Neues KI-Modell ermöglicht akustische Erkennung von Fröschen und Kröten
Ein Forschungsteam unter Leitung von PD Dr. Raffael Ernst von den Senckenberg Naturhistorischen Sammlungen Dresden hat mit „AnuraPAM“ eine frei verfügbare Sammlung automatisierter Klassifikationsmodelle entwickelt. Diese basiert auf künstlicher Intelligenz und erlaubt die Identifikation von 14 mitteleuropäischen Amphibienarten anhand ihrer Rufe. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift „Salamandra“ veröffentlicht.
Bedrohung der Amphibien und Herausforderungen im Monitoring
Amphibien gehören weltweit zu den am stärksten gefährdeten Wirbeltieren. Die Lebensräume im Süßwasserbereich, die viele Arten benötigen, sind zunehmend gefährdet. Zwischen 1970 und 2020 sank die Population der Süßwasserwirbeltiere global um 85 Prozent. Laut der Roten Liste der IUCN gelten 41 Prozent der Amphibienarten als bedroht. Auch in Europa sind fast die Hälfte der Süßwasserlebensräume gefährdet.
Für ein effektives Monitoring und den Schutz von Fröschen und Kröten sind großflächige und zuverlässige Erfassungsmethoden erforderlich. Herkömmliche Verfahren sind häufig zeitintensiv, kostenaufwändig und räumlich begrenzt. Passive akustische Monitoringmethoden (PAM) bieten hier eine vielversprechende Alternative. Während die automatische Erkennung von Vogelstimmen bereits etabliert ist, wurde die akustische Identifikation von Amphibien bislang kaum genutzt.
Entwicklung und Funktionsweise von AnuraPAM
In Zusammenarbeit mit der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden entwickelte das Team um PD Dr. Ernst KI-basierte Modelle, die die Rufe von 14 mitteleuropäischen Amphibienarten automatisch erkennen können. Die Grundlage bildet die Deep-Learning-Plattform BirdNET. Die Modelle analysieren aufgezeichnete Rufe und ordnen diese den jeweiligen Arten zu.
Die abgedeckten Arten reichen von weit verbreiteten wie der Erdkröte (Bufo bufo) und dem Grasfrosch (Rana temporaria) bis hin zu regional begrenzten Arten wie der Geburtshelferkröte (Alytes obstetricans) und der Kreuzkröte (Epidalea calamita).
Ergebnisse und Herausforderungen
Die Studie zeigt, dass die automatisierte akustische Bestimmung für die meisten untersuchten Arten zuverlässig funktioniert. Einige Modelle erreichten eine sehr hohe Klassifikationsgenauigkeit. Besonders komplex gestaltet sich die Unterscheidung innerhalb des Pelophylax-Komplexes, da Hybridisierung die Rufmerkmale überlagert und regional variieren lässt. Zu diesem Komplex gehören der Kleine Wasserfrosch (Pelophylax lessonae), der Seefrosch (Pelophylax ridibundus) und der hybride Teichfrosch (Pelophylax kl. esculentus).
Datengrundlage und Qualität der Trainingsdaten
Für das Training der Modelle verwendete das Team sowohl private Sammlungen von Amphibienrufen als auch veröffentlichte Audiodaten und wissenschaftliche Online-Archive. Die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten sowie eine sorgfältige Annotation durch Experten erwiesen sich als entscheidend für die Leistungsfähigkeit der Modelle, nicht allein die Datenmenge.
Eine private Sammlung mit rund 80 Aufnahmen, die umfangreiche Metadaten wie Luft- und Wassertemperatur zum Zeitpunkt der Aufnahme enthält, deckt alle 14 Arten in elf europäischen Ländern ab und umfasst Daten von 54 Fundorten über 52 Jahre. Trotz kleinerer Trainingsdatensätze übertraf das leistungsstärkste AnuraPAM-Modell zwei bereits verfügbare Vergleichsmodelle.
Anwendungsmöglichkeiten und Verfügbarkeit
- Die AnuraPAM-Modelle sind als gebrauchsfertige Klassifikatoren für kostenlose Audiosoftware wie BirdNET-Analyzer, PAMalyzer und Raven Intelligence verfügbar.
- Für mobile Anwendungen steht die Android-App BatGizmo bereit, die ursprünglich für Fledermausrufe entwickelt wurde und nun auch mit AnuraPAM kompatibel ist.
- Die Nutzung per App erleichtert den Einsatz in Citizen-Science-Projekten, die eine bedeutende Rolle bei der Erfassung von Biodiversitätsdaten in Europa spielen.
Passive akustische Methoden ermöglichen eine großflächige, kontinuierliche und vergleichsweise arbeitsarme Erfassung von Amphibien. Dies eröffnet neue Perspektiven für Monitoring, Erfolgskontrolle von Schutzmaßnahmen und den Erhalt dieser stark gefährdeten Tiergruppen.
Kontakt für wissenschaftliche Rückfragen
PD Dr. Raffael Ernst
Senckenberg Naturhistorische Sammlungen Dresden
E-Mail: raffael.ernst@senckenberg.de
Telefon: 0351 7958 414315
Originalpublikation
Elsner, B., Meerheim, F., Dziock, F. & Ernst, R. (2026): From calls to conservation: AnuraPAM, a ready-to-use acoustic classifier for Central European anurans. Salamandra 62(4)
https://www.salamandra-journal.com/salamandra/62-2026/62-4/03-Elsner_et_al-1816.pdf
Weiterführende Informationen
https://www.htw-dresden.de/luc/forschung/bioakustik/pamalyzer
