Gyvūnų žymėjimo technologijoje naudojami elektroniniai arba ne{0}}elektroniniai prietaisai, pritvirtinti prie gyvūnų arba jiems implantuoti, siekiant sekti, identifikuoti ir valdyti atskirus gyvūnus ar grupes. Pagrindinis jos principas yra naudoti konkrečius signalus arba identifikavimo informaciją, kad būtų galima tiksliai stebėti ir rinkti duomenis apie gyvūnus. Jis plačiai naudojamas laukinės gamtos išsaugojimui, gyvulininkystės valdymui ir moksliniams tyrimams.
Ne{0}}elektroninėse žymėjimo sistemose dažnai yra fizinių identifikatorių, pvz., ausų įsagų, apykaklių ar kulkšnių. Šiose žymose paprastai yra unikalus numeris arba QR kodas, kurį nuskaito žmogaus stebėjimo arba nuskaitymo įrenginiai, kad būtų galima identifikuoti asmenį. Šį metodą paprasta naudoti ir jo kaina yra nedidelė, tačiau jis priklauso nuo rankinio įsikišimo, o jo našumas realiuoju laiku yra prastas, todėl jis tinka statinio arba mažo{5}}judesio stebėjimo scenarijus.
Elektroninio žymėjimo technologija yra pažangesnė ir pirmiausia apima radijo dažnio atpažinimą (RFID), pasaulinės padėties nustatymo sistemas (GPS) ir palydovinį nuotolinį stebėjimą. RFID žymos perduoda duomenis radijo bangomis ir yra skirstomos į pasyvias (be akumuliatoriaus{1}}ir aktyvuojamos išorinio skaitytuvo) arba aktyviąsias (su vidine baterija ir galinčiomis perduoti signalus). Pasyvus RFID yra nebrangus ir kompaktiškas, todėl dažnai naudojamas individualiam identifikavimui gyvulininkystėje. Aktyvios RFID arba GPS žymos perduoda vietos informaciją realiuoju laiku{5}}, todėl jos yra tinkamos laukinės gamtos migracijos tyrimams arba ganomų gyvūnų stebėjimui.
Palydovinė nuotolinio stebėjimo technologija apskaičiuoja gyvūnų buvimo vietą, siųsdama signalus ir gaudama atspindėtus duomenis, ir dažniausiai naudojama didelio masto{0}}ekologiniam stebėjimui. Be to, bioakustinės žymos registruoja gyvūnų garso parašus identifikavimui ir dažnai naudojamos jūrų žinduolių tyrimams.
Pagrindinė gyvūnų ženklinimo technologijos vertė yra tikslus duomenų rinkimas ir analizė, padedant tyrėjams ir vadovams suprasti gyvūnų elgseną, migracijos modelius ir populiacijos dinamiką, taip formuojant informuotas išsaugojimo ir valdymo strategijas. Tobulėjant daiktų internetui ir dirbtiniam intelektui, gyvūnų žymenys ateityje taps dar išmanesni, toliau gerindami stebėjimo efektyvumą ir duomenų gylį.
