunos colaboradores han comentado la imposibilidad de expandir las imágenes. En este tipo de formulario (proporcionado por Google), es imposible tal expansión. Aun así, esto no tiene porqué representar un problema. La idea es que el “experto o colaborador” intente identificar en las mismas condiciones que el algoritmo computacional. Estas condiciones no serán las mejores ni mucho menos. El objetivo del test es sólo determinar criterios visuales. Todas las imágenes de atropellos han sido tomadas en la Península Ibérica (Sobre todo Cataluña y Portugal) y, hay algunas de réptiles, invertebrados, aves y mamíferos. Son imágenes para prevenir una posible sugestión positiva.

Si conocéis a otras personas que trabajen en esta disciplina o tengan alguna experiencia en prospecciones en fauna atropellada, no dudéis en divulgar este test. Cuántos más datos obtengamos, mejores serán las conclusiones que de él se deriven.

Vuestra contribución es muy importante para el proyecto. Sólo nos queda agradecer sinceramente vuestra ayuda, por el esfuerzo y el tiempo invertidos en la realización del test.

Simplemente, muchísimas gracias.

 

Marc Franch Quintana

CICGE - Centro de Investigação em Ciências Geo-Espaciais; Observatório Astronómico Prof. Manuel de Barros; Alameda do Monte da Virgem, 4430-146; Vila Nova de Gaia (PORTUGAL)

 

HERPETOLOGIA - Departament de Biologia Animal (Vertebrats) Universitat de Barcelona; Av. Diagonal 643; 08028 Barcelona

Mail: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Web: https://www.researchgate.net/profile/Marc_Franch/?ev=hdr_xprf

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