Verwendete Software & KI-Werkzeuge
Die akustische Klassifikation aller Fledermausrufe basiert auf zwei unabhängigen KI-Systemen. Beide Werkzeuge sind Open Source und für die Citizen-Science-Gemeinschaft frei verfügbar.
@misc{Zinck2023, author = {Zinck, R.D.}, title = {BattyBirdNET - Bat Sound Analyzer}, year = {2023}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/rdz-oss/BattyBirdNET-Analyzer}} }
@article{batdetect2_2022, title = {Towards a General Approach for Bat Echolocation Detection and Classification}, author = {Mac Aodha, Oisin and Mart\'{i}nez Balvanera, Santiago and Damstra, Elise and Cooke, Martyn and Eichinski, Philip and Browning, Ella and Barataud, Michel and Boughey, Katherine and Coles, Roger and Giacomini, Giada and MacSwiney G., M. Cristina and K. Obrist, Martin and Parsons, Stuart and Sattler, Thomas and Jones, Kate E.}, journal = {bioRxiv}, year = {2022} }
Normen & Standards
Die Berechnung des atmosphärischen Dämpfungskoeffizienten im NEXUS-System basiert auf der internationalen Norm ISO 9613-1.
Eigene Publikationen & Daten
Eigene Veröffentlichungen, Datensätze und Methodendokumentationen des NEXUS-Projekts. Rohdaten und Firmware werden nach Abschluss der Validierungsphase auf Zenodo unter CC-BY 4.0 publiziert.
Danksagung
Besonderer Dank gilt dem Entwicklerteam des BattyBirdNET-Analyzers (R.D. Zinck) — ein hervorragendes Open-Source-Werkzeug, das die akustische Fledermausforschung für Citizen Scientists zugänglicher und methodisch robuster macht. Wer mit Fledermausrufen arbeitet, sollte dieses Tool kennen.
Ebenso danke an das Team hinter BatDetect2 (Mac Aodha et al.) für die Entwicklung eines leistungsfähigen und frei verfügbaren Klassifikationssystems, das professionelle Artbestimmung auch ohne Labor ermöglicht.
Dank auch an die Community von observation.org sowie alle Citizen Scientists, die ihre Beobachtungen und Erfahrungen teilen und damit die Grundlage für vergleichende Studien schaffen.