The sound of management: Acoustic monitoring for agricultural industries

Doohan, Brendan; Fuller, Susan; Parsons, Stuart; Peterson, Erin E.

doi:10.1016/j.ecolind.2018.09.029

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“…It resolves some major challenges and constraints associated with acoustic data analysis including: (1) accounts for temporal autocorrelation of acoustic data, which violates most statistical test assumptions; (2) combines more than one index to assign soundscape components; and (3) performs in different contexts, as demonstrated by the finding that the same set of indices identified the same soundscape components in different ecosystems surveyed at different times, using varying recording schemes. Acoustic recording and indices are now routinely used to monitor biodiversity (Doohan et al, 2019;Moreno-Gómez et al, 2019), but statistical analysis of recordings is problematic due to temporal autocorrelation. By using sub-sequence time-series search, we were able to group sequences of minutes with repetitive patterns across the recordings, reducing the number of consecutive minutes analyzed as independent samples.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Multi-Index Ecoacoustics Analysis for Terrestrial Soundscapes: A New Semi-Automated Approach Using Time-Series Motif Discovery and Random Forest Classification

et al. 2021

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High rates of biodiversity loss caused by human-induced changes in the environment require new methods for large scale fauna monitoring and data analysis. While ecoacoustic monitoring is increasingly being used and shows promise, analysis and interpretation of the big data produced remains a challenge. Computer-generated acoustic indices potentially provide a biologically meaningful summary of sound, however, temporal autocorrelation, difficulties in statistical analysis of multi-index data and lack of consistency or transferability in different terrestrial environments have hindered the application of those indices in different contexts. To address these issues we investigate the use of time-series motif discovery and random forest classification of multi-indices through two case studies. We use a semi-automated workflow combining time-series motif discovery and random forest classification of multi-index (acoustic complexity, temporal entropy, and events per second) data to categorize sounds in unfiltered recordings according to the main source of sound present (birds, insects, geophony). Our approach showed more than 70% accuracy in label assignment in both datasets. The categories assigned were broad, but we believe this is a great improvement on traditional single index analysis of environmental recordings as we can now give ecological meaning to recordings in a semi-automated way that does not require expert knowledge and manual validation is only necessary for a small subset of the data. Furthermore, temporal autocorrelation, which is largely ignored by researchers, has been effectively eliminated through the time-series motif discovery technique applied here for the first time to ecoacoustic data. We expect that our approach will greatly assist researchers in the future as it will allow large datasets to be rapidly processed and labeled, enabling the screening of recordings for undesired sounds, such as wind, or target biophony (insects and birds) for biodiversity monitoring or bioacoustics research.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Multi-Index Ecoacoustics Analysis for Terrestrial Soundscapes: A New Semi-Automated Approach Using Time-Series Motif Discovery and Random Forest Classification

et al. 2021

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“…Nuestros resultados resaltan la utilidad de los métodos bioacústicos para reconocer los efectos de los cambios a nivel de paisaje tanto sobre el ensamble, como sobre las respuestas de las especies que lo conforman. En la medida en que la industria agropecuaria sea más productiva y sostenible, el uso de técnicas de monitoreo acústico estandarizado podrá ser usado en áreas más extensas para proveer indicadores del impacto y de la sostenibilidad de la industria agrícola (Doohan et al, 2019).…”

Section: Discussionunclassified

Murciélagos insectívoros aéreos en un paisaje ganadero del piedemonte llanero colombiano

Hernández-Leal

Sánchez

Lizcano

2021

Biota

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La ganadería en el piedemonte llanero colombiano está ampliamente distribuida y se desconoce su impacto sobre los murciélagos insectívoros aéreos. Monitoreamos por métodos acústicos pasivos a estos murciélagos en un sistema silvopastoril (SSP) plantado con Mimosa trianae, un sistema ganadero convencional dominado por pasto (SC) y un bosque (B) en el piedemonte llanero colombiano. La composición de especies del B se diferenció de las otras coberturas, mientras que no hubo diferencias entre SC y SSP. Hubo mayor riqueza en el SC que en las otras coberturas, mientras que no hubo diferencias entre el B y el SSP. Myotis nigricans, Peropteryx macrotis, Saccopteryx leptura, Molossus cf. rufus, Eptesicus I y Cormura brevirostris tuvieron la mayor actividad en el paisaje, y su uso del espacio dependió de la cobertura. La mayoría de las especies usaron el SC más que las otras coberturas. En conclusión, la heterogeneidad espacial asociada al paisaje ganadero estudiado tiene efectos tanto en la estructura del ensamble como en las respuestas de las especies que lo conforman.

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“…La industria agrícola y ganadera seguirá recibiendo cada vez más presión para ser simultáneamente productiva y sostenible, así que la atención a tecnicas novedosas que apoyen sus decisiones de manejo seguirá siendo relevante. El uso de técnicas de monitoreo acústico muestra tener un gran potencial ya que puede ser fácilmente estandarizada y aplicada a gran escala para proveer indicadores del impacto y la sostenibilidad de la industria agrícola (Doohan et al, 2019). Es importante que se propicie que los sistemas silvopastoriles generen una estructura más heterogénea y se conviertan en hábitat para otras plantas y animales, de forma que ayuden a incrementar la biodiversidad y mantener diferentes procesos ecológicos vitales en los paisajes ganaderos (Jose et al, 2019;Murgueitio et al, 2013;Rivera et al, 2013).…”

Section: Discussionunclassified

Diferencias en paisajes sonoros de sistemas silvopastoriles y potreros tradicionales del piedemonte llanero, Meta, Colombia

Morales-Rozo

Lizcano²,

Arango

et al. 2021

Biota

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Registramos el paisaje sonoro en cuatro fincas ganaderas en el piedemonte llanero del departamento del Meta, Colombia. Se utilizaron ocho grabadoras acústicas, cuatro en silvopastoriles de potreros arbolados y cuatro en sistemas de ganadería tradicional. Cada grabadora estuvo grabando 1 minuto cada 10 minutos, durante un promedio de 4 días, en noviembre de 2019. Se obtuvieron 4743 grabaciones de un minuto, 57.3% para sistemas de potreros tradicionales y 42.7% para potreros arbolados. Se encontraron diferencias en la actividad acústica y el uso del espacio acústico, el cual está relacionado a la distancia a las quebradas. Las variables distancia a vías y a quebradas explicaron la variación de riqueza de aves y anuros, la cual fue menor para potreros arbolados en relación a los potreros tradicionales, lo que puede estar relacionado con el diseño del sistema silvopatoril (monocultivo de falso yopo, Mimosa trianae). Futuras iniciativas silvopastoriles deberían incluir diseños más diversos para poder contrastar el tipo de métricas evaluadas en este estudio.

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The sound of management: Acoustic monitoring for agricultural industries

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Multi-Index Ecoacoustics Analysis for Terrestrial Soundscapes: A New Semi-Automated Approach Using Time-Series Motif Discovery and Random Forest Classification

Multi-Index Ecoacoustics Analysis for Terrestrial Soundscapes: A New Semi-Automated Approach Using Time-Series Motif Discovery and Random Forest Classification

Murciélagos insectívoros aéreos en un paisaje ganadero del piedemonte llanero colombiano

Diferencias en paisajes sonoros de sistemas silvopastoriles y potreros tradicionales del piedemonte llanero, Meta, Colombia

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