Projekti üldinfo
Projekti eesmärgiks on tõhustada eluslooduse seiret, tõsta andmete kvaliteeti ning muuta andmete töötlemine ja kasutamine operatiivsemaks.
Random Encounter Methodi (REM-metoodika) juurutamine ja tehisintellekti treenimine
Üheks tegevuseks on rajakaamerate seirel põhineva REM-metoodika juurutamine ja tehisintellekti treenimine, mis aitab analüüsida rajakaamerate fotosid, eemaldada fotode seast ilma loomadeta fotod, määrata fotodel olevad loomaliigid ning anda hinnang konkreetse liigi arvukusele seirealal. REM-metoodika kujutab endast rajakaamerate juhuslikku paigaldamist loodusesse. Selleks, et rajakaamerate tehtud fotosid oleks võimalik kiiresti ja hõlpsasti analüüsida, on arendamisel tehisintellekt. Tehisintellekt on täpselt nii tark ja täpne, kui osavaks ta on treenitud. Selleks on vaja aga treenerit ja treeningmaterjali – st inimest ja treenimiseks sobilikke rajakaamerate fotosid loomadest erinevates positsioonides ja kooslustes.
Mobiilse 3D linnuradari soetamine
Seni on Eestis valdavalt kasutatud vanemaid, 2D linnuradareid (pöörates manuaalselt radariantenni vaheldumisi vertikaal- ja horisontaalasendisse), mis teeb nii andmete kogumise kui ka järeltöötluse väga töömahukaks. Moodsad 3D linnuradarid võimaldavad seirata, töödelda ja salvestada väga suures mahus lindude õhuruumis liikumise infot – seejuures salvestades iga indiviidi või parve lennutrajektoori andmed kolmes ruumimõõtmes. Võrreldava andmemahu kogumist pole ka kõige kogenumatel ornitoloogidel võimalik saavutada. Seda enam, et suurem osa rändest võib toimuda öösel, mil visuaalne tuvastamine on võimatu. Moodne 3D radarsüsteem saab töötada ja andmeid salvestada autonoomselt, mis on oluline kuluefektiivsuse seisukohalt. Vaid rändeperioodi seisukohast esindusliku pikkuse ja detailsusega kogutud radarandmestik võimaldab usaldatava täpsusega modelleerida kokkupõrkeriske, takistus- ja väljatõrjumise mõjusid ning hinnata nende olulisust ja seeläbi kavandada leevendavaid meetmeid. Kuna tegemist on mobiilse radariga, siis seda saab liigutada ja kasutada vastavalt vajadusele üle Eesti.
KeskkonnaDNA ehk eDNA testimine
eDNA kasutamine elurikkuse seires on kiiresti arenev valdkond, kuid selle potentsiaali pole Eesti riiklikus eluslooduse seires veel testitud. Projekti raames kaardistatakse potentsiaalsed liigid või liigirühmad, valitakse pilootalad ja testitakse eDNA kasutatavust elurikkuse seireks.
Muud tehnoloogilised lahendused seire tõhustamiseks ja andmekvaliteedi parandamiseks
Kaardistatakse uudsed lahendused, sh tehnoloogiad, mida programmi raames testitakse ja sobivuse korral kasutusse võetakse. Sellised seadmed võivad olla näiteks laserbinoklid, termokaameraga varustatud droonid, skännerseadmed liblikate seires jmt.
Vabatahtlike seirevõrgustiku tugevdamine ja vabatahtlike kaasamine eluslooduse seiresse
Vabatahtlike kaasamine seiresse ehk kodanikuteaduse kasutamine on kogu maailmas üha olulisem teema. See loob uusi võimalusi inimeste kaasamiseks, andmete kogumiseks ja andmete kvaliteedi parandamiseks, koostöö edendamiseks erinevate osapoolte vahel, kodanikuühiskonna organisatsioonide kaasamiseks poliitika kujundamisse, probleemide ennetamiseks ja lahendamiseks ning keskkonnateadlikkuse tõstmiseks ühiskonnas. Muuhulgas aitab see pöörata suuremat tähelepanu esilekerkivatele keskkonnaprobleemidele, vältida lünki nii seadusandluses kui ka seireandmetes ning tõhustada andmete kogumise protsessi.
Üks viis eluslooduse seire parandamiseks on ühendada see kodanikuteadusega. See võib hõlmata rohkem inimesi ja suuremat ala, kui seda saab teha klassikalises eluslooduse seire kontekstis: eluslooduse seire on kulukas, mis tähendab, et välja valitud piiratud hulk seirepunkte/alasid, kuid vabatahtlikud suudavad katta suuremaid alasid ja levinumaid liike. See suurendab kogutavate andmete mahtu ja võimalust parandada tehtud töö (analüüsid, kokkuvõtted, ülevaated, hinnangud jne) kvaliteeti.
IT süsteemide arendamine
Eestis säilitatakse riiklikke seireandmeid Keskkonnaseire Infosüsteemis (KESE) ning kaitsealuste liikide ja loodusvaatluste infot Eesti Looduse Infosüsteemis (EELIS). Kaitsealuste liikide kohta käivad andmed kopeeritakse hetkel käsitsi KESEst EELISesse, mis on aeganõudev ja seetõttu on oht, et otsuste tegemisel ja analüüsimisel ei kasutata asjakohast ja ajakohast teavet. Vajalik ärianalüüs on tehtud ja analüüsi järgi saab ja peakski seda tööd automatiseerima.
Eestis on ka teisi infosüsteeme ja andmebaase, mis koguvad ja hoiavad eluslooduse andmeid, kuid ei kuulu Keskkonnaagentuurile. Nende andmebaaside andmeid saaks kasutada ka analüüside ja otsuste tegemisel. Üheks selliseks infosüsteemiks on eElurikkuse portaal (kasutab veebi- ja kodanikuteadusel põhinevat andmebaasi PlutoF), mida haldab Tartu Ülikool. Vajalik on tagada nende andmesüsteemide vaheline liidestus, mis tagab automaatse ja operatiivse andmevahetuse. See tagab ka andmete kasutamise mugavuse, kuna andmeid ei pea otsima erinevatest süsteemidest.
Välitööde ja kogutud andmete töötlemise hõlbustamiseks luuakse välitöövahend, mis võimaldab välitööde teostajatel (seirajad, inventeerijad) looduses seire- ja inventuuriandmeid otse süsteemi sisestada. See vähendaks ametnike töökoormust ja tagaks andmete kiirema jõudmise süsteemi. Sisuliselt on tegemist mobiilirakendusega.
Samuti on vaja EELISesse luua kaitsealade kaitse tõhususe hindamise tööriist, mis aitab Keskkonnaametil kiirendada ja lihtsustada kaitsealade kaitse tõhususe hindamist.
Viimati uuendatud 25.06.2024
