Published April 8, 2020
| Version v1
Publication
Open
Estimation of free-roaming domestic dog population size: Investigation of three methods including an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based approach
Creators
- 1. University of Bern
- 2. Swiss Tropical and Public Health Institute
- 3. University of Basel
- 4. Universidad del Valle de Guatemala
- 5. RTI International
Description
Population size estimation is performed for several reasons including disease surveillance and control, for example to design adequate control strategies such as vaccination programs or to estimate a vaccination campaign coverage. In this study, we aimed at investigating the possibility of using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) to estimate the size of free-roaming domestic dog (FRDD) populations and compare the results with two regularly used methods for population estimations: foot-patrol transect survey and the human: dog ratio estimation. Three studies sites of one square kilometer were selected in Petén department, Guatemala. A door-to-door survey was conducted in which all available dogs were marked with a collar and owner were interviewed. The day after, UAV flight were performed twice during two consecutive days per study site. The UAV's camera was set to regularly take pictures and cover the entire surface of the selected areas. Simultaneously to the UAV's flight, a foot-patrol transect survey was performed and the number of collared and non-collared dogs were recorded. Data collected during the interviews and the number of dogs counted during the foot-patrol transects informed a capture-recapture (CR) model fit into a Bayesian inferential framework to estimate the dog population size, which was found to be 78, 259, and 413 in the three study sites. The difference of the CR model estimates compared to previously available dog census count (110 and 289) can be explained by the fact that the study population addressed by the different methods differs. The human: dog ratio covered the same study population as the dog census and tended to underestimate the FRDD population size (97 and 161). Under the conditions within this study, the total number of dogs identified on the UAV pictures was 11, 96, and 71 for the three regions (compared to the total number of dogs counted during the foot-patrol transects of 112, 354 and 211). In addition, the quality of the UAV pictures was not sufficient to assess the presence of a mark on the spotted dogs. Therefore, no CR model could be implemented to estimate the size of the FRDD using UAV. We discussed ways for improving the use of UAV for this purpose, such as flying at a lower altitude in study area wisely chosen. We also suggest to investigate the possibility of using infrared camera and automatic detection of the dogs to increase visibility of the dogs in the pictures and limit workload of finding them. Finally, we discuss the need of using models, such as spatial capture-recapture models to obtain reliable estimates of the FRDD population. This publication may provide helpful directions to design dog population size estimation methods using UAV.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يتم إجراء تقدير حجم السكان لعدة أسباب بما في ذلك مراقبة الأمراض ومكافحتها، على سبيل المثال لتصميم استراتيجيات مكافحة كافية مثل برامج التطعيم أو لتقدير تغطية حملة التطعيم. في هذه الدراسة، استهدفنا التحقيق في إمكانية استخدام المركبات الجوية بدون طيار (UAV) لتقدير حجم مجموعات الكلاب المنزلية المتجولة بحرية (FRDD) ومقارنة النتائج مع طريقتين تستخدمان بانتظام لتقديرات السكان: مسح مقطع دورية الأقدام وتقدير نسبة الإنسان إلى الكلب. تم اختيار ثلاثة مواقع دراسات بمساحة كيلومتر مربع واحد في مقاطعة بيتين، غواتيمالا. تم إجراء مسح من الباب إلى الباب حيث تم وضع علامة على جميع الكلاب المتاحة مع طوق وتمت مقابلة المالك. في اليوم التالي، تم إجراء رحلة الطائرات بدون طيار مرتين خلال يومين متتاليين لكل موقع دراسة. تم تعيين كاميرا الطائرة بدون طيار لالتقاط الصور بانتظام وتغطية كامل سطح المناطق المحددة. بالتزامن مع رحلة الطائرة بدون طيار، تم إجراء مسح شامل لدوريات الأقدام وتم تسجيل عدد الكلاب ذات الياقات وغير ذات الياقات. أفادت البيانات التي تم جمعها خلال المقابلات وعدد الكلاب التي تم إحصاؤها خلال مقاطع دورية الأقدام أن نموذج الالتقاط وإعادة الالتقاط (CR) يتناسب مع إطار استدلالي بايزي لتقدير حجم عدد الكلاب، والذي وجد أنه 78 و 259 و 413 في مواقع الدراسة الثلاثة. يمكن تفسير الفرق في تقديرات نموذج CR مقارنة بعدد تعداد الكلاب المتاح سابقًا (110 و 289) من خلال حقيقة أن مجتمع الدراسة الذي تتناوله الطرق المختلفة يختلف. غطت نسبة الإنسان إلى الكلب نفس مجتمع الدراسة مثل تعداد الكلاب وتميل إلى التقليل من حجم سكان FRDD (97 و 161). في ظل الظروف ضمن هذه الدراسة، بلغ العدد الإجمالي للكلاب التي تم تحديدها في صور الطائرات بدون طيار 11 و 96 و 71 للمناطق الثلاث (مقارنة بالعدد الإجمالي للكلاب التي تم عدها خلال مقاطع دوريات المشاة 112 و 354 و 211). بالإضافة إلى ذلك، لم تكن جودة صور الطائرات بدون طيار كافية لتقييم وجود علامة على الكلاب المرقطة. لذلك، لا يمكن تنفيذ نموذج CR لتقدير حجم FRDD باستخدام الطائرات بدون طيار. ناقشنا طرقًا لتحسين استخدام الطائرات بدون طيار لهذا الغرض، مثل الطيران على ارتفاع أقل في منطقة الدراسة المختارة بحكمة. نقترح أيضًا التحقيق في إمكانية استخدام كاميرا الأشعة تحت الحمراء والكشف التلقائي عن الكلاب لزيادة رؤية الكلاب في الصور والحد من عبء العمل في العثور عليها. أخيرًا، نناقش الحاجة إلى استخدام النماذج، مثل نماذج استعادة الالتقاط المكاني للحصول على تقديرات موثوقة لسكان FRDD. قد يوفر هذا المنشور توجيهات مفيدة لتصميم طرق تقدير حجم الكلاب باستخدام الطائرات بدون طيار.Translated Description (French)
