Biodiversitätsüberwachung von Heuschrecken mit einer KI-gestützten mobilen App (ChirpScan)
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Steckbrief
- Projektleitung
- Tobias Peter (ZHAW), Adrian Busin (ZHAW), Matthias Riesen (ZHAW), Matthias Nyfeler (ZHAW)
- Projektteam
- Oliver Hawlitschek (UZH), Niklaus Heeb (ZHdK), Judith Lanka (PHZH)
- Organisationseinheit
- F-FD (Fachdidaktische Forschung)
- Projektphase
- Abgeschlossen (1.7.2025 – 30.6.2026)
- Projekttyp
- Forschungs- und Entwicklungsprojekt
- Finanzierung
- Digitalisierungsinitiative
- Beteiligte Institutionen
- Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, Universität Zürich, Zürcher Hochschule der Künste, Pädagogische Hochschule Zürich
Beschreibung
Heuschrecken sind wichtige Bioindikatoren für die ökologische Qualität von Lebensräumen, da sie sensibel auf Umweltveränderungen reagieren und eine wichtige Nahrungsquelle für viele Tierarten darstellen. Das Vorkommen und die Vielfalt von Heuschrecken spielen daher eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Biodiversität. Angesichts des drastischen Rückgangs der Insektenvielfalt in den letzten Jahrzehnten ist eine effiziente und flächendeckende Überwachung von Heuschrecken und damit der Biodiversität dringender denn je.
Im Projekt wird die frei verfügbare App «ChirpScan» entwickelt, die mithilfe von künstlicher Intelligenz Heuschrecken anhand ihrer Gesänge automatisch klassifiziert. Die App nutzt ein speziell entwickeltes Deep-Learning-Modell, das eine zuverlässige Bestimmung der Arten für Expert:innen wie für Laien ermöglicht. Die App vereinfacht die Überwachung für Umweltämter, Organisationen und Forschungsgruppen erheblich.
Da Heuschrecken vielen Menschen vertraut sind, relativ leicht zu beobachten sind und sowohl den Seh- als auch den Gehörsinn ansprechen, eignen sie sich zudem im Vergleich zu anderen wirbellosen Tieren sehr gut für didaktische Projekte im Bereich Biodiversität. Im Rahmen des Projekts wird die App auf ihre Eignung für Schüler:innen des NMG- und NT-Unterrichts sowie Studierenden evaluiert. Zudem fördert die App Citizen Science, indem Beobachtungen über Plattformen wie observation.org geteilt werden können. So wird eine flächendeckende und ressourcensparende Erfassung der Heuschreckendiversität als Indikator für die allgemeine Biodiversität ermöglicht.
Publikationen
Peter, T., und M. Nyfeler (2024) Abschlussbericht zur Vorstudie «Heuschrecken Klassifizierung mithilfe von Deep Learning»