Frösche und Kröten zählen weltweit zu den am stärksten gefährdeten Wirbeltieren. Zugleich geraten die Süßwasserlebensräume, von denen viele Amphibien abhängig sind, zunehmend unter Druck. Zwischen 1970 und 2020 gingen die globalen Bestände der Süßwasserwirbeltiere um 85 Prozent zurück. Besonders betroffen sind Amphibien: Laut der Roten Liste der Weltnaturschutzunion (IUCN) gelten 41 Prozent aller Arten als gefährdet. Auch in Europa ist die Lage besorgniserregend: Nahezu die Hälfte der Süßwasserlebensräume ist bedroht.
„Um Amphibien wie Frösche und Kröten wirksam zu schützen und ihre Bestände zu überwachen, benötigen wir zuverlässige und großflächig einsetzbare Monitoringmethoden“, erklärt Studienleiter PD Dr. Raffael Ernst von den Senckenberg Naturhistorischen Sammlungen in Dresden. „Herkömmliche Erfassungsmethoden sind jedoch häufig zeitaufwendig, kostspielig und räumlich begrenzt. Passive akustische Monitoringmethoden – kurz PAM – sind daher ein vielversprechender Ansatz.“ Im Vogelschutz wird die automatische Erkennung von Vogelstimmen schon erfolgreich genutzt. Die Lauterkennung von Amphibien dagegen ist bisher unterrepräsentiert. Im Rahmen einer langjährigen Partnerschaft mit der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden hat Ernst neue KI-gestützte Modelle entwickelt, die zuverlässig die Rufe von 14 mitteleuropäischen Amphibienarten erkennen können.
Die Forschenden entwickelten „AnuraPAM“ mithilfe der auf künstlicher Intelligenz basierenden Deep-Learning-Plattform BirdNET. Die Modelle analysieren aufgezeichnete Amphibienrufe und ordnen sie automatisiert den entsprechenden Arten zu. Die Verbreitungsgebiete der enthaltenen Frosch- und Krötenarten erstrecken sich über ganz Zentraleuropa. Darunter sind weit verbreitete Arten wie die Erdkröte (Bufo bufo) und der Grasfrosch (Rana temporaria), aber auch die Geburtshelferkröte (Alytes obstetricans) und die Kreuzkröte (Epidalea calamita), die nur in einem vergleichsweise kleinen Gebiet vorkommen.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine automatisierte akustische Bestimmung für die meisten untersuchten Arten zuverlässig möglich ist“, berichtet der Dresdner Herpetologe. „Viele der zu AnuraPAM gehörenden Modelle erreichten eine sehr hohe Klassifikationsleistung. Besonders anspruchsvoll ist die automatisierte Unterscheidung innerhalb des Pelophylax-Komplexes, zu dem der Kleine Wasserfrosch (Pelophylax lessonae), der Seefrosch (Pelophylax ridibundus) und der hybride Teichfrosch (Pelophylax kl. esculentus) gehören, da die Hybridisierung die Rufmerkmale überlappen lässt, die dann je nach vorherrschendem Hybridsystem lokal variieren können.“
Für das Training der Modelle nutzte das Team private Sammlungen von Amphibienrufen, bereits mit Bestimmungsbüchern veröffentlichte Audiosammlungen und wissenschaftliche Online-Tonarchive. „Wir haben festgestellt, dass die Zuverlässigkeit eines Klassifikationsmodells nicht allein auf der Menge der Trainingsdaten beruht“, so Florian Meerheim von der Arbeitsgruppe Bioakustik der HTW Dresden und Mitautor der Studie. „Entscheidend sind insbesondere die Qualität und die repräsentative Zusammensetzung sowie eine sorgfältige Annotierung der verwendeten Aufnahmen durch Expert*innen.“ Ernst ergänzt: „Wir hatten das Glück, unter anderem eine private Rufsammlung nutzen zu können, die rund 80 Aufnahmen mit umfassenden Metadaten bis hin zur Luft- und Wassertemperatur zum Zeitpunkt der Aufnahme enthält. Allein diese Sammlung deckt alle 14 untersuchten Taxa in elf europäischen Ländern ab und umfasst Aufnahmen von 54 Fundorten über einen Zeitraum von 52 Jahren.“ Im Rahmen der Studie übertraf das leistungsfähigste AnuraPAM-Modell trotz kleinerer Trainingsdatensätze zwei bereits frei verfügbare Vergleichsmodelle.
Die AnuraPAM-Modelle stehen als gebrauchsfertige Klassifikatoren für kostenlose Audiosoftware wie BirdNET-Analyzer, PAMalyzer und Raven Intelligence zur Verfügung. Für die Nutzung mit dem Mobiltelefon ist die Android-App BatGizmo verfügbar, die ursprünglich für die Erkennung von Fledermausrufen entwickelt wurde und mit AnuraPAM kompatibel ist.
„Gerade die Möglichkeit der Nutzung per App macht AnuraPAM noch besser einsetzbar für Citizen-Science-Projekte. Diese spielen bei der Erhebung von Biodiversitätsdaten in Europa eine zunehmend wichtige Rolle“, erklärt Ernst und schließt: „Mit passiven akustischen Methoden können Amphibien großflächig, kontinuierlich und mit vergleichsweise geringem Arbeitsaufwand erfasst werden. Damit eröffnen wir neue Möglichkeiten für das Monitoring, die Erfolgskontrolle von Maßnahmen und den Schutz dieser stark gefährdeten Arten.“
Senckenberg Naturhistorische Sammlungen Dresden
Originalpublikation:
Elsner, B., Meerheim, F., Dziock, F. & Ernst, R. (2026): From calls to conservation: AnuraPAM, a ready-to-use acoustic classifier for Central European anurans. Salamandra 62(4)
https://www.salamandra-journal.com/salamandra/62-2026/62-4/03-Elsner_et_al-1816....
