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Desde el año 2.000 la Fundación Neotrópico almacena fotografías faciales de los ejemplares de tortugas marinas accidentados y rehabilitados en colaboración con el Centro de Recuperación de Fauna Silvestre del Cabildo de Tenerife. En el año 2007 se registró ante notario el Programa de Identificación de Tortugas Marinas.
Para diferenciar a cada ejemplar de forma única, la Fundación Neotrópico utiliza una técnica de marcaje conocida como fotoidentificación y que se realiza sobre el patrón de escamas de la región temporal de la tortuga, ya que dicha disposición es virtualmente irrepetible en la naturaleza y que en combinación con otros datos permite identificar de forma individual cada tortuga de una población potencial de centenares de miles de efectivos.
El conjunto de datos formado por el número de escamas de esta región, su forma y disposición es único de cada tortuga, como si se tratara de una huella digital que sólo crece a medida que el animal envejece. Son posibles alteraciones traumáticas de la zona pero el uso de imágenes de ambos lados de la cabeza y la combinación con la utilización de microchips lo convierten en el mejor sistema de marcaje universal de tortugas marinas.
En el PITMAR se usan los nodos entre las escamas faciales delimitando con puntos los polígonos que forman cada una de ellas. El resultado es una nube de puntos o nodos con una disposición similar a una constelación. Con una serie de factores de corrección el algoritmo homogeniza todos los patrones compensando las variaciones del paso del tiempo y corrigiendo parcialmente los desfases originados por la orientación en el momento de tomar las fotografías. Una vez comparados las nubes de puntos el programa escoge las 15 que presentan mayor número de coincidencias y las presenta al operador para que seleccione las identificaciones positivas.
Si se trata de un patrón nuevo, es un ejemplar no registrado y el programa permite generar una nueva ficha con la información disponible.
Si se localiza un patrón registrado, se trata de una recaptura y se almacenan los datos en el historial de avistamientos del ejemplar.
En cualquier lugar del planeta, con una cámara digital sencilla y una conexión a Internet se podrá saber si el ejemplar está censado y su historial.
Las decisiones sobre las medias de conservación internacionales a implementar tienen que estar basadas en datos científicos comprobables y efectivos, el PITMAR aporta gratuitamente las herramientas necesarias para esta labor.
Su difusión potencial abarca a decenas de miles de personas convirtiéndose, no sólo en un programa de utilidad científica sino que se constituye en un vínculo para la colaboración transnacional y en un dispositivo utilizable como sistema de sensibilización y educación ambiental.
El PITMAR es un sistema innovador, no invasivo, no traumático, versátil, accesible vía internet y gratuito de marcar tortugas marinas.
BIBLIOGRAFÍA usada en el desarrollo del PITMAR (relacionada con las técnicas de fotoidentificación en zoología, marcaje de tortugas marinas, pérdida de marcas, etc).
Alibhai, S.K., Jewell, Z.C. & P.R. Law. 2008. A footprint technique to identify white rhino Ceratotherium simum at individual and species levels. Endang Species Res4:205–218.
Anderson, C.J.R., Roth, J.D., & J.M. Waterman. 2007. Can whisker spot patterns be used to identify individual polar bears?. Journal of Zoology 273: 333-339.
Arzoumanian, Z., Holmberg, J. & B. Norman. 2005. An astronomical pattern-matching algorithm for computer-aided identification of whale sharks Rhincodon typus. Journal of Applied Ecology 42: 999 – 1011.
Balazs, G. H. 1982. Factors affecting the retention of metal tags on sea turtles. Mar Turtle Newsl 20:11–14
Balazs, G. H. 1999. “Factors to consider in the tagging of sea turtles,” in Research and Management Techniques for the Conservation of Sea Turtles, K. L. Eckert, K. A. Bjorndal, F. A. Abreu-Grobois, and M. Donnelly, Eds., pp. 101–109, IUCN/SSC Marine Turtle Specialist Group, 1999.
