Welche Vogelarten kann die BirdNET App zuverlässig identifizieren?
- Grundlagen der Identifikation mit BirdNET
- Abdeckung und Artenvielfalt
- Regionale Unterschiede und Lokale Arten
- Besondere Herausforderungen bei der Erkennung
- Fazit zur Zuverlässigkeit der Identifikation
Grundlagen der Identifikation mit BirdNET
BirdNET ist eine auf maschinellem Lernen basierende App zur Erkennung von Vogelstimmen. Sie wurde von Wissenschaftlern der Cornell Lab of Ornithology und der Technischen Universität Chemnitz entwickelt und nutzt große Datenbanken mit Vogelgesängen, um Audioaufnahmen automatisch zu analysieren und dem Nutzer Informationen zur Vogelart zu liefern. Die Zuverlässigkeit der Identifikation hängt dabei von verschiedenen Faktoren ab, unter anderem von der Qualität der Audioaufnahme, der Art der Vogelstimme, der Verfügbarkeit von Referenzdaten im Trainingsset sowie der regionalen Verbreitung der Vogelarten.
Abdeckung und Artenvielfalt
Die App kann eine große Vielfalt von Vogelarten erkennen, insbesondere solche, deren Gesänge und Rufe gut dokumentiert und weithin verbreitet sind. Die Datenbank umfasst derzeit über 3000 Vogelarten weltweit, wobei der Schwerpunkt auf Nordamerika, Europa und Teilen Asiens liegt. Besonders zuverlässig identifiziert BirdNET häufig vorkommende Vogelarten in diesen Regionen. Dazu zählen unter anderem verschiedene Singvögel, Eulen, Greifvögel und Wasservögel. Arten, deren Gesänge stark variieren, selten sind oder deren Stimmen kaum aufgenommen wurden, werden tendenziell weniger sicher erkannt.
Regionale Unterschiede und Lokale Arten
Die Genauigkeit der Identifikation hängt außerdem erheblich vom geografischen Standort ab, da die App für bestimmte Regionen besser trainiert ist und dort mehr Referenzdaten zur Verfügung stehen. In Europa etwa erkennt BirdNET zuverlässig Arten wie die Kohlmeise, den Buchfink, die Amsel oder den Zaunkönig, während in Nordamerika häufige Arten wie der Northern Cardinal oder die Blaumeise besonders gut identifiziert werden. Bei exotischen oder sehr seltenen Arten ist die Erkennungsrate hingegen noch eingeschränkt, da entweder Aufnahmen fehlen oder die stimmlichen Unterschiede zwischen ähnlichen Arten schwer erkennbar sind.
Besondere Herausforderungen bei der Erkennung
Manche Vogelarten sind aufgrund sehr ähnlicher Gesangsmuster verwandt oder haben sehr variable Gesänge, was die Erkennung erschweren kann. Zum Beispiel gibt es Vogelarten, die innerhalb ihrer Population regionale Dialekte entwickeln, oder solche, die komplexe und variantenreiche Gesänge zeigen. In solchen Fällen kann BirdNET zwar oft die Gattung richtig bestimmen, die Artbestimmung ist aber gelegentlich unsicher. Ebenso kann die App bei Störungen im Hintergrund, mehrfachen gleichzeitig singenden Arten oder lauten Umgebungsgeräuschen Fehlbestimmungen anzeigen.
Fazit zur Zuverlässigkeit der Identifikation
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass BirdNET viele häufig vorkommende und gut dokumentierte Vogelarten weltweit sehr zuverlässig erkennen kann. Die Stärke der App liegt vor allem in der Identifikation von Arten mit charakteristischen und gut erkennbaren Gesängen sowie einer umfangreichen Datenbasis. Für seltene oder wenig erforschte Arten sowie bei schwierigen Aufnahmebedingungen ist die Zuverlässigkeit geringer, weshalb eine ergänzende Beobachtung oder weitere Analysen sinnvoll sind. Durch kontinuierliche Verbesserungen und Erweiterungen des Algorithmus und der Datenbank wächst die Erkennungsgenauigkeit und -vielfalt jedoch stetig weiter.