Keskkonnaagentuur kasutab eluslooduse seireks, näiteks suurkiskjate, lendorava, metssea ja paljude teiste ulukiliikide asurkondade seisundi ja arvukuse hindamiseks, rajakaameraid. Rajakaamerad on isetoimivad kaamerad, mis reageerivad liikumisele ja salvestavad looduses fotosid või videofaile. Osaliselt (REM metoodikal* põhinevas seires) kasutatakse kaamera salvestiste töötlemisel tehisintellektil põhinevat liigituvastuslahendust**. Kui inimene satub kaamera vaatevälja ja jääb salvestisele, siis need andmed kustutatakse esimesel võimalusel, isikuandmeid ei säilitata va korrakaitselistel eesmärkidel. Fotot või videosalvestist, mis võib viidata õigusvastasele teole, säilitatakse asjaomaselt järelevalveasutuselt vastuse/otsuse saamiseni. Isikul on õigus pöörduda Keskkonnaagentuuri poole, kui tal on kahtlus, et ta on jäänud salvestisele ning tema soovi korral kustutatakse vastavad andmed koheselt. Salvestisi säilitatakse vaid loodusvaatluste või süüteo tõendamise eesmärgil.
Keskkonnaagentuuris kasutatavatel rajakaamerad on peal infokleebis, millel on kirjas asutuse nimi, kontakttelefoni number, kaamera ID number ja QRkood, mille vahendusel jõuab antud infolehele.
Kaamerate kasutuskorraga saab tutvuda siin: Avalik dokumendiregister
Keskkonnaagentuuri isikuandmete töötlemise põhimõtetega on võimalik tutvuda siin: Isikuandmete töötlemine | Keskkonnaagentuur
* REM metoodika (nn juhusliku kohtumise mudel, inglise keeles random encounter model; Rowcliffe et al. 2008) on erinevate ulukiliikide asustustiheduse (st isendite arv pinnaühiku kohta) hindamise meetod, mis põhineb looduses juhuslikult valitud asukohtadesse paigaldatud rajakaamerate (nimetatakse ka kaameralõksudeks) poolt kogutud vaatlusinfol (fotod või videosalvestised). Erinevalt mitmetest teistest kaameralõksudel põhinevatest meetoditest ei ole REM metoodika kasutamisel vaja kaamerate vaatevälja sattunud liigi erinevaid isendeid üksteisest eristada. Küll aga tuleb REM asutustiheduse hindamiseks lisaks liigi vaatluste arvule ning vaatluste kogumiseks tehtud pingutusele (kaamerapäevade arv), hinnata kaamera salvestiste põhjal ka näiteks loomade asukohta vaatlusjuhtumi alguses, vaatlusjuhtumi kestvust ning vaatlusjuhtumi vältel looma poolt läbitud vahemaad. REM meetodikast ja selle katsetamisest Eestis ELME projekti (I) raames loe lähemalt siit.
** Keskkonnaagentuuri poolt kasutatav liigituvastuskeskkond loodi rajakaamerate fotode analüüsiks ja REM meetodil erinevate ulukiliikide arvukuse määramiseks (II ja III). Süsteem võimaldab luua vaatlusala kohta määratud perioodiks projekti, mille baasilt arvutatakse alal paiknevate liikide asustustihedus (isendite arv 1 km2 kohta). Süsteemi kasutamiseks salvestatakse projekti alla rajakaameratega kogutud pildid, kus need tehisintellektiga klassifitseeritakse ning seejärel rakendatakse REM mudelit liikide (Rowcliffe et al. 2008) arvukuse määramiseks. Süsteem võimaldab projektis kogutud piltide baasilt luua raporteid lähtuvalt lähteülesandes määratud struktuurile, korrigeerida ebatäpse määratlusega vaatlusjuhtumeid ja treenida tehisintellekti liigituvastusmudelit uute piltide põhjal.
I. Ühtekuuluvuspoliitika fondide rakenduskava 2014–2020 tegevus nr 8.1.8 „Elurikkuse sotsiaalmajanduslikult ja kliimamuutustega seostatud keskkonnaseisundi hindamiseks, prognoosiks ja andmete kättesaadavuse tagamiseks vajalikud töövahendid” (ELME projekt; SFOS: 2014-2020.8.01.16-0112). Rahastajad: Euroopa Liidu Ühtekuuluvusfond, SA Keskkonnainvesteeringute Keskus, Eesti Vabariik.
II. Liigituvastustarkvara tehnoloogilise lahenduse analüüs ja töötava tehnilise lahenduse prototüüp (hankeleping nr 4-3/21/1) Rahastamine: SF projekt „Seire ja liigituvastus pildituvastuse abil (tehisintellekt)“ nr 2014-2020.12.03.20-0699. ERDF 2014-2020.12.3.1. Olemasolevate ja uute infosüsteemide nutikas arendamine (sh analüüs).
III. Liigituvastuslahenduse edasiarendused (hankeleping nr 6-2/24/37). Perioodi 2021-2027 ühtekuuluvus- ja siseturvalisuspoliitika fondi projekt „Meteoroloogilise, hüdroloogilise ja keskkonnaseire ning nende tugisüsteemide arendamine (SEME3), projekti nr 2021-2027.2.03.23-0008.