Gestione della fertilità dello scoiattolo grigio (Sciurus carolinensis): analisi dei fattori che influenzano l’assunzione di esche contraccettive e sviluppo di tecniche automatizzate di distribuzione selettiva tramite algoritmo di object detection
Author(s)
Tiberi, Cristiano
Date Issued
May 21, 2025
Type
Doctoral Thesis
Abstract
Lo scoiattolo grigio è una delle specie aliene invasive maggiormente problematiche in Europa, e sono attualmente in corso numerosi studi finalizzati allo sviluppo di strategie efficaci per contenere la sua diffusione. Tra le soluzioni più promettenti si distingue il controllo della fertilità, ottenuto attraverso l’utilizzo di esche contenenti contraccettivi. L’obiettivo principale di questa ricerca è stato quello di analizzare alcuni aspetti cruciali della distribuzione delle esche nella specie scoiattolo grigio, al fine di fornire indicazioni utili per la pianificazione e l'implementazione di future campagne di riduzione della fertilità. Al fine di raggiungere tale obiettivo, sono stati condotti diversi studi. La prima indagine è stata condotta per verificare se fattori quali sesso, età e stato riproduttivo influenzassero l’assorbimento delle esche nello scoiattolo grigio. Per questa analisi, i dati sono stati raccolti in tre boschi dello Yorkshire durante l’inverno del 2018 e l’estate del 2022, seguendo il metodo generale che prevedeva una prima cattura degli animali per dotarli di pit-tag, una fase di registrazione delle visite degli animali ai distributori e una cattura definitiva per la rimozione degli animali e la loro classificazione in categorie in base a sesso, età e stato riproduttivo. Grazie alle analisi statistiche condotte, è stato possibile concludere che non ci sono differenze nell’assunzione delle esche tra le varie categorie individuate, fatta eccezione per una maggiore variabilità di comportamento negli individui giovani e immaturi sessualmente. La seconda indagine ha previsto un’analisi spaziale dei movimenti degli animali alla ricerca del cibo, considerando le visite ai distributori registrate nel precedente studio. Le variabili spaziali sono state estratte tramite elaborazioni GIS: distanza totale percorsa (m); massima distanza percorsa tra due hoppers consecutivi (m); area di attività (m²), e confrontate statisticamente con fattori quali sesso, età, stato riproduttivo, stagione e sito di studio. Dall’analisi è emersa una differenza significativa nella mobilità degli animali in estate rispetto all’inverno, suggerendo un posizionamento ideale dei distributori a una distanza massima di 100-150 m durante la stagione fredda. Inoltre, è emersa anche una mobilità ridotta delle femmine sessualmente attive rispetto a tutte le altre categorie. Infine, nell’ultimo studio è stato proposto un algoritmo di object detection per il riconoscimento degli scoiattoli, utilizzato come input per l’apertura automatizzata dei distributori. I dati raccolti, centinaia di immagini provenienti da differenti aree del Regno Unito, sono stati processati per addestrare un modello con YOLOv8. Le performance in output hanno mostrato una buona 4 capacità di elaborazione dei dati, con buoni valori di accuratezza, precisione e richiamo. Sebbene il modello possa processare dati nuovi con buona qualità, ulteriori indagini e integrazioni sono necessarie per l’utilizzo del modello in attività di campo.
The grey squirrel is one of the most problematic invasive alien species in Europe, and numerous studies are currently underway to develop effective strategies to contain its spread. Among the most promising solutions is fertility control, achieved through the use of contraceptive-laced baits. The main objective of this research was to analyze key aspects of bait distribution in grey squirrels, to provide useful guidance for the planning and implementation of future fertility reduction campaigns. To achieve this goal, several studies were conducted: the first investigation aimed to assess whether factors such as sex, age, and reproductive status influenced bait uptake in grey squirrels. Data for this analysis were collected in three woodlands in Yorkshire during the winter of 2018 and the summer of 2022, following a general approach that included an initial capture of animals for PIT-tagging, a phase of recording animal visits to the bait stations, and a final capture for animal removal and classification into categories based on sex, age, and reproductive status. Statistical analyses revealed no significant differences in bait consumption between the identified categories, except for a higher variability in behavior observed in young and sexually immature individuals. The second investigation involved a spatial analysis of the animals' movements in search of food, considering the visits to the bait stations recorded in the previous study. Spatial variables were extracted through GIS processing: total distance traveled (m), maximum distance travelled between consecutive hoppers (m), and activity area (m²), and were statistically compared with factors such as sex, age, reproductive status, season, and study site. The analysis revealed a significant difference in the animals' mobility in summer compared to winter, suggesting an ideal placement of bait stations at a maximum distance of 100-150 meters during the cold season. Additionally, a reduced mobility was observed in sexually active females compared to all other categories. Finally, the last study proposed an object detection algorithm for squirrel recognition, used as input for the automated opening of bait stations. Data collected, including hundreds of images from various areas of the UK, were processed to train a model using YOLOv8. The output performance showed a good ability 5 to process data, with high accuracy, precision, and recall values. Although the model can process new data with good quality, further investigations and integrations are needed for its use in field activities.
Additional information
Dottorato di ricerca in Scienze delle Produzioni Vegetali e Animali
File(s)![Thumbnail Image]()
Name
ctiberi_tesid.pdf
Size
3.97 MB
Format
Adobe PDF
Checksum (MD5)
604f96e80ccf8442bd1435d1c8b4ba73