새로운 카메라 시스템과 소프트웨어 패키지를 사용하면 연구원과 영화 제작자가 동물의 비디오를 캡처할 수 있습니다. 출처: Vasas et al., 2024.
인간이 세상을 인식하는 방식과 종종 다른 동물이 세상을 인식하는 방식을 궁금해하지 않은 사람이 있을까요? 과학자, 사진작가, 영화 제작자 등은 벌이 수분을 위해 익은 꽃을 사냥할 때 보는 색상을 재구성하려고 시도하는 다양한 방법이 있습니다. 이제 여러 분야의 팀이 기존 시스템보다 조명 조건 측면에서 더 빠르고 유연하여 자연 서식지에서 동물의 움직이는 이미지를 캡처할 수 있는 혁신적인 카메라 시스템을 개발했습니다. 새로운 종이 PLoS Biology 저널에 게재되었습니다.
“우리는 동물이 세상을 보는 방식에 오랫동안 매료되어 왔습니다. 감각 생태학의 새로운 기술을 통해 우리는 정적인 장면이 동물에게 어떻게 보일지 추론할 수 있습니다.” 공동 저자인 Daniel Hanley는 이렇게 말했습니다., 버지니아 주 페어팩스에 있는 조지 메이슨 대학교의 생물학자입니다. “그러나 동물은 움직이는 표적에 대해 종종 중요한 결정을 내립니다(예: 음식 감지, 잠재적 짝의 표시 평가 등). 여기에서 우리는 생태학자와 영화 제작자를 위해 움직이는 색상을 캡처하고 표시할 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 도구를 제공합니다. 동물들은 인식합니다.” 움직이는 중입니다.”
Per Hanley와 그의 공동 저자는 다양한 동물 종은 각 동물의 특정 환경 요구 사항에 따라 자외선에서 적외선까지 광범위한 파장에 민감한 고유한 광수용체 세트를 가지고 있다고 밝혔습니다. 일부 동물은 편광을 감지할 수도 있습니다. 따라서 각 종은 색상을 조금씩 다르게 인식합니다. 예를 들어, 꿀벌과 새는 사람의 눈에는 보이지 않는 자외선에 민감합니다. “우리의 눈이나 상업용 카메라는 빛의 이러한 변화를 포착하지 못하기 때문에 시야의 넓은 부분은 아직 탐색되지 않은 상태로 남아 있습니다.”라고 저자는 썼습니다. “이것은 동물 시각의 거짓 색상 이미지를 강력하고 설득력있게 만듭니다.”
그러나 저자는 가색상 이미지를 생성하는 현재 기술은 동물이 움직이는 동안 보는 색상을 식별할 수 없다고 강조합니다. 이는 동물이 색상의 출현과 신호 감지를 통해 주변 세계를 통신하고 탐색하는 방식에 움직임이 중요하기 때문에 중요한 요소입니다. . 예를 들어, 전통적인 분광광도법은 신체에서 반사되는 빛에 의존하여 주어진 동물의 광수용체가 그 빛을 어떻게 처리하는지 추정하지만, 이는 시간이 많이 걸리는 방법이며 많은 공간적, 시간적 정보가 손실됩니다.
네 가지 다른 동물의 눈을 통해 본 공작새 깃털: (a) 공작; (b) 인간; (c) 꿀벌; (d) 개. 출처: Vasas et al., 2024.
다중 스펙트럼 이미징은 다양한 파장(자외선 및 적외선 포함)에 걸쳐 일련의 이미지를 촬영하고 이를 다양한 색상 채널로 결합하여 카메라 독립적인 색상 측정값을 추출합니다. 이 방법은 더 나은 공간 정보를 위해 일부 해상도를 교환하고 동물 신호를 연구하는 데 매우 적합하지만 고정된 개체에만 작동하므로 시간 정보를 사용할 수 없습니다.
연구원들은 “동물들이 그림자를 드리우고 빛을 생성하는 복잡한 형태로부터 신호를 제공하고 받기” 때문에 이는 단점이라고 썼습니다. “이러한 신호는 끊임없이 변화하는 조명과 유리한 지점에 따라 다릅니다. 배경, 조명 및 동적 신호 간의 이러한 상호 작용에 대한 정보는 거의 없습니다. 그러나 이는 자유 생활에서 색상이 사용되어 인식되는 방식의 중요한 측면을 구성합니다. 자연 환경의 유기체.” .
그래서 Hanley와 그의 동료들은 동물이 자연 환경에서 보는 것처럼 시각적 신호의 전체 복잡성을 포착하는 고해상도 동물 비디오를 생성할 수 있는 카메라 시스템을 개발하기 시작했습니다. 그들은 기존의 다중 스펙트럼 이미징 방법을 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 설계와 결합했습니다. 카메라는 4가지 색상 채널(파란색, 녹색, 빨간색, 자외선)로 동시에 비디오를 녹화합니다. 이 데이터가 “지각 단위”로 처리되면 그 결과는 동물의 광수용체에 대해 우리가 알고 있는 정보를 기반으로 다양한 동물이 색상이 있는 장면을 어떻게 인식하는지에 대한 정확한 비디오가 됩니다. 팀의 시스템은 최대 92%의 정확도로 인지된 색상을 예측합니다. 카메라는 상업적으로 이용 가능하며 소프트웨어는 오픈 소스이므로 다른 사람들이 자유롭게 사용하고 구축할 수 있습니다.
이 기사 상단의 비디오는 동료 꿀벌이 먹이를 찾고 꽃을 두고 상호 작용(심지어 싸우는 것까지)하는 것을 지켜보면서 꿀벌이 보는 색상을 묘사합니다. 이는 자연 환경에서 행동을 포착하는 카메라 시스템의 능력을 보여주는 예입니다. 아래에서 Hanley는 현장에서 자외선 차단 자외선 차단제를 바르고 있습니다. 밝은 색의 피부는 인간의 시력과 꿀벌의 가색 시력과 대략 유사해 보인다. 왜냐하면 “피부 반사율이 더 긴 파장에서 점차 증가하기 때문”이라고 연구진은 썼다.