歐洲河獺在德國的一個動物園休息。（圖片由Frederick Kistner提供）
為了保護瀕臨滅絕的物種，監測它們至關重要。我們的使命是 WildTrack 是製定和實施更好的監測瀕危物種的技術。具體來說，我們對非侵入性和成本效益的監測方法感興趣，我們的足跡識別技術 （FIT）就是這種方法的一個例子。
自2004年我們創建WildTrack以來，我們開發了針對有魅力的瀕危物種的FIT算法，從北極熊到獵豹，從大熊貓到山獅。我們與從非洲大像到歐洲國家的動物一起工作，我們的項目合作夥伴現在跨越五大洲。
它會與河獺一起使用嗎？
當弗雷德里克（弗雷迪）基斯納 ， 2014年，德國科布倫茨 - 蘭道大學的碩士生向我們詢問了使用FIT進行歐洲河獺調查的可能性，我們認為這將是一項相當簡單的任務。正如他所說，弗雷迪採取了雄心勃勃的計劃最近的一篇文章 ：
弗雷迪收集了1000多個水獺足跡。
“我必須從已知（圈養）水獺收集足蹟的參考數據庫開始。2015年，我訪問了德國和奧地利各機構的幾個水獺。就像我剛開始時一樣天真，我想我每天都可以輕鬆地去一個動物園！“
事實證明，水獺是我們合作過的最具挑戰性的動物。
弗雷迪在德國動物園的一個潮濕寒冷的冬天裡學到了很多東西，滑溜溜的水獺躲著他精心鋪設的沙灘。
但他決心不被他難以捉摸的科目所打動。“我設法收集了超過一千隻12只動物的足跡，”他寫道。
哪個腳哪個？
憑藉決心和耐心的混合，他為他的訓練數據集收集了超過一千個水獺印花。但是在區分左右腳，前腳和後腳方面存在更多挑戰：
FIT方法適用於水獺足跡。
“最終，我們提出了一個非常直接的解決方案，以區分腳和突出的功能。我們選擇這些功能的方式使我們能夠處理不完整的足跡，因為“完美”的印刷品只發生在現場所有印刷品的三分之一左右。這使我們有機會使用更多的重複數據，使統計數據更加健壯。“
不僅如此，他還改編了我們的FIT劇本 JMP 為了他自己的需要。他解釋說：
“我學會了在JMP數據可視化軟件中使用FIT插件，我正在研究這種算法。第一批結果非常有希望。右前腳的模型顯示準確率超過90％。
“由於有時很難找到水獺的連續痕跡，這些水獺的足夠數量足以完成同樣的重複，我還開發了一個包含右前腳和鏡像左前腳的模型。
“有了這個模型，我目前的成功率超過80％。這些數字不是最終的，因為還有一些測試要做。然而，它們表明歐洲魚獺是另一種可以通過使用FIT個性化的動物。“
將FIT帶給更多的研究人員
也許對我們來說最重要的是，弗雷迪現在正在培訓並將水獺FIT技術轉讓給其他水獺研究人員。
德國研究生弗雷德里克·基斯特納（Frederick Kistner）與河獺拍照。
弗雷迪！偉大的工作！;-)
全文 Freddy可以在WildTrack網站上找到。
