Узнайте, как компьютерное зрение позволяет отслеживать биоразнообразие путем обнаружения видов, отслеживания изменений среды обитания и поддержки современных глобальных усилий по сохранению природы.
Земля является домом для невероятного разнообразия жизни, от микроскопических организмов до лесов и дикой природы, которые все связаны между собой через общие экосистемы. Это разнообразие жизни, известное как биоразнообразие, поддерживает такие важные системы, как чистая вода, плодородная почва, производство продуктов питания и экологический баланс, который позволяет процветать как людям, так и дикой природе.
Однако этот баланс меняется. Антропогенное давление или воздействие человека на окружающую среду, такое как вырубка лесов, расширение городов, изменение землепользования и изменение климата, приводят к изменению среды обитания и ставят многие виды под угрозу исчезновения.
Чтобы лучше понять эти изменения, ученые и экологические исследователи полагаются на системы непрерывного мониторинга, которые позволяют track в динамике и определять, какие экосистемы находятся в состоянии стресса, а какие восстанавливаются. Собирая согласованные данные по разным регионам и сезонам, они могут detect , оценивать состояние экосистем и быстрее реагировать на возникающие угрозы.
Эти данные используются при планировании природоохранных мероприятий, принятии политических решений и реализации долгосрочных мер по обеспечению устойчивого развития. Однако традиционные методы мониторинга зачастую являются медленными, дорогостоящими и сложными для применения на обширных или удаленных территориях.
Именно поэтому компьютерное зрение, одна из отраслей искусственного интеллекта (ИИ), становится важным инструментом в мониторинге биоразнообразия. Анализируя изображения и видео с фотоловушек, дронов и спутников, системы компьютерного зрения могут автоматически detect , track и выявлять изменения в среде обитания практически в режиме реального времени.
В этой статье мы рассмотрим, что означает биоразнообразие, как работает мониторинг биоразнообразия и как компьютерное зрение поддерживает современные усилия по сохранению природы. Приступим!
Биоразнообразие, также известное как биологическое разнообразие, относится к разнообразию жизни и богатству видов на Земле. Оно включает в себя растения, животных, микроорганизмы и экосистемы, которые они образуют, а также генетические различия, существующие внутри видов.
Это разнообразие существует на нескольких уровнях, от вариаций генов в пределах одного вида до широкого спектра видов и экосистем по всей планете. Каждый уровень подчеркивает взаимосвязь жизни и совместное функционирование природных систем.
Понимание этих уровней помогает нам увидеть, как экосистемы сохраняют равновесие и устойчивость. Биоразнообразие играет важную роль в поддержании здоровья и стабильности экосистем.
Экосистемы с более высоким уровнем биоразнообразия, как правило, лучше приспособлены к климатическим изменениям, вспышкам заболеваний и природным катаклизмам. В свою очередь, они обеспечивают такие важные услуги, как чистый воздух, пресная вода, плодородная почва, регулирование климата и производство продовольствия, которые поддерживают как человеческое общество, так и дикую природу.
Биоразнообразие нашей планеты находится под растущей угрозой из-за утраты среды обитания, загрязнения, изменения климата и чрезмерного использования природных ресурсов. Понимание и мониторинг биоразнообразия — это первый шаг к его защите для будущих поколений.
Ниже представлены основные уровни биоразнообразия и их вклад в поддержание баланса экосистем:
Деятельность человека, такая как вырубка лесов, загрязнение окружающей среды, расширение городов и изменение землепользования, оказывает влияние на экосистемы по всему миру. Многие из этих изменений происходят постепенно, что затрудняет их detect постоянного наблюдения. Именно поэтому долгосрочные инициативы по мониторингу являются более эффективными, чем периодические исследования.
Мониторинг биоразнообразия обеспечивает структурированный подход к этому постоянному наблюдению. Он включает сбор и анализ данных на протяжении определенного времени, чтобы понять, как меняются виды, места обитания и состояние экосистем.
Такие инструменты, как фотоловушки, спутники, дроны и датчики окружающей среды, помогают отслеживать состояние различных экосистем в разных регионах. Повторные измерения в одних и тех же местах облегчают выявление тенденций и оценку стабильности экосистем.
Этот процесс основан на показателях и метриках биоразнообразия, включая количество видов, растительный покров, размеры среды обитания и наличие или отсутствие определенных видов. Со временем эти показатели выявляют закономерности и служат ранними признаками стресса или восстановления экосистемы.
Для обеспечения единообразного мониторинга во всех регионах глобальные организации, такие как МПБЭС и МСОП, предоставляют общие стандарты и рекомендации. Их рамки помогают обеспечить надежность и полезность данных о биоразнообразии для реальных природоохранных мероприятий.
