Publications du Service canadien des forêts

Comparison of semiautomated bird song recognition with manual detection of recorded bird song samples. 2017. Venier, L.A.; Mazerolle, M. J.; Rodgers, A.; McIlwrick, K.A.; Holmes, S.;Thompson, D. Avian Conservation and Ecology 12(2): article 2.

Année : 2017

Disponible au : Centre de foresterie des Grands Lacs

Numéro de catalogue : 37411

Langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (demande par courriel)

Disponible sur le site Web de la revue ou du journal.
DOI (identifiant d'objet numérique) : 10.5751/ACE-01029-120202

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Résumé en langage clair et simple

L’utilisation d’appareils d’enregistrements automatisés pour échantillonner les populations fauniques augmente. Ces appareils peuvent produire beaucoup de données difficiles à traiter manuellement. Cependant, il est possible d’analyser les renseignements de ces enregistrements au moyen d’un logiciel de reconnaissance automatisée des sons. Notre objectif était d’évaluer l’utilité des appareils de reconnaissance automatisée des chants d’oiseaux aux fins d’activités de conservation et de gestion forestière durable. Plus précisément, nous avons comparé des données de détection provenant d’enregistrements de chants d’oiseaux interprétés par des spécialistes par rapport aux appareils d’enregistrements automatisés et aux données tirées d’un processus de reconnaissance semi-automatisé. Nous avons enregistré des chants d’oiseaux sur 109 sites en forêt boréale en 2013 et 2014 en utilisant des appareils d’enregistrements automatisés. Notre étude a été réalisée en deux étapes. Premièrement, nous avons sélectionné des enregistrements de dix minutes provenant de chaque site aux fins d’interprétation. Un spécialiste des chants d’oiseaux a analysé les 436 enregistrements et noté tous les oiseaux entendus. Nous avons créé des appareils de reconnaissance des chants d’oiseaux pour dix espèces en utilisant le logiciel Song Scope (Wildlife Acoustics), et chacun des appareils de reconnaissance a analysé les mêmes enregistrements. Nous avons utilisé des modèles d’occupation pour estimer la probabilité de détection associée à chaque méthode. À la deuxième étape de notre étude, nous avons estimé la probabilité de détection du logiciel de reconnaissance de chant sur quatre enregistrements d’une semaine (350 - 630 min par semaine) à chacun des 109 sites. Nos résultats permettent de constater que la probabilité de détection de la plupart des espèces à partir d’un enregistrement de dix minutes est beaucoup plus grande en utilisant des enregistrements de chants d’oiseaux interprétés par un spécialiste qu’en utilisant le logiciel de reconnaissance de chant. Par contre, nos résultats indiquent que des appareils d’enregistrements automatisés et un logiciel de reconnaissance de chant peuvent être des outils utiles pour estimer la probabilité de détection et l’occupation des oiseaux de forêt boréale lorsque les échantillonnages sont réalisés sur des périodes suffisamment longues.

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