用计算机视觉重新定义生物多样性监测

地球孕育着令人惊叹的生命多样性，从微观生物到森林与野生动物，万物皆通过共同的生态系统紧密相连。这种被称为生物多样性的生命多样性，支撑着清洁水源、肥沃土壤、粮食生产等关键系统，以及维系人类与野生动物共同繁荣的生态平衡。

然而，这种平衡正在发生变化。人为压力或人类驱动的环境影响——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，使许多物种面临风险。

为深入理解这些变化，科学家和环境研究人员依托持续监测系统track 时序演变，识别受压迫的生态系统与正在恢复的生态系统。通过跨区域、跨季节地收集一致性数据，他们能够detect 、评估生态系统健康状况，并对新出现的威胁作出更迅速的响应。 

这些洞见为保护规划、政策决策和长期可持续发展工作提供了依据。然而，传统监测方法往往效率低下、成本高昂，且难以在大范围或偏远地区实施。

正因如此，作为人工智能（AI）分支的计算机视觉正成为生物多样性监测的重要工具。通过分析来自红外相机、无人机和卫星的图像与视频，计算机视觉系统能够自动detect 、track ，并近乎实时地监测栖息地变化。 

本文将探讨生物多样性的含义、生物多样性监测的运作机制，以及计算机视觉如何助力现代保护工作。让我们开始吧！

什么是生物多样性？

生物多样性，又称生物多样性，指地球上生命的多样性和物种的丰富性。它包括植物、动物、微生物及其形成的生态系统，以及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遍布地球的丰富物种与生态系统。每个层面都彰显着生命如何相互关联，以及自然系统如何协同运作。 

理解这些层次有助于我们认识到生态系统如何保持平衡与韧性。生物多样性在维持生态系统的健康与稳定方面发挥着关键作用。 

生物多样性更高的生态系统通常更能抵御气候变化、疾病爆发和自然扰动。反过来，它们又为人类社会和野生动物提供着清洁空气、淡水、肥沃土壤、气候调节和粮食生产等关键服务。

不同级别的生物多样性

地球的生物多样性正面临日益加剧的威胁，包括栖息地丧失、环境污染、气候变化以及自然资源过度开发。了解并监测生物多样性，是为子孙后代保护生物多样性的第一步。

以下是生物多样性的主要层次及其对生态系统平衡的贡献：

• 基因多样性：物种内部基因的差异使生物能够适应变化的环境、抵抗疾病，并提高其长期生存的机会。
  
• 物种多样性：同一生态系统内存在多种多样的物种，能增强生态系统的稳定性，并降低其对突发环境压力的脆弱性。
  
• 生态系统多样性：不同的环境，如森林、湿地、海洋、草原和淡水系统，支撑着独特的生物群落和生态过程。
  
• 功能多样性：生物所承担的各种角色，包括传粉、养分循环和分解作用，有助于维持生态平衡并确保生态系统高效运转。
  
• 系统发育多样性：物种间的进化差异反映了地球生命漫长的演化历程，并凸显了生物关系体系的复杂性。

理解生物多样性监测及其重要性

人类活动造成的压力，如森林砍伐、污染、城市扩张和土地利用变化，正影响着全球生态系统。许多变化是渐进发生的，detect 持续观测则难以detect 。因此，长期监测计划比仅依靠偶尔调查更为有效。

生物多样性监测为这项持续观测提供了系统化方法。它通过长期收集和分析数据，以了解物种、栖息地及生态系统状况的变化趋势。 

相机陷阱、卫星、无人机和环境传感器等工具有助于监测不同地区的环境状况。在相同地点进行重复测量，有助于识别趋势并评估生态系统的稳定性。

该过程依赖于生物多样性指标与度量标准，包括物种数量、植被覆盖度、栖息地规模以及特定物种的存在与否。随着时间推移，这些指标将揭示规律性特征，并作为生态系统压力或恢复的早期预警信号。

为确保跨区域监测的一致性，国际生物多样性保护与生态系统服务平台（IPBES）和世界自然保护联盟（IUCN）等全球性组织提供了共享标准和指导方针。这些框架有助于确保生物多样性数据的可靠性，使其能切实用于保护行动。

传统生物多样性监测方法面临的挑战

既然我们已经了解了持续监测的重要性，接下来让我们看看传统方法存在哪些局限。
以下是研究人员和保护团队在使用传统监测方法时常面临的挑战：

• 耗时的手工工作：实地调查依赖人员观察并记录物种。这使得数据收集难以保持一致性，尤其对于在密集环境中快速移动或隐蔽的动物而言。
  
• 难以抵达的区域：山区、海洋、雨林及偏远地区往往难以进入，有时甚至存在风险。正因如此，这些区域很少能进行大规模监测，导致许多生态系统处于无人监管的状态。
  
• 数据缺口：传统方法往往导致数据收集不均衡，使得长期趋势更难把握。
  
• 高昂成本：实地工作需要训练有素的团队、差旅及设备。这些投入往往缺乏成本效益，尤其在资源有限的地区。
  
• 复杂物种追踪：昆虫、鸟类、爬行动物和夜行性动物难以监测，因为它们体型微小、具有季节性或在夜间活动。
  
• 缺乏实时洞察：没有实时更新，早期预警信号容易被忽视，导致生态系统面临威胁时行动延误。

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提升生物多样性监测能力。当前大多数监测方法都依赖于在自然环境中部署多种工具的组合。 

例如，红外相机监测森林，无人机扫描湿地，卫星通过遥感技术track 变化。水下摄像机观察海洋生物，小型传感器则测量温度、声波和运动。这些工具共同构成了现代监测系统，持续收集视觉与环境数据。 

计算机视觉是此类场景的理想选择，因为它能直接处理图像和视频数据。无需人工逐张审查数千张照片，视觉系统可自动扫描数据集并突出显示关键内容。 

结合运动、热源或声音等传感器输入，可生成更清晰的实时画面，全面呈现栖息地动态。Ultralytics 视觉人工智能模型，支持物体检测、实例分割和图像分类等关键计算机视觉任务，使团队能够高效识别物种、track 并detect 变化。这使得监测工作能够覆盖广阔或偏远区域，同时减少人工干预。

用于生物多样性监测的关键计算机视觉任务

计算机视觉技术能显著简化野生动物的识别与研究工作。它可用于在图像和视频中detect 、鸟类、昆虫及海洋生物，track 活动轨迹，并揭示迁徙路线或行为模式。

该技术还能用于对classify 、动物和景观进行精细segment classify ，助力森林、珊瑚礁、水体及其