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Entwicklung und Erprobung der „Footprint Identification Technique“ (FIT) für den eurasischen Fischotter (Lutra lutra) zur Individuen-Erkennung als Basis für Bestandsschätzungen
Der eurasische Fischotter hat im 20. Jahrhundert starke Bestands- und Gebietsverluste erfahren, die letztendlich zu einem regionalen Aussterben der Art in Mitteleuropa geführt haben. Durch erfolgreiche Schutzmaßnahmen ist seit Anfang des 21. Jahrhunderts eine Rückkehr der Art in angestammte Gebiete zu beobachten. Dies ist zunächst durchweg als erfolgreicher Artenschutz zu bewerten. Die Rückkehr des Otters führt mitunter aber auch zu Konflikten mit anderen Interessengruppen. Zur Reduktion dieser Konflikte hat das Bundesland Bayern einen Fischotter-Managementplan erstellt, der als Ziel ausweist, Naturschutzinteressen mit anderen, oft wirtschaftlichen Interessen, bestmöglich zu kombinieren. Auf Druck von Fischerei- und Anglerverbänden hat jedoch der Bayerische Landtag kürzlich den Beschluss gefasst, die Entnahme von Fischottern zu erleichtern.
Für jegliche Art von Managementmaßnahmen ist eine solide Datenlage, in Form von Information über Bestandsgrößen, von elementarer Bedeutung. Da direkte Beobachtungen von Ottern sehr aufwendig sind, wird nach der FFH-Monitoring-Richtlinie nur nach indirekten Nachweisen in Form von Losungen und Trittsiegeln gesucht. Obwohl dieser Ansatz zu Fragestellungen über den allgemeinen Arterhaltungszustand wichtige Antworten gibt, ist er nicht geeignet Aussagen über tatsächliche Bestandsgrößen zu treffen. Hierfür werden meist Methoden verwendet, die auf DNA Analysen beruhen. Solche Analysen erfordern spezielles Training und sind meist mit erheblichen Kosten verbunden. Eine günstige Alternative stellt das nicht-invasive Monitoring von Wildtieren mittels Fußspuren dar.
Beim Wildtiermonitoring mittels Fußspuren ist besonders die preisgekrönte Footprint Identification Technique (FIT) hervorzuheben. FIT trainiert zunächst Klassifikationsalgorithmen, die auf maschinellem lernen beruhen, an geometrischen Profilen von Fußspuren bekannter Tiere einer Referenzdatenbank. Nach dem Training können sowohl bekannte als auch unbekannte Tiere identifiziert werden. Dadurch können Fragen zu Bestandsgrößen, sowie zur Raumnutzung untersucht werden. Die Methode wird aktuell in 18 aktiven Projekten zu hoch gefährdeten Tierarten weltweit verwendet. Sie besticht durch ihre, für die meisten Spezies erreichte, kreuzvalidierte Klassifizierungsgenauigkeit von meist über 90 %. Ebenso ist der geringe Materialaufwand zur Datenerhebung, bestehend aus einem Smartphone und einem Maßstab, hervorzuheben.
In einer vorangegangen Machbarkeitsstudie wurde FIT für den eurasischen Fischotter erstmals auf einem kleinen Datensatz erprobt. Die Studie erzielte vielversprechende Ergebnisse, gleichzeitig wurden aber auch Limitationen von FIT aufgezeigt, für die es sinnvoll erscheint interdisziplinare Lösungsansätze zu erforschen.
Dieses Vorhaben hat zum Ziel zunächst FIT Modelle für den eurasische Otter, aus einem ausreichend großen Referenzdatensatz, zu trainieren und in einer Feldstudie zu erproben. Dadurch soll die Lücke einer bisher nicht verfügbaren kostengünstigen, nicht-invasive Monitoring-Methode für Bestandsschätzungen für Fischotter geschlossen werden.