“无人机+红外热成像”助力蜘蛛猿等猿类物种研究

野生动物保护者通常依据精确的动物种群数量来采取相关保护决定及行动；然而，由于进行实地勘查非常困难且花费巨大，大部分树栖物种的相关数据非常缺乏实效性。据麦姆斯咨询报道，一支研究团队为了克服这些挑战，使用搭载了红外热像仪（TIR camera）的无人机来监控Los Arboles Tulum地区吼猴、蜘蛛猿及猩猩等灵长类动物种群的数量，Los Arboles Tulum是一片距墨西哥金塔纳罗奥州地区图卢姆（Tulum）约14公里的住宅开发区。在该地区，每2公顷土地上的房屋只允许占据5%的土地，因此到目前为止，这片400公顷土地98%的面积仍然是森林。

该项目表明，搭载红外热像仪的无人机可成功地用于确认郁闭林冠森林中蜘蛛猿的存在及数量。这类植被为中常绿乔木，树高约30米，地形相对平坦。

研究方法

该技术可应用于在有其他体型相似物种大量停留的林冠区域中确定蜘蛛猿的分布及种群数量，使用红外热像仪可准确地将蜘蛛猿与其他物种区分。由于与周围环境和物种相比，蜘蛛猿的体温相对较高，因此使用红外热像仪很容易发现他们。由于它们经常活动在森林树冠顶部，并且往往睡在树枝末端，因此在空中观测比地面有着明显优势。自2016年11月起，研究人员对生活在Los Arboles Tulum的蜘蛛猿持续进行研究，它们也已经习惯人类的存在。

无人机搭载的融合相机所拍摄的红外热成像图片

上图为无人机搭载的融合相机所在A、B两点飞行期间所记录的红外热成像图片，左图为2018年6月20日19:30睡眠位置A，右图为2018年6月20日5:45分睡眠位置B。两次飞行高度都在地面以上70米，大约在树冠以上40 - 45米。右侧为与伪彩色热成像图像相对应的温标。蜘蛛猿的位置用箭头标出，圆圈表示一位人类观察者在地上数猿类的数量。在研究这些热红外数据时，也会在这些图像中看到一些混淆热源，特别是夜间勘查搜寻时（左图），例如，一些树枝在白天吸收了太阳的热量，晚上就会成为明亮的热源。

研究设备

本研究所使用的无人机是一架550mm四轴飞行器，其挤制铝材框架由悬臂和玻璃纤维板构成，可提供最优的重量强度性能；该无人机由14.8V锂聚合物电池提供动力，当无人机安装红外热像仪时，该电池可提供约10分钟的飞行时间。Pixhawk 2.1自动驾驶仪用于运行开源的ArduCopter固件，可在配置和操作系统时提供高度灵活性。自动驾驶仪配置为允许手动驾驶或自动（预编程）飞行。在本研究的所有飞行过程中，热像仪均以90度的垂直角度向下。

为了比较地面勘查与无人机勘查中蜘蛛猿的数量，研究小组首先需要确定蜘蛛猿是否会在17:30到19:00之间出现在它们睡眠位置。一旦确认，他们会驾驶无人机飞越蜘蛛猿睡眠点，地面勘查会在同一时间在睡眠位置统计数量；接着，第二天日出之前会在同一位置使用两种方法再统计一遍，并比较无人机和地面勘查的夜间和早晨的数据。

测试过程及相关分析

为了对猿类进行空中勘查，需要预先在睡眠位置地面以上60 - 70米的无人机飞行范围内进行预先编程的网格飞行（grid flight）。网格飞行时间约4至8分钟之间，具体时间取决于被测场地的面积、飞行高度以及为画面所选的重叠与旁向重叠的百分比。此外，完成睡眠位置绕单棵树冠飞行、4次悬停的飞行时间为5分钟。2018年6月10日至23日期间，在选定的3个睡眠位置，进行了33次无人机搭载红外热像仪飞行（29次网格飞行和4次悬停飞行）。猿类对无人机最常见的反应是改变位置或向下移动几米。一旦无人机勘查完成（通常是在勘查开始6 - 10分钟后），许多猿类都会回到原来的位置。研究中，不止一次出现一只猿类对头顶上的无人机发出尖叫声。尽管如此，这些猿类对无人机的反应并没有引发任何异常变化。例如，在无人机开始勘查前在玩的幼猿，在整个飞行期间还是继续玩耍。

地面勘查（即由地面观察员计数猿类的数量），由五名经验丰富的观察员完成勘查，为其配备双筒望远镜，以协助计算猿类数目，并利用全球定位系统（GPS）标记猿类亚群的位置。检验无人机计数与地面测量的一致性，研究进行了一致性分析。为了便于比较，将无人机飞行的红外热成像视频的子样本编辑成20个30秒长的视频。

研究结论

在进行这些基于无人机的物种计数试验中，通过比较无人机获得的大量数据集与同时间地面勘查的结果，研究人员能够证明红外热像仪可作为一项可行且有效的研究方法，来获取郁闭林冠森林中蜘蛛猿的存在及数量数据。研究中使用了网格飞行和悬停飞行两种方式，以确定这两种方法来探测和计数蜘蛛猿的可行性。

此外，无人机获得的红外热成像数据可用于改进物种分布模型、计算种群密度。研究人员认为，利用红外热成像技术可以帮助填补现有关于蜘蛛猿分布及数量的知识空白。

此研究项目由美国国家地理学会（National Geographic Society，WW-198EC-17）、英国科学和技术设施理事会全球挑战研究基金（UK Science and Technology Facilities Council Global Challenges Research Fund，ST/R002673/1）和Los Arboles Tulum共同资助。