Bansemer, C.S. & M.B Bennett. 2008. Multi-year validation of photographic identification of grey nurse sharks, Carcharias taurus, and applications for non-invasive conservation research. Marine and Freshwater Research 59: 322-331.
Beekmans, P.M., Whitehead, H., Huele, R., Steiner, L. & A.G. Steenbeek. 2005. Comparison of Two Computer-Assisted PhotoIdentification Methods Applied to Sperm Whales (Physeter macrocephalus). Journal: Aquatic Mammals , vol. 31, no. 2, pp. 243-247, 2005.
Bendik, N.F., Morrison, T.A., Gluesenkamp, A.G., Sanders, M.S. & L.J. O’Donnell. 2013. Computer-Assisted Photo Identification Outperforms Visible Implant Elastomers in an Endangered Salamander, Eurycea tonkawae. PLoS ONE 8(3): e59424.
Bennett, P., Keuper-Bennett, U. & G.H. Balazs. 2000. Photographic evidence for the regression of fibropapilloma afflicting green turtles at Honokawai, Maui, in the Hawaiian Islands. In: Kalb H, Wibbels T (eds) Proc 19th Annu Symp Sea Turtle Biol Cons NOAA Tech Memo NMFS-SEFSC-443:37–39
Bennet, P. & U. Keuper-Bennet. 2001. The use of subjective patterns in green turtle profiles to find matches in an image database. In Proceedings of the 21st annual symposium on sea turtle biology and conservation. 2005. Compiled by Michael Coyne & Randall D. Clark. NOAA Technical Memorandum NMFS-SEFSC 528.
Bjorndal, K.A., Bolten, A.B., Lagueux, C.J. & A. Chaves. 1996. Probability of tag loss in green turtles nesting at Tortuguero, Costa Rica. J Herpetol 30:566–571
Bloch, N. & D. J. Irschick. 2004. Toe-Clipping Dramatically Reduces Clinging Performance in a Pad-Bearing Lizard (Anolis carolinensis). Journal of Herpetology, Vol. 37, No. 3, pp. 293–298, 2004.
Blumenthal, J. M., Solomon, J.L., Bell, C.D., Austin, T.J., Ebanks-Petrie, G., Coyne, M.S., Broderick, A.C. & B. J. Godley. 2006.Satellite tracking highlights the need for international cooperation in marine Turtle management. Endangered Species Research. Esr 7: 1–11, 2006
Buonantony, D. 2008. An Analysis of Utilizing the Leatherback’s Pineal Spot for Photo-identification. Master of Environmental Management – CEM May 2008
Caci, G., Biscaccianti, A.B., Cistrone, L., Bosso, L., Garonna, A.B. & D. Russo. 2013. Spotting the right spot: computer-aided individual identification of the threatened cerambycid beetle Rosalia alpine. Journal of Insect Conservation. August 2013, Volume 17, Issue 4, pp 787-795
Chassagneux, A., Jean, C., Bourjea, J. & S. Ciccione. 2013. Unraveling Behavioral Patterns of Foraging Hawksbill and Green Turtles Using Photo-Identification. Marine Turtle Newsletter 137:1-5.
De Urioste, J, Bethencourt, M.J. & H. Sicilia. 2014 (In Press). Sea Turtle Photo-Identification. In “Advances in research techniques and conservation strategies for sea turtle”. Nova Science Publishers, Inc.
Dixon, D.R. 2003. A non-invasive technique for identifying individual badgers Meles meles. Mammal Review 33: 92-94.
Dunbar SG, Ito HE, Bahjri K, Dehom S y L. Salinas. 2014. Recognition of juvenile hawksbills Eretmochelys imbricata through face scale digitization and automated searching. Endang Species Res 26:137-146
Féliz, P., León, Y.M, Revuelta, O., Aucoin, S., Sofia, D. & R. Carreras. 2010. Photoidentification of juvenile hawksbills using facial scales. Poster presented at the 30th annual symposium on sea turtle biology and conservation.24-30 April 2010. Goa. India.
