Mikrofon an, Aufnahme luft, Bhne frei fr die heimische Fauna! Informatiker der Universitt Bonn haben in Zusammenarbeit mit dem Tierstimmenarchiv der HU Berlin eine Art "Singstar" fr Vgel entwickelt. Das hat nichts mit Unterhaltung zu tun, sondern dient dem Naturschutz. Denn der neuartige Stimmdetektor erkennt zuverlssig die charakteristische Gesangsdarbietung verschiedener Vogelarten und vereinfacht so die Bestandsaufnahme der gefiederten Tierwelt.

Es wird stiller in europischen Wldern, zahlreiche Vogelarten stehen auf der Roten Liste. Doch so ganz genau kann niemand sagen, wie es tatschlich um den Bestand einiger Arten bestellt ist. Um einen wirklichen berblick ber das Verbreitungsgebiet der heimischen Vogelwelt zu erhalten, msste praktisch jeden Tag eine ganze Schar von Hobbyornithologen ausschwrmen, um die Tiere zu zhlen. Weil die Vgel auerdem oft verborgen im Unterholz oder hoch oben in den Wipfeln sitzen, sind die Vogelkundler auf ihr Gehr und das Fachwissen angewiesen. In groen Gebieten ist somit eine kontinuierliche, flchendeckende Kartierung nahezu unmglich.

Angesichts solcher Probleme ist der Naturschutz auch auf neue technische Methoden angewiesen. Diese werden ihnen nun unter anderem von Bonner Wissenschaftlern geliefert. Denn Informatiker der Universitt Bonn haben Detektoren entwickelt, die einige Vogelstimmen automatisch erkennen knnen. Das heit: Im Vorfeld werden an ausgewhlten Orten der freien Wildbahn Mikrofone ausgesetzt, die - teilweise ber Monate - smtliche Gerusche aufnehmen. Die neue Computersoftware ist anschlieend in der Lage, die vielen Hundert Stunden Tonmaterial ber Nacht zu durchforsten und mitzuteilen, wie viele Vgel welcher Art wie oft gesungen haben.

Charakteristika des Vogelgesangs in Algorithmen bertragen
Daniel Wolff vom Institut fr Informatik der Universitt Bonn hat sich in seinem Projekt zunchst auf die bioakustische Erkennung des Rohrschwirls und des Buchfinken konzentriert. Er hat sich die jeweiligen Vogelgesnge genau angehrt, in einem Spektrogramm genau angeschaut und die Charakteristika in Algorithmen bertragen. Sobald bestimmte Parameter erfllt sind, schlgt das Programm an. "Das Signal des Rohrschwirls hat z.B. eine mittlere Frequenz von 4 kHz, das ist ganz charakteristisch. Wenn sich zustzlich einzelne Signalelemente mit einer Frequenz von 50 Hz wiederholen, dann wird ein Rohrschwirlruf detektiert", erklrt Wolff. Auch der Buchfinkdetektor analysiert solche periodischen Elementwiederholungen. Dabei entlarvt mehr eine typische Strophenstruktur als die Tonhhe den Buchfink-Gesang.

Vor allem der Rohrschwirldetektor, der in einem Langzeitmonitoring am Brandenburger Parsteiner Weiher getestet wurde, zeichnet sich durch eine "robuste Erkennung", also eine hohe Trefferquote aus. Trotz Strgeruschen durch Regen, Wind und von Amphibien erkannte das Programm mit einer Detektionsgenauigkeit von 92 Prozent die Lautuerungen der Vogelart, die noch an ostdeutschen Seegebieten vorkommt, aber ansonsten in Europa selten geworden ist.

Noch sind die Vogelstimmendetektoren jeweils auf die Gesangsdarbietungen einzelner Vogelarten geeicht. Nach Ansicht von Daniel Wolff lassen sie sich aber in naher Zukunft zu einer Art Superdetektor koppeln, der mglichst viele Arten gleichzeitig erkennt und in Kombination mit GPS-Koordinaten die Kartierung von Vogelbestnden einfacher und effizienter macht. Das Forschungsgebiet der Bioakustik erlebe derzeit einen wahren Boom. Zwar gab es schon in den 1970-ern erste Bemhungen, "den Buchfink mit viel langsameren Rechnern zu erkennen", sagt Wolff mit einem nostalgischen Lcheln. "Entscheidend ist aber, dass wir erst heute die Mglichkeit haben, lange Aufnahmen speichern und kompakte Technik in der Natur platzieren zu knnen, die dann wirklich ber Monate hinweg z.B. mit Solarstrom laufen kann."

Zu diesem Artikel gibt es auch einen etwa siebenmintigen Audio-Podcast mit weiteren Informationen.

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