Kuten ihmisellä sormenjälki, norpalla turkki on aina uniikki. Turkin yksilöllisistä kuvioista norpat voidaan tunnistaa ja erottaa toisistaan.
Tehokkaimmin tunnistaminen tapahtuu hahmontunnistusmenetelmillä. Niitä kehitetään LUT-yliopistossa professori Heikki Kälviäisen johdolla.
"Käytännössä kyseessä on digitaalisen kuvankäsittelyn menetelmät. Tuotamme neuroverkon ja sinne algoritmin, joka tunnistaa kuvatietoja yhdistelemällä eri norppayksilöt", Kälviäinen kertoo.
Menetelmää kehitetään osana Suomen ja Venäjän yhteistä Towards sustainable coexistence of seals and humans (EU-CBC CoExist) -hanketta. Tunnistetietojen avulla Saimaalla ja Laatokalla elävien norppien lukumäärää ja levinneisyyttä voidaan seurata sekä tarkastella niiden sosiaalista kanssakäymistä. Tiedot hyödynnetään norpan suojelutyössä.
"Hanke liittyy osittain ilmastonmuutoksen analysointiin. Leudot talvet ovat norpan pesimiselle erittäin suuri uhka. Ilmastonmuutosta peilataan norpan käyttäytymiseen, jotta nähdään, miten norppa sopeutuu vallitseviin olosuhteisiin".
LUT toteuttaa luonnonsuojelun digitalisaatiota
Yhden yksilön tunnistaminen vaatii satoja digitaalisesti analysoituja norppakuvia. Suomessa kuvadataa tuottavat kentällä liikkuvat Itä-Suomen yliopiston biologit sekä luontoon asennetut parikymmentä riistakameraa. Ne ikuistavat Saimaalla eläviä norppia tasaisin välijoin.
Saimaannorppakannan tiedetään olevan noin 400 yksilöä. Niistä on jo satojatuhansia valokuvia. Laatokalla norppia on joitakin tuhansia, ja niiden järjestelmällinen kuvaaminen on hankkeen myötä käynnistymässä.
"Laatokka on suurempi kuin Saimaa, mutta siellä norppien suosimia saaripaikkoja on vähemmän. Hankkeessa pyritään selvittämään, missä kaikkialla norpat, venäläisittäin nerpat, naapurimaassamme oleilevat".
Kälviäinen ennakoi nerppojen tunnistamisen olevan haastavaa, sillä ne ovat tummempia kuin saimaannorpat. Turkkikuvioiden tunnistamiseen perustuvalle menetelmälle haaste on sekin, että kuviot joustavat norpan asentojen mukaan. Lisäksi vuodenajat vaikuttavat turkin väriin ja paksuuteen.
Menetelmän toimivuudesta on kuitenkin näyttöä. LUTilla jo vuonna 2015 tehdyt alustavat tutkimustulokset osoittivat, että saimaannorpat ovat automaattisesti tunnistettavissa. Silloin analysoitavia kuvia oli tuhat.
"Tähän mennessä olemme analysoineet 5500 kuvaa 29 saimaannorpasta ja saimme tunnistamistulokseksi 91,2 prosenttia. Uskomme, että norpat on mahdollista tunnistaa", Kälviäinen toteaa.
Tarkemmin määriteltyjä verkkokalastuskieltoalueita
Yksilöt erottavan tunnistusmenetelmän aikaansaaminen EU-CBC CoExist -projektissa mahdollistaisi norppien reaaliaikaisen tunnistamisen. Jos luonnossa olevat kamerat tunnistaisivat norppayksilöt ilman viivettä, niiden liikkeitä voitaisiin seurata ja reagoida eriskummallisuuksiin nopeastikin. Lisäksi päästäisiin eroon norpan selkään kiinnitettävästä, stressaavasta lähettimestä.
Saavutetun paikallistiedon avulla voitaisiin myös rakentaa sopu norpan ja kalastajan välille.
"Kun norppien reitit tiedetään, voidaan minimoida niiden verkkokuolemat. Tiedolla voidaan määrittää verkkokalastuksen kieltoalueet", Heikki Kälviäinen perustelee.
LUT-yliopiston konenäön ja hahmontunnistuksen ryhmän, Machine Vision and Pattern Recognition (MVPR), osaamista on totuttu hyödyntämään pääasiassa teollisuuteen sekä ihmisten terveyteen liittyvässä tutkimuksessa ja kehittämisessä. Konenäön menetelmillä on katsottu esimerkiksi tukin kuoren läpi optimaalisimman sahauslinjan löytämiseksi ja autettu sokeritautipotilaita silmänpohjadiagnoosissa.
Professori Kälviäisen mukaan konenäon menetelmille olisi käyttökohteita eläinkuntaan liittyvässä tutkimuksessa enemmänkin. Esimerkiksi resurssitehokasta hahmontunnistusmenetelmää voitaisiin soveltaa minkä tahansa eläimen laskentaan ja saada vastaus vaikkapa susi- tai valkoposkihanhikannan todellisesta koosta.
"Laboratorioryhmämme on tietysti kiinnostunut kaikesta kuvadatasta, mutta kyllä nyt meneillään oleva projekti on erityinen. Sen palkinto on norpan auttaminen. 400 yksilöä Saimaalla on todella pieni määrä", Kälviäinen sanoo.
Lisätietoja:
