用计算机视觉重新定义生物多样性监测

地球上居住着从微生物到森林和野生动物等极其丰富的生命，它们通过共享的生态系统紧密相连。这种生命的多样性，即生物多样性，支撑着清洁水源、肥沃土壤、粮食生产以及使人类和野生动物得以繁衍生息的生态平衡等基础系统。

然而，这种平衡正在发生改变。人类活动造成的环境影响，如森林砍伐、城市扩张、土地利用变化和气候变化，正在重塑栖息地并使许多物种面临风险。

图 1. 影响生物多样性的因素概览 (来源)

为了更好地理解这些变化，科学家和环境研究人员依靠持续的监测系统来追踪生物多样性的时间演变，并识别哪些生态系统处于压力之下，哪些正在恢复。通过收集跨地区和跨季节的一致性数据，他们能够发现模式、衡量生态系统健康状况，并对新出现的威胁做出更快的响应。

这些见解为保护规划、政策决策和长期可持续发展工作提供了依据。然而，传统的监测方法往往速度缓慢、成本高昂，且难以在大范围或偏远地区开展。

这就是为什么作为人工智能 (AI) 分支的计算机视觉正在成为生物多样性监测中的重要工具。通过分析来自红外相机、无人机和卫星的图像与视频，计算机视觉系统可以近乎实时地自动检测物种、追踪运动并识别栖息地变化。

在本文中，我们将探讨生物多样性的含义、生物多样性监测的工作原理，以及计算机视觉如何支持现代保护工作。让我们开始吧！

Link to this section什么是生物多样性？#

生物多样性，也称为生物多样性，是指地球上生命的形式多样性和物种丰富度。它包括植物、动物、微生物以及它们构成的生态系统，还包括物种内部存在的遗传差异。

这种多样性存在于多个层面，从单一物种内的基因变异，到地球上广泛的物种和生态系统。每个层面都凸显了生命是如何相互关联的，以及自然系统是如何共同运作的。

理解这些层级有助于我们了解生态系统如何保持平衡和韧性。生物多样性在维持生态系统健康和稳定性方面发挥着关键作用。

生物多样性较高的生态系统通常更有能力抵御气候变化、疾病爆发和自然灾害。反过来，它们也支持着清洁空气、新鲜水源、肥沃土壤、气候调节和粮食生产等基本服务，从而维持人类社会和野生动物的生存。

Link to this section生物多样性的不同层面#

地球的生物多样性正受到栖息地丧失、污染、气候变化以及过度开发自然资源的日益威胁。理解并监测生物多样性是为子孙后代保护它的第一步。

以下是生物多样性的主要层面及其各自如何为平衡生态系统做出贡献：

• 遗传多样性： 物种内部的基因差异使生物体能够适应不断变化的环境、抵抗疾病，并提高其长期生存的机会。
• 物种多样性： 生活在同一生态系统中的丰富物种增加了稳定性，并减少了对突发环境压力的脆弱性。
• 生态系统多样性： 森林、湿地、海洋、草原和淡水系统等不同环境，支持着独特的生物群落和生态过程。
• 功能多样性： 生物体发挥的各种作用，包括授粉、养分循环和分解，有助于维持平衡并确保生态系统有效运作。
• 系统发生多样性： 物种间的进化差异反映了地球上悠久的生命史，并突显了生物关系的复杂性。

Link to this section理解生物多样性监测及其重要性#

人类驱动的压力，如森林砍伐、污染、城市扩张和土地利用变化，正在影响全球的生态系统。其中许多变化发生得比较缓慢，若没有持续的观察，很难及时发现。这就是为什么长期的监测计划比仅依靠偶尔的调查更有效。

生物多样性监测为这种持续观察提供了一种结构化的方法。它涉及随着时间的推移收集和分析数据，以了解物种、栖息地和生态系统状况的变化。

红外相机、卫星、无人机和环境传感器等工具，有助于监测跨地区的各种不同环境。在相同地点进行重复测量，可以更轻松地识别趋势并评估生态系统的稳定性。

这一过程依赖于生物多样性指标和度量，包括物种数量、植被覆盖度、栖息地规模以及某些物种是否存在。随着时间的推移，这些指标能揭示规律，并作为生态系统压力或恢复的预警信号。

