Relación entre índices acústicos, duración de las grabaciones y tiempo de procesamiento: una prueba metodológica
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Palabras clave

Ecoacustics
Frequency of samples
Processing time
Soundscape ecology Ecoacústica
Ecología del paisaje sonoro
Diseño experimental
Frecuencia de muestreo

Cómo citar

Cifuentes, E., Vélez Gómez, J., & Butler, S. J. (2021). Relación entre índices acústicos, duración de las grabaciones y tiempo de procesamiento: una prueba metodológica. Biota Colombiana, 22(1), 26–35. https://doi.org/10.21068/c2021.v22n01a02

Resumen

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.

https://doi.org/10.21068/c2021.v22n01a02
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