Frisch, A.J. & J.A. Hobbs. 2007. Photographic identification based on unique, polymorphic colour patterns: a novel method for tracking a marine crustacean. J Exp Mar Biol Ecol 351:294–299
Godley, B. J., Blumenthal, J. M., Broderick, A. C., Coyne, M. S., Godfrey, M. H., Hawkes, L. A. & M. J. Witt. 2007. Satellite tracking of sea turtles: Where have we been and where do we go next?. Endangered Species Research. Vol. 3: Preprint , 2007
Hendrickson, L.P. & J.R. Hendrickson. 1981. A new method for marking sea turtles? Marine Turtle Newsletter 19:6-7.
Hiby, L., Lundberg, T., Karlsson, O., Watkins, J., Jüssi, M., Jüssi, I. & B. Helander. 2007. Estimates of the size of the Baltic grey seal population based on photo-identification data. NAMMCO Sci. Publ. 6:163-175.
Huffard, C.L., Caldwell, R.L., DeLoach, N., Gentry, D.W., Humann, P., MacDonald, B., Moore, B., Ross, R., Uno, T. & S. Wong. 2008. Individually Unique Body Color Patterns in Octopus (Wunderpus photogenicus) Allow for Photoidentification. PLoS ONE 3(11): e3732.
Jean, C., Ciccione, S., Talma, E., Ballorain, K. & J. Bourjea. 2010. Photo-identification method for green and hawksbill turtles - First results from Reunion. Indian Ocean Turtle Newsletter No. 11
Karanth, K.U., Nichols, J.D., Kumar, N.S. & J.E. Hines. 2006. Assessing tiger population dynamics using photographic capture-recapture sampling. Ecology. 2006 Nov;87(11):2925-37.
Kelly, M. J. 2001. Computer-aided photograph matching in studies using individual identification: an example from Serengeti cheetahs. 440 Journal of Mammalogy, 82(2):440–449, 2001.
Langtimm, C. A., Beck, C. A., Edwards, H. H., Fick-Child, K. J., Ackerman, B. B., Barton, S. L. & W.C. Hartley. 2004. Survival estimates for Florida manatees from the photo-identification of individuals. Marine Mammal Science, 20: 438–463.
Limpus, C.J. 1992. Estimation of tag loss in marine turtle research. Wildl Res 19:457–469.
Lowe, D.G. 2004. Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004) 91–110
Lloyd, J.R., Maldonado, M.A. & R. Stafford, 2012. Methods of Developing User-Friendly Keys to Identify Green Sea Turtles (Chelonia mydas L.) from Photographs. International Journal of Zoology, vol. 2012, Article ID 317568, 7 pages, 2012. doi:10.1155/2012/317568
McDonald, D., Dutton, P. H., Brandner, R. & S. Basford. 1996. Use of pineal spot ('pink spot') photographs to identify leatherback turtles. Herpetological Review 27 (1): 11-12. 1996.
Meekan, M.G., Speed, C.W., Planes, S., McLean, C. & C. Bradshaw. 2008. Population monitoring for whale sharks (Rhincodon typus). Report prepared for the Australian Government Department of the Environment, Water, Heritage and the Arts. Australian Institute of Marine Science, Townsville. 195 pp.
Mrosovsky, N. & M.H. Godfrey. 2003. Living tag, living reputation. Marine Turtle Newsletter 99: 3-4.
Apparent sea turtle mortality due to flipper tags
Niest, E.K., Burns, D. & P. Harrison. 2010. Fluke Matcher: A computer-aided matching system for humpback whale (Megaptera novaeangliae) flukes. MARINE MAMMAL SCIENCE, 26(3): 744–756 (July 2010).
Olson, P.A. 2009. Blue whale photo-identification from IWC IDCR/SOWER surveys. IWCSC/62/SH29.
Pauwels, E.J., de Zeeuw, P. M. & D. M. Bounantony. 2008. Leatherbacks Matching by Automated Image Recognition. Advances in Data Mining. Medical Applications, E-Commerce, Marketing, and Theoretical Aspects Lecture Notes in Computer Science Volume 5077, 2008, pp 417-425.