为了保持跨地区监测的一致性，IPBES 和 IUCN 等全球组织提供了共享的标准和指导。它们的框架有助于确保生物多样性数据可靠，并对实际的保护行动产生作用。

Link to this section传统生物多样性监测方法的挑战#

既然我们已经了解了持续监测的重要性，让我们看看传统方法在哪些方面存在困难。以下是研究人员和保护团队在使用传统监测方法时面临的一些常见挑战：

• 缓慢的手动工作： 实地调查依赖于人们观察和记录物种。这使得持续收集数据变得更加困难，尤其是对于环境密集区域中动作迅速或隐蔽的动物而言。
• 难以到达的区域： 山脉、海洋、雨林和偏远地区难以进入，有时还具有风险。因此，监测工作很少能大规模开展，导致许多生态系统未受监管。
• 数据缺口： 传统方法往往导致数据收集不均匀，使得长期趋势更难被理解。
• 高昂的成本： 实地工作需要训练有素的团队、差旅和设备。这些努力往往在成本上不划算，特别是在资源有限的地区。
• 复杂的物种追踪： 昆虫、鸟类、爬行动物和夜行性动物可能因为体型较小、季节性明显或在夜间活动而难以监测。
• 缺乏实时见解： 没有实时更新，很容易错过预警信号，从而导致生态系统受到威胁时行动延迟。

Link to this section计算机视觉在生物多样性监测中的作用#

接下来，让我们探讨计算机视觉如何增强生物多样性监测。当今大多数监测方法都依赖于部署在自然环境中的多种工具组合。

例如，红外相机监测森林，无人机扫描湿地，卫星通过遥感追踪土地变化。水下摄像机观察海洋生物，而小型传感器测量温度、声音和运动。这些工具共同构成了现代监测系统，持续收集视觉和环境数据。

计算机视觉是这种设置的理想选择，因为它直接处理图像和视频。视觉系统无需手动审查数千张照片，而是可以自动扫描数据集并突出显示重要内容。

当与运动、热量或声音等传感器输入结合使用时，这能提供更清晰、实时的栖息地情况图像。特别是，像 Ultralytics YOLO26 这样的视觉 AI 模型，支持目标检测、实例分割和图像分类等关键计算机视觉任务，使团队能够高效地发现物种、追踪运动并检测栖息地变化。这使得监测工作能够在大范围或偏远地区进行扩展，同时减少手动工作量。

Link to this section用于生物多样性监测的关键计算机视觉任务#

计算机视觉可以使野生动物的发现和理解变得更加容易。它可用于在图像和视频中检测动物、鸟类、昆虫和海洋生物，追踪它们的移动，并揭示迁徙路线或行为模式。

它还可用于详细分割和分类植物、动物和景观，帮助监测森林、珊瑚礁、水域和其他栖息地。同时，它能从大量的红外相机或无人机照片中快速识别物种，减少枯燥的手动工作。

图 2. 使用 Ultralytics YOLO26 检测目标的示例 (来源)

这些任务共同生成可操作的输出，为保护团队提供近乎实时的见解，以检测变化、快速响应，并将监测范围扩展到最偏远的地区。

Link to this section将数据转化为行动：构建用于保护的视觉 AI#

构建视觉 AI 系统始于设定明确的优先级，例如追踪濒危物种、监测受威胁的种群，或关注森林、海洋和湿地中脆弱的栖息地。明确的目标使选择合适的工具和数据变得更加容易。

随后，使用红外相机、无人机和卫星收集数据，捕获各种环境中的图像和视频，包括偏远或难以到达的地区。这意味着可以更频繁地观察野生动物和栖息地，并将干扰降至最低。

接着对数据进行清洗和标注，以确保系统能够准确区分动物、植物和景观。像 YOLO26 这样的模型经过训练以识别物种、追踪运动并检测栖息地变化，并且在不同的天气、光照和背景条件下进行测试，以确保在真实环境中的性能保持一致。

一旦部署，这些模型可以连续运行，分析传入的图像和视频流，提供及时、可操作的见解，以支持保护生物学、改善生态系统管理策略，并实现对环境变化的更快响应。

Link to this section赋能生物多样性监测的视觉 AI 应用#

接下来，让我们了解一些展示计算机视觉如何被用于支持生物多样性监测和保护的现实应用。

Link to this section利用计算机视觉自动化野生动物监测#

野生动物监测在保护区尤为重要，许多濒危和受威胁物种依靠稳定的栖息地生存。红外相机被广泛用于在大范围和偏远地区观察动物，同时将人为干扰降至最低。

然而，手动审查海量收集的图像非常耗时，且难以充分利用所收集的数据进行物种识别等任务。像 YOLO26 这样的计算机视觉模型通过自动检测红外相机图像中的动物，有助于解决这一问题。

这减少了手动工作量并提高了准确性，使大规模监测野生动物变得更加容易。得益于监测中以视觉为驱动的自动化，生物多样性保护工作通过追踪濒危物种、监测哺乳动物、脊椎动物、爬行动物、鸟类和授粉媒介，以及分析人口数量随时间的变化而得到加强。

图 3. 使用 YOLO26 在水下环境中检测和分割野生动物

这些系统还通过识别随着环境条件变化而变得更加适宜或不适宜的区域来支持栖息地评估。总体而言，计算机视觉实现了持续、可扩展的野生动物监测，不仅速度更快、可靠性更高，而且使维护工作变得更加简单。

Link to this section淡水生态系统监测#

淡水和沿海生态系统处于不断变化中，入侵物种可能会在不被察觉的情况下扩散，直到造成严重破坏。由于能见度低、光照不均和场景杂乱，早期的水下检测极具挑战性。视觉 AI 通过持续分析图像和视频，在问题升级前捕捉预警信号，从而提供帮助。

例如，研究人员使用基于 Ultralytics YOLOv8 的系统（该系统是引导出 YOLO26 等模型的早期迭代版本之一）来检测入侵的太阳珊瑚（Tubastraea 物种），这是一种颜色鲜艳、生长迅速并排挤本地礁石物种的珊瑚。这些珊瑚通过挤占本地珊瑚、降低生物多样性并改变栖息地结构，可能改变局部生态系统。

该模型经过训练以应对模糊、光线不足和水下失真等挑战，能准确识别开放和闭合的珊瑚形态，使团队能够在早期阶段检测到新的生长。视觉赋能的持续水下监测让团队能够专注于那些支持本地物种适宜栖息地的区域，并更有效地管理威胁，而不是仅依赖偶尔的手动调查。

Link to this section追踪生态系统健康和生物多样性指标#

保持生态系统健康意味着尽早发现变化。传统方法（如实地调查或偶尔的卫星检查）速度缓慢，往往会错过预警信号，导致生物多样性丧失、气候影响和有害人类活动持续进行，直到造成严重破坏。

持续监测提供了一种更清晰、更一致的方式来追踪生物多样性和生态系统服务随时间的变化。视觉 AI 通过自动分析海量图像并识别有意义的变化，使这一过程更加高效。

在最近的一项研究中，一个集成了 YOLOv8、机器学习和智能体 AI（可以独立分析数据并做出决策）的系统被用于实时监测森林砍伐。它在卫星和无人机图像中检测到砍伐树木、清理森林和伐木活动，同时追踪土地利用变化和植被模式的转变。通过自动化这些任务，保护团队可以及时获得见解，并在问题升级前更快地采取行动保护生态系统。

Link to this section检测农田和自然区域的入侵植物#

入侵杂草可以在农场和附近的自然区域快速蔓延，挤压原生植物并破坏当地生态系统。它们会窃取水、养分和阳光，从而削弱植物多样性和土壤健康。

由于它们看起来往往和农作物相似，肉眼识别可能非常耗时，而当你发现时，它们通常已经扩散开了。有了计算机视觉，找到这些杂草热点变得快速且可靠。

例如，YOLO26 可用于分析农田图像，挑选出处于不同生长阶段的杂草，并轻松地将它们与作物区分开。尽早发现杂草为农民和土地管理者提供了巨大的优势。他们可以只处理有问题的区域，减少化学药品的使用，保护附近的植物，并长期保持土壤健康。

图 4. 使用 YOLO26 分割农田环境中的入侵杂草 (来源)

Link to this section将视觉 AI 用于生物多样性监测的优缺点#

以下是使用视觉 AI 进行有效生物多样性监测的一些主要优势：

• 持续的数据收集： 视觉 AI 系统在不同地点和时间段应用相同的检测逻辑，减少了人为偏见，使生物多样性数据更加标准化和可比较。
• 长期趋势分析： 通过存储和处理海量的图像和视频数据，这些系统使分析季节性模式、种群转变和长期生态变化变得更容易。
• 支持保护规划： 自动化的见解支持基于证据的保护策略、政策制定和环境影响评估，帮助利益相关者进行决策。

尽管视觉 AI 提供了明显的益处，但以下是一些需要注意的局限性：

• 高额设置成本： 部署红外相机、无人机、传感器、数据存储和计算基础设施可能需要大量的前期投资，特别是对于大规模的监测项目。
• 模型泛化能力有限： 在一个地区或生态系统训练的模型，若没有额外的重训练和微调，在新的环境中可能表现不佳。
• 数据偏见风险： 如果训练数据集不平衡，稀有物种或代表性不足的栖息地可能无法被准确检测，从而可能导致监测结果出现偏差。

Link to this section关键要点#

生物多样性监测正在改变我们监测生态系统的方式，以持续的 AI 驱动见解取代了缓慢的人工调查。通过自动化物种检测和追踪栖息地变化，计算机视觉加强了管理策略，并实现了对环境威胁更快、更明智的响应。随着这些技术的不断发展，它们可能会在保护生态系统和推动长期可持续发展方面发挥重要作用。

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