Nachdem der Biber gegen Anfang des 19. Jahrhunderts beinahe ausgerottet wurde, begann man 1922 damit, die grossen Nagetiere wieder anzusiedeln. Die Versuche waren von Erfolg gekrönt, sodass der Biber heute an vielen Orten wieder regelmässig anzutreffen ist.
Ein grosser Teil des Wissens über den Biber stammt allerdings aus der Zeit, als sich die Biber praktisch ungebremst wieder ausbreiten konnten. Heute ist das nicht mehr ganz so leicht. Im Mittelland der Schweiz beispielsweise sind vielerorts die Reviere sehr dicht aneinander und abwandernde Biber finden nicht ganz so leicht ein eigenes Revier. Angesichts dieser gestiegenen Revierdichte stellt sich die Frage, ob unser Wissen über Biber noch mit den Beobachtungen übereinstimmt.
Unser Hauptfokus liegt dabei auf der Familiengrösse und der Altersstruktur, da beide Faktoren für eine akkurate Einschätzung der Populationsgrösse enorm wichtig sind. Sollte sich die Familiengrösse unter den hohen Populationsdichten angepasst haben, hätte das unter Umständen einen großen Einfluss auf die Populationsschätzungen.
Um die Biberfamilien zu zählen, nutzen wir Fotofallen, die uns Fotos der Schwanzkelle liefern. Diese sind ähnlich wie ein Fingerabdruck und praktisch für jeden Biber individuell. Anhand der Fotos können wir die Tiere also unterscheiden und zählen. Zusätzlich können wir die Schwanzkellen vermessen und so das Alter des jeweiligen Individuums abschätzen.
Die Fotofallen werden mithilfe eines speziellen Gerüsts in einer Höhe von 80 cm befestigt. Damit sie auch auf kurze Distanzen scharfe Bilder machen können, montieren wir kleine Diopter vor die Kameralinsen.
Die Fotofallen befinden sich an Stellen, an denen wir eine hohe Aktivität erwarten. Dazu zählen unter anderem Wechsel zwischen zwei Gewässern oder in der Nähe eines Biberbaus.
Da es keine wirklich passende Software-Lösung für unsere Daten gibt, habe ich mich schon im Bachelor damit beschäftigt, die Methodik Schritt für Schritt zu automatisieren und an möglichst vielen Stellen zu optimieren. Im Verlauf des Masterstudiums ist nun eine mehr oder weniger eigenständige End-to-End-Lösung entstanden. BeaverFindr ermöglicht es, Fotos direkt aus der Fotofalle herunterzuladen und entsprechend zu bearbeiten. Dabei stellt dir BeaverFindr eine Reihe von Tools zur Verfügung, um alle Daten möglichst effizient auszuwerten. Das Programm setzt sich aus vier Modulen zusammen.
Eine erste Vorauswahl findet in „Procezr” statt. Hier werden deine Fotos zu Events zusammengefasst und du kannst alle Bilder auswählen, die für die weitere Analyse wichtig sind. Um die Biber-Individuen zuordnen zu können, nutzen wir in der Regel Bilder der Schwanzkellen.
Diese werden nun automatisch an das Modul „Recognizr” weitergegeben, in dem ein Algorithmus die Schwanzflossen erkennt und vermessen kann. Um die Messungen möglichst akkurat und vergleichbar zu halten, können Kalibrierungsbilder genutzt werden. Mithilfe dieser Bilder können auch entsprechende perspektivische Verzerrungen korrigiert werden.
Die Ergebnisse der Vermessung sowie ein Bild der Schwanzflosse werden schlussendlich an Matchr weitergegeben. Dort werden den Bildern schliesslich Individuen zugeordnet. Mithilfe eines Algorithmus schlägt das Programm automatisch vor, welche Fotos zusammengehören, und erleichtert somit die Identifikation der einzelnen Individuen enorm. Dazu nutzt die Software einerseits die Musterung und Narben der Schwanzflosse und andererseits die Messwerte.
Sobald alle Kameras und Territorien ausgewertet wurden, können die Daten mit Analyzer ausgewertet werden. Hierzu werden zunächst alle Individuen anhand ihrer Beobachtungen einem Revier zugeordnet. Anschliessend können sie über die Messwerte ihrer Schwanzkelle einer Alterskategorie zugeordnet werden. Als Ergebnis folgen schliesslich diverse Statistiken und eine gesäuberte Datentabelle für fortgeschrittene Analysen. In diesem Zusammenhang stehen wir auch mit anderen Forschungsgruppen in Kontakt, um beispielsweise Spatial Capture-Recapture mit unseren Daten zu modellieren.