Теперь, когда мы поняли, почему непрерывный мониторинг так важен, давайте разберемся, с чем сталкиваются традиционные методологии.
Вот некоторые типичные проблемы, с которыми сталкиваются исследователи и команды по охране природы при использовании традиционных методов мониторинга:
Далее давайте рассмотрим, как компьютерное зрение может улучшить мониторинг биоразнообразия. Сегодня большинство подходов к мониторингу опирается на сочетание инструментов, применяемых в природной среде.
Например, фотоловушки наблюдают за лесами, дроны сканируют водно-болотные угодья, а спутники track изменения track с помощью дистанционного зондирования. Подводные камеры наблюдают за морской жизнью, а небольшие датчики измеряют температуру, звук и движение. Вместе эти инструменты образуют современные системы мониторинга, которые непрерывно собирают визуальные и экологические данные.
Компьютерное зрение — отличный вариант для такого типа настроек, поскольку оно работает непосредственно с изображениями и видео. Вместо того чтобы вручную просматривать тысячи фотографий, системы компьютерного зрения могут автоматически сканировать наборы данных и выделять то, что имеет значение.
В сочетании с данными с датчиков, такими как движение, тепло или звук, это дает более четкое представление в режиме реального времени о том, что происходит в различных средах обитания. В частности, модели искусственного интеллекта для зрения, такие как Ultralytics , поддерживают ключевые задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений, что позволяет командам эффективно обнаруживать виды, track и detect изменения detect . Это позволяет масштабировать мониторинг на большие или удаленные регионы, сокращая при этом ручной труд.
Компьютерное зрение может значительно упростить обнаружение и понимание дикой природы. Его можно использовать для detect , птиц, насекомых и морских обитателей на изображениях и видео, track перемещений и выявления маршрутов миграции или моделей поведения.
Его также можно использовать для детальной segment classify , животных и ландшафтов, что помогает контролировать состояние лесов, коралловых рифов, водоемов и других сред обитания. В то же время он может быстро идентифицировать виды по большим наборам фотографий, сделанных с помощью фотоловушек или дронов, сокращая объем утомительной ручной работы.
В совокупности эти задачи приводят к получению практических результатов, давая командам по охране природы возможность в режиме, близком к реальному времени, detect , быстро реагировать на них и масштабировать мониторинг даже в самых отдаленных районах.
Создание системы искусственного зрения начинается с установления четких приоритетов, таких как отслеживание исчезающих видов, мониторинг популяций, находящихся под угрозой, или наблюдение за уязвимыми местами обитания в лесах, океанах и водно-болотных угодьях. Четкие цели облегчают выбор правильных инструментов и данных.
Затем данные собираются с помощью фотоловушек, дронов и спутников, которые захватывают изображения и видео из всех видов окружающей среды, включая отдаленные или труднодоступные районы. Это означает, что дикая природа и места обитания могут наблюдаться чаще и с минимальным нарушением.
Затем данные очищаются и маркируются, чтобы система могла точно различать животных, растения и ландшафты. Модели, такие как YOLO26, обучаются распознавать виды, track и detect изменения detect , а также тестируются в различных погодных условиях, при различном освещении и на разном фоне, чтобы обеспечить стабильную работу в реальных условиях.
После развертывания эти модели могут работать непрерывно, анализируя поступающие изображения и видеопотоки, чтобы предоставлять своевременную и полезную информацию, которая помогает в области охраны природы, улучшает стратегии управления экосистемами и позволяет быстрее реагировать на изменения окружающей среды.
Далее давайте рассмотрим несколько реальных примеров применения компьютерного зрения для мониторинга и сохранения биоразнообразия.
Мониторинг дикой природы особенно важен в охраняемых районах, где многие исчезающие и находящиеся под угрозой виды зависят от стабильных мест обитания. Фотоловушки широко используются для наблюдения за животными на обширных и удаленных территориях, сводя к минимуму вмешательство человека.
Однако ручной просмотр огромного количества собранных изображений отнимает много времени и затрудняет полноценное использование собранных данных для таких задач, как идентификация видов. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO26, помогают решить эту проблему, автоматически обнаруживая животных на изображениях, полученных с помощью фотоловушек.
Это сокращает ручной труд и повышает согласованность, упрощая мониторинг дикой природы в широком масштабе. Благодаря автоматизации мониторинга на основе визуального распознавания усилия по сохранению биоразнообразия усиливаются за счет отслеживания исчезающих видов, мониторинга млекопитающих, позвоночных, рептилий, птиц и опылителей, а также анализа изменений популяции с течением времени.