Reisser, J., Proietti, M., Kinas, P. & I. Sazima. 2008. Photographic identification of sea turtles: method description and validation, with an estimation of tag loss. Endangered Species Research.Vol. 5: 73–82, 2008.
Richardson, A., Herbst, L.H., Bennett, P.A., Keuper-Bennett, U., 2000. Photo-identification of Hawaiian green sea turtles. In: Abreu-Grobois, F.A., Briseno-Duenas, R., Marquez, R., Sarti, L. (Eds.), Proceedings of the 18th International Symposium on Sea Turtle Biology and Conservation. NOAA Technical Memorandum NMFS-SEFSC-436, p. 293.
Rowat, D., Speed, C.W., Meekan, M.G., Gore, M.A. & C.J.A. Bradshaw. 2009. Population abundance and apparent survival of the Vulnerable whale shark Rhincodon typus in the Seychelles aggregation. Fauna & Flora International, Oryx, 43(4), 591–598
Runyan, A.L. & P. A. Meylan. 2005. PIT Tag Retention in Trachemys and Pseudemys.
Herpetological Review , 2005, 36(1), 45–47.
Sacchi, R., Scali, S., Fasola, M., & P. Galeotti, 2007. The numerical encoding of scale morphology highly improves photographic identification in lizards. Acta Herpetologica 2: 27-35.
Sacchi, R., Scali, S., Pellitteri-Rosa, D., Pupin, F., Gentilli, A., Tettamanti, S., Cavigioli, L., Racina, L., Maiocchi, V., Galeotti, P. & M. Fasola. 2010. Photographic identification in reptiles: a matter of scales. Amphibia-Reptilia, Volume 31, Number 4, 2010 , pp. 489-502(14).
Schofield, G., Katselidis, K.A., Pantis, J.D., 2004. Assessment of photo-identification and GIS as a technique to collect in-water information about loggerhead sea turtles in Laganas Bay, Zakynthos Greece. Proceedings of the Twenty-fourth Annual. Symposium on Sea Turtle Biology & Conservation U.S. Dept. Commerce. NOAA Tech. Memo. NMFS-SEFSC.
Schofield, G., Katselidis, K.A., Dimopoulos, P. & J. D. Pantis. 2008. Investigating the viability of photo-identification as an objective tool to study endangered sea turtle populations. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology 360 (2008) 103–108
Sherley, R.B., Burghardt, T., Barham, P.J., Campbell, N. & I.C. Cuthill. 2010. Spotting the difference: towards fully-automated population monitoring of African penguins Spheniscus demersus. Endang Species Res 11:101-111.
Smyth, B. & S. Nebel. 2013. Passive Integrated Transponder (PIT) Tags in the Study of Animal Movement. Nature Education Knowledge 4(3):3
Van Dam, R.P. & C.E. Diez. 1999. Differential tag retention in Caribbean hawksbill turtles. Chelonian Conserv Biol 3: 225–229
White, M., 2006. Photo-recognition: a technique used to identify individual loggerhead turtles in the marine environment. In: Frick, M., Panagopoulou, A., Rees, A.F., Williams, K. (Eds.), Book of Abstracts. Twenty-sixth Annual Symposium on Sea Turtle Biology and Conservation. International Sea Turtle Society, Athens, Greece, Crete, Greece, p. 376.
Wright, K. M. 2001. Surgical techniques. Pp. 273 – 283 in: Wright, K. M. and Whitaker, B. R. (eds.) Amphibian Medicine and Captive Husbandry. Krieger Publishing Company, Malabar, Florida.
Yasuda, T. & A. Nobuaki. 2005. Fine-Scale Tracking of Marine Turtles Using GPS-Argos PTTs. Zoological Science 22(5):547-553. 2005
Zeeuw, P. M., Pauwels, E.J., Ranguelova, E.B, Buonantony, D.M. & S.A. Eckert. 2010. Computer assisted photo identification of Dermochelys coriacea. In proceedings of: International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2010.