Publicación: Relationship between acoustic indices, length of recordings and processing time: a methodological test
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Ecoacoustic approaches have the potential to provide rapid biodiversity assessments and avoid costly fieldwork. Their use in biodiversity studies for improving management and conservation of natural landscapes has grown considerably in recent years. Standardised methods for sampling acoustic information that deliver reliable and consistent results within and between ecosystems are still lacking. Sampling frequency and duration are particularly important considerations because shorter, intermittent recordings mean recorder batteries last longer and data processing is less computationally intensive, but a smaller proportion of the available soundscape is sampled. Here, we compare acoustic indices and processing time for subsamples of increasing duration clipped from 94 one-hour recordings, to test how different acoustic indices behave, in order to identify the minimum sample length required. Our results suggest that short recordings distributed across the survey period accurately represent acoustic patterns, while optimizing data collection and processing. ACI and H are the most stable indices, showing an ideal sampling schedule of ten 1-minute samples in an hour. Although ADI, AEI and NDSI well represent acoustic patterns under the same sampling schedule, these are more robust under continuous recording formats. Such targeted subsampling could greatly reduce data storage and computational power requirements in large-scale and long-term projects.
La ecoacústica tiene el potencial de proporcionar evaluaciones rápidas de biodiversidad, evitando costosas salidas de campo. Su uso en estudios de biodiversidad para mejorar la gestión y conservación de paisajes naturales ha crecido considerablemente en los últimos años. Aún faltan métodos estandarizados para muestrear información acústica, que brinden resultados confiables y consistentes dentro y entre ecosistemas. La frecuencia y la duración de las muestras son consideraciones particularmente importantes, porque grabaciones cortas e intermitentes hacen que el consumo de las baterías de la grabadora sea menor y el procesamiento de datos sea menos intenso computacionalmente, pero se muestrea una proporción menor del paisaje sonoro. En este estudio, comparamos índices acústicos y el tiempo de procesamiento para submuestras de diferentes duraciones, recortadas de 94 grabaciones de una hora, para entender el comportamiento de los diferentes índices, a fin de identificar la duración mínima requerida de las muestras. Nuestros resultados sugieren que grabaciones de corta duración, distribuidas a lo largo del período estudiado, representan con precisión los patrones acústicos y a su vez optimizan la recopilación y el procesamiento de datos. ACI y H son los índices más estables, mostrando un cronograma de muestreo ideal de diez muestras de 1 minuto por hora. Aunque ADI, AEI y NDSI representan bien los patrones acústicos bajo el mismo cronograma de muestreo, éstos son más robustos bajo formatos de grabación continua. Este tipo de submuestreo podría reducir en gran medida el almacenamiento de datos y los requisitos de potencia computacional en proyectos a gran escala y a largo plazo.
La ecoacústica tiene el potencial de proporcionar evaluaciones rápidas de biodiversidad, evitando costosas salidas de campo. Su uso en estudios de biodiversidad para mejorar la gestión y conservación de paisajes naturales ha crecido considerablemente en los últimos años. Aún faltan métodos estandarizados para muestrear información acústica, que brinden resultados confiables y consistentes dentro y entre ecosistemas. La frecuencia y la duración de las muestras son consideraciones particularmente importantes, porque grabaciones cortas e intermitentes hacen que el consumo de las baterías de la grabadora sea menor y el procesamiento de datos sea menos intenso computacionalmente, pero se muestrea una proporción menor del paisaje sonoro. En este estudio, comparamos índices acústicos y el tiempo de procesamiento para submuestras de diferentes duraciones, recortadas de 94 grabaciones de una hora, para entender el comportamiento de los diferentes índices, a fin de identificar la duración mínima requerida de las muestras. Nuestros resultados sugieren que grabaciones de corta duración, distribuidas a lo largo del período estudiado, representan con precisión los patrones acústicos y a su vez optimizan la recopilación y el procesamiento de datos. ACI y H son los índices más estables, mostrando un cronograma de muestreo ideal de diez muestras de 1 minuto por hora. Aunque ADI, AEI y NDSI representan bien los patrones acústicos bajo el mismo cronograma de muestreo, éstos son más robustos bajo formatos de grabación continua. Este tipo de submuestreo podría reducir en gran medida el almacenamiento de datos y los requisitos de potencia computacional en proyectos a gran escala y a largo plazo.
