Combining GPS activity measurements and real-time video recordings to quantify the activity budget of wild reindeer (Rangifer tarandus)

anglais. A resent advancement in the field of movement ecology is the use of GPS activity sensors for the identification of detailed patterns of animal activity. This can potentially yield knowledge about the detailed activity budget of free-ranging elusive animals. The aim of this thesis was to separate behavior types to identify the activity budget of wild reindeer. Two free-ranging wild reindeer were fitted with GPS collars with integrated activity sensor and video camera. The video camera recorded video while the activity sensor simultaneously measured activity intensity. I classified the visual observations of reindeer behavior and assigned them into different behavior categories. I then paired the behavior classification with the corresponding activity measurement. By predicting the true overlap and testing the differences in activity measurements between the behavior categories, I managed to separate the main behaviors laying/standing, walking slow, walking, trotting and running. I also managed to separate the secondary behaviors occasional grazing and grazing from the other secondary behaviors. My finding demonstrates that activity budgets can be identified by the use of activity sensors. Unlike other studies to date, my results shows that the behavior classification of free-ranging wild reindeer can be conducted directly in the wild, while simultaneously measure activity. The activity budget can be coupled with known rates of energy expenditure to develop the energetic landscape. This can be used to evaluate the effect of infrastructure, and other human activities, on reindeer spatio-temporal behavior and energy balance.

M-NF

En nylig utvikling innenfor feltet bevegelsesøkologi er bruken av GPS-aktivitetssensorer for å identifisere detaljerte mønster ved dyrs aktivitet. Dette kan potensielt gi oss kunnskap om det detaljerte aktivitetsbudsjettet til frittlevende dyr som er vanskelige å komme innpå. Målet med denne oppgaven var å skille ulike atferdstyper for å identifisere aktivitetsbudsjettet til villrein. Det ble satt på GPS-halsbånd med integrert videokamera og aktivitetssensor på to frittlevende villrein. Videokameraet filmet samtidig som aktivitetssensoren målte aktivitetsintensiteten. Jeg klassifiserte de visuelle observasjonene av villreinatferd og plasserte de i ulike atferdskategorier. Jeg koblet så sammen atferds klassifiseringene med den korresponderende aktivitetsmålingen. Ved å predikere det reelle overlappet og teste for ulikheter i aktivitetsmålingene mellom atferdene klarte jeg å skille hovedatferdene står/ligger, går sakte, går, traver og løper. Jeg greide også å skille beitekategoriene tidvis beiting og beiting fra annen sekundæratferd. Mine funn demonstrerer at aktivitetsbudsjett kan bli identifisert ved bruk av aktivitetssensorer. I motsetning til andre studier på nåværende tidspunkt viser mine resultat at atferdsklassifiseringen av frittlevende villrein kan utføres direkte i det fri, samtidig som man måler aktivitet. Aktivitetsbudsjettet kan kobles opp mot kjente rater av energibruk for å lage det energetiske landskapet. Dette kan benyttes til å vurdere hvilke effekt infrastruktur og annen menneskelig aktivitet har på villreinens atferd og energibalanse i tid og rom.