Wildlife@Home: Unterschied zwischen den Versionen
K (Apps-Update) |
(Beschreibungsänderung) |
||
Zeile 7: | Zeile 7: | ||
'''Dies war früher ein eigenständiges Projekt, ist jetzt aber Teil von [[Citizen Science Grid]].''' | '''Dies war früher ein eigenständiges Projekt, ist jetzt aber Teil von [[Citizen Science Grid]].''' | ||
W@H ist ein Gemeinschaftprojekt Institute für Biologie und Informatik der Universität von Nord Dakota, mit dem Ziel Videos von verschiedenen Wildbeobachtungskameras auszuwerten. | W@H ist ein Gemeinschaftprojekt Institute für Biologie und Informatik der Universität von Nord Dakota, mit dem Ziel Videos von verschiedenen Wildbeobachtungskameras auszuwerten. Dies wird hauptsächlich durch euch als Freiwillige geschehen. Anhand eurer Beobachtungen und der Einteilung der Videos in "Events" können außerdem Algorithmen entwickelt werden, um Videos auch durch "Visuelle Detektion" zu filtern. Dies wird bei der enormen Menge an Videodaten nützlich sein.<br> | ||
Die Kameras sind sowohl in Schutzgebieten als auch nahe bei Ölfeldern aufgebaut. Wir hoffen, dass Eure Teilnahme hilft, den Einfluss der Ölförderung auf die Entwicklung verschiedener Vogelarten festzustellen, um so den Schutz zu fördern.<br> | |||
Wir hoffen, dass Eure Teilnahme hilft, den Einfluss der Ölförderung auf die Entwicklung | Aktuell werden folgende (bedrohte) Vogelarten beobachtet: [https://de.wikipedia.org/wiki/Schweifhuhn Schweifhuhn], [https://de.wikipedia.org/wiki/Zwergseeschwalbe Zwergseeschwalbe], [https://de.wikipedia.org/wiki/Gelbfu%C3%9F-Regenpfeifer Gelbfuß-Regenpfeifer] und [https://de.wikipedia.org/wiki/Blaufl%C3%BCgelente Blauflügelente]. | ||
{{Vorlage:Wildlife-badges}} | {{Vorlage:Wildlife-badges}} |
Version vom 15. September 2015, 22:59 Uhr
Dies war früher ein eigenständiges Projekt, ist jetzt aber Teil von Citizen Science Grid.
W@H ist ein Gemeinschaftprojekt Institute für Biologie und Informatik der Universität von Nord Dakota, mit dem Ziel Videos von verschiedenen Wildbeobachtungskameras auszuwerten. Dies wird hauptsächlich durch euch als Freiwillige geschehen. Anhand eurer Beobachtungen und der Einteilung der Videos in "Events" können außerdem Algorithmen entwickelt werden, um Videos auch durch "Visuelle Detektion" zu filtern. Dies wird bei der enormen Menge an Videodaten nützlich sein.
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||