L'estimation de la taille de la population est effectuée pour plusieurs raisons, notamment la surveillance et le contrôle des maladies, par exemple pour concevoir des stratégies de contrôle adéquates telles que des programmes de vaccination ou pour estimer la couverture d'une campagne de vaccination. Dans cette étude, nous avons cherché à étudier la possibilité d'utiliser des véhicules aériens sans pilote (UAV) pour estimer la taille des populations de chiens domestiques en liberté (FRDD) et comparer les résultats avec deux méthodes régulièrement utilisées pour les estimations de population : l'enquête de transect pied-patrouille et l'estimation du rapport humain : chien. Trois sites d'études d'un kilomètre carré ont été sélectionnés dans le département du Petén, au Guatemala. Une enquête porte-à-porte a été menée dans laquelle tous les chiens disponibles ont été marqués avec un collier et le propriétaire a été interrogé. Le lendemain, le vol de l'UAV a été effectué deux fois pendant deux jours consécutifs par site d'étude. La caméra de l'UAV a été réglée pour prendre régulièrement des photos et couvrir toute la surface des zones sélectionnées. Simultanément au vol de l'UAV, une enquête de transect pied-patrouille a été effectuée et le nombre de chiens munis d'un collier et non munis d'un collier a été enregistré. Les données recueillies au cours des entretiens et le nombre de chiens comptés lors des transects pied-patrouille ont permis à un modèle de capture-recapture (CR) de s'intégrer dans un cadre inférentiel bayésien pour estimer la taille de la population canine, qui s'est avérée être de 78, 259 et 413 dans les trois sites d'étude. La différence des estimations du modèle CR par rapport au nombre de recensements de chiens précédemment disponibles (110 et 289) peut s'expliquer par le fait que la population étudiée traitée par les différentes méthodes diffère. Le ratio humain : chien couvrait la même population d'étude que le recensement des chiens et avait tendance à sous-estimer la taille de la population FRDD (97 et 161). Dans les conditions de cette étude, le nombre total de chiens identifiés sur les photos de l'UAV était de 11, 96 et 71 pour les trois régions (par rapport au nombre total de chiens comptés lors des transects pied-patrouille de 112, 354 et 211). De plus, la qualité des images de l'UAV n'était pas suffisante pour évaluer la présence d'une marque sur les chiens tachetés. Par conséquent, aucun modèle CR n'a pu être mis en œuvre pour estimer la taille du FRDD à l'aide d'un UAV. Nous avons discuté des moyens d'améliorer l'utilisation des UAV à cette fin, comme voler à une altitude plus basse dans la zone d'étude judicieusement choisie. Nous suggérons également d'étudier la possibilité d'utiliser une caméra infrarouge et la détection automatique des chiens pour augmenter la visibilité des chiens sur les images et limiter la charge de travail liée à leur recherche. Enfin, nous discutons de la nécessité d'utiliser des modèles, tels que les modèles de capture-recapture spatiale, pour obtenir des estimations fiables de la population FRDD. Cette publication peut fournir des instructions utiles pour concevoir des méthodes d'estimation de la taille de la population canine à l'aide d'un UAV.Translated Description (Spanish)
La estimación del tamaño de la población se realiza por varias razones, incluida la vigilancia y el control de la enfermedad, por ejemplo, para diseñar estrategias de control adecuadas, como programas de vacunación o para estimar la cobertura de una campaña de vacunación. En este estudio, nuestro objetivo fue investigar la posibilidad de utilizar vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés) para estimar el tamaño de las poblaciones de perros domésticos en itinerancia libre (FRDD, por sus siglas en inglés) y comparar los resultados con dos métodos utilizados regularmente para las estimaciones de población: el estudio transectal de la patrulla de pies y la estimación de la relación humano: perro. Se seleccionaron tres sitios de estudio de un kilómetro cuadrado en el departamento de Petén, Guatemala. Se realizó una encuesta puerta a puerta en la que se marcó con un collar a todos los perros disponibles y se