基于形态特征智能测量的大熊猫个体识别方法

doi:10.16829/j.slxb.151109

摘要/Abstract

摘要：

野生动物形态学指标是识别动物个体的关键依据，其数据准确性直接影响识别精度。本研究以大熊猫（Ailuropoda melanoleuca）为例，建立一种基于图像分析技术的形态特征智能测量方法，旨在筛选稳定的形态指标，以实现个体的快速识别。在秦岭大熊猫研究中心，通过预设形态指标、布设标准化标尺及多视角拍摄获取个体图像，并基于比较测量法利用ImageJ软件进行指标测量。通过计算各项指标的标准差与均值，结合变异系数和t检验评估其稳定性。结果显示：面部数据中的头宽、眼间距、耳间距、以及侧面数据中的体长、肩高、臀高等指标变异系数较低、稳定性强，适于作为个体识别依据，其余指标可作为辅助参考。进一步验证表明，这些指标的变异系数均低于10%，且面部与正、仰视侧面数据的t检验结果显著（P ≤0.05），组间差异明显，能够有效区分不同个体，证实了该方法的可行性。本研究基于非损伤性图像测量技术，通过提取动物形态学参数实现个体的快速识别，该技术可应用于红外相机监测及相关图像处理中，有助于提升野生动物个体识别的效率与准确性。

关键词: 形态特征, 个体识别, 大熊猫, 形态测量, 变异系数

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