Эти системы также поддерживают оценку среды обитания, выявляя области, которые становятся более или менее пригодными для обитания в связи с изменением условий окружающей среды. В целом, компьютерное зрение позволяет осуществлять непрерывный, масштабируемый мониторинг дикой природы, который является более быстрым и надежным, а также упрощает техническое обслуживание.
Пресноводные и прибрежные экосистемы постоянно меняются, и инвазивные виды могут распространяться незаметно, пока не нанесут серьезный ущерб. Раннее обнаружение под водой является сложной задачей из-за плохой видимости, неравномерного освещения и замусоренности. Искусственный интеллект помогает в этом, постоянно анализируя изображения и видео, что упрощает обнаружение предупреждающих признаков до того, как проблемы усугубятся.
Например, исследователи использовали Ultralytics YOLOv8, одну из ранних версий, которая привела к созданию таких моделей, как YOLO26, для detect солнечных кораллов (виды Tubastraea), ярко окрашенных кораллов, которые быстро растут и вытесняют местные виды рифов. Эти кораллы могут изменить местные экосистемы, вытесняя местные кораллы, сокращая биоразнообразие и изменяя структуру среды обитания.
Модель была обучена справляться с такими проблемами, как размытость, слабое освещение и подводное искажение, точно идентифицируя как открытые, так и закрытые формы кораллов и позволяя командам detect рост на ранней стадии. Непрерывный подводный мониторинг с помощью систем технического зрения позволяет командам сосредоточиться на областях, которые поддерживают подходящие места обитания для местных видов, и более эффективно управлять угрозами, а не полагаться только на случайные ручные обследования.
Сохранение здоровья экосистем означает раннее выявление изменений. Традиционные методы, такие как полевые исследования или периодические спутниковые проверки, являются медленными и часто упускают ранние признаки опасности, что приводит к утрате биоразнообразия, воздействию на климат и продолжению вредной деятельности человека до тех пор, пока не наступит серьезный ущерб.
Непрерывный мониторинг позволяет более четко и последовательно track и экосистемные услуги в динамике. Vision AI повышает эффективность этого процесса, автоматически анализируя большие объемы изображений и выявляя значимые изменения.
В недавнем исследовании для мониторинга вырубки лесов в режиме реального времени была использована система, интегрированная с YOLOv8, машинным обучением и агентивным ИИ (который может анализировать данные и принимать решения самостоятельно). Она обнаруживала вырубку деревьев, расчистку лесов и лесозаготовительные работы на спутниковых и дронных изображениях, а также отслеживала изменения в землепользовании и сдвиги в структуре растительности. Благодаря автоматизации этих задач команды по охране природы могут своевременно получать информацию и быстрее реагировать, чтобы защитить экосистемы до того, как проблемы усугубятся.
Инвазивные сорняки могут быстро распространяться по фермам и близлежащим природным территориям, вытесняя местные растения и нарушая местные экосистемы. Они похищают воду, питательные вещества и солнечный свет, что ослабляет разнообразие растений и здоровье почвы.
Поскольку они часто выглядят как сельскохозяйственные культуры, их обнаружение визуально может занять много времени, и к тому моменту, когда вы их найдете, они, как правило, уже распространились. С помощью компьютерного зрения поиск таких очагов сорняков становится быстрым и надежным.
Например, YOLO26 можно использовать для анализа полевых изображений и выделения сорняков на разных стадиях роста, легко отделяя их от сельскохозяйственных культур. Раннее обнаружение сорняков дает фермерам и землепользователям большое преимущество. Они могут обрабатывать только проблемные участки, сокращать использование химикатов, защищать соседние растения и поддерживать здоровье почвы в долгосрочной перспективе.
Вот некоторые из основных преимуществ использования искусственного интеллекта для эффективного мониторинга биоразнообразия:
Несмотря на очевидные преимущества искусственного интеллекта в области зрения, следует помнить о некоторых ограничениях:
Мониторинг биоразнообразия меняет подход к наблюдению за экосистемами, заменяя медленные ручные исследования непрерывными аналитическими данными, полученными с помощью искусственного интеллекта. Автоматизируя обнаружение видов и отслеживание изменений в среде обитания, компьютерное зрение укрепляет стратегии управления и позволяет быстрее и более обоснованно реагировать на угрозы окружающей среде. По мере развития этих технологий они, вероятно, будут играть важную роль в защите экосистем и обеспечении долгосрочной устойчивости.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Откройте для себя компьютерное зрение в производстве и ИИ в логистике, посетив страницы с нашими решениями. Чтобы начать создавать решения с использованием компьютерного зрения, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.