entrevistó a su dueño. Al día siguiente, el vuelo de UAV se realizó dos veces durante dos días consecutivos por sitio de estudio. La cámara del UAV estaba configurada para tomar fotos regularmente y cubrir toda la superficie de las áreas seleccionadas. Simultáneamente al vuelo del UAV, se realizó un estudio de transecto de patrulla de pies y se registró el número de perros con y sin collar. Los datos recopilados durante las entrevistas y el número de perros contados durante los transectos de la patrulla de pies informaron que un modelo de captura-recaptura (CR) encajaba en un marco inferencial bayesiano para estimar el tamaño de la población de perros, que se encontró que era de 78, 259 y 413 en los tres sitios de estudio. La diferencia de las estimaciones del modelo de RC en comparación con el recuento del censo de perros previamente disponible (110 y 289) puede explicarse por el hecho de que la población de estudio abordada por los diferentes métodos difiere. La proporción humano: perro cubrió la misma población de estudio que el censo de perros y tendió a subestimar el tamaño de la población de FRDD (97 y 161). En las condiciones de este estudio, el número total de perros identificados en las imágenes de UAV fue de 11, 96 y 71 para las tres regiones (en comparación con el número total de perros contados durante los transectos de la patrulla de pies de 112, 354 y 211). Además, la calidad de las imágenes del UAV no fue suficiente para evaluar la presencia de una marca en los perros manchados. Por lo tanto, no se pudo implementar ningún modelo de CR para estimar el tamaño del FRDD utilizando UAV. Discutimos formas de mejorar el uso de UAV para este propósito, como volar a una altitud más baja en el área de estudio sabiamente elegida. También sugerimos investigar la posibilidad de utilizar una cámara infrarroja y la detección automática de los perros para aumentar la visibilidad de los perros en las imágenes y limitar la carga de trabajo de encontrarlos. Finalmente, discutimos la necesidad de utilizar modelos, como los modelos de captura-recaptura espacial para obtener estimaciones confiables de la población de FRDD. Esta publicación puede proporcionar instrucciones útiles para diseñar métodos de estimación del tamaño de la población canina utilizando UAV.Files
journal.pone.0225022&type=printable.pdf
Files
(3.4 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5291129f8c3ea16a4edbf5115810fd19
|
3.4 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تقدير حجم الكلاب المحلية المتجولة بحرية: التحقيق في ثلاث طرق بما في ذلك نهج قائم على الطائرات بدون طيار (UAV)
- Translated title (French)
- Estimation de la taille de la population de chiens domestiques en liberté : étude de trois méthodes, y compris une approche basée sur les véhicules aériens sans pilote (UAV)
- Translated title (Spanish)
- Estimación del tamaño de la población de perros domésticos en itinerancia libre: Investigación de tres métodos, incluido un enfoque basado en vehículos aéreos no tripulados (UAV)
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3015091965
- DOI
- 10.1371/journal.pone.0225022
References
- https://openalex.org/W152914961
- https://openalex.org/W1554678966
- https://openalex.org/W1963524413
- https://openalex.org/W1971877737
- https://openalex.org/W1976578443
- https://openalex.org/W1993194924
- https://openalex.org/W1993205026
- https://openalex.org/W2017062126
- https://openalex.org/W2039067835
- https://openalex.org/W2054228822
- https://openalex.org/W2059969642
- https://openalex.org/W2063078762
- https://openalex.org/W2063123560
- https://openalex.org/W2069202392
- https://openalex.org/W2098012392
- https://openalex.org/W2100490086
- https://openalex.org/W2110129655
- https://openalex.org/W2114661874
- https://openalex.org/W2117298037
- https://openalex.org/W2122263112
- https://openalex.org/W2122992602
- https://openalex.org/W2135075784
- https://openalex.org/W2145202959
- https://openalex.org/W2157352117
- https://openalex.org/W2165054648
- https://openalex.org/W2226948459
- https://openalex.org/W2236370645
- https://openalex.org/W2268247393
- https://openalex.org/W2274694356
- https://openalex.org/W2277281498
- https://openalex.org/W2331725058
- https://openalex.org/W2417339164
- https://openalex.org/W2463732600
- https://openalex.org/W2568096208
- https://openalex.org/W2579519384
- https://openalex.org/W2598225981
- https://openalex.org/W2613927007
- https://openalex.org/W2766340385
- https://openalex.org/W2766984657
- https://openalex.org/W2767217860
- https://openalex.org/W2769210209
- https://openalex.org/W277874853
- https://openalex.org/W2800871361
- https://openalex.org/W2919115771
- https://openalex.org/W2922090127
- https://openalex.org/W3100646958
- https://openalex.org/W41773675
- https://openalex.org/W4231043088
- https://openalex.org/W4256484569
- https://openalex.org/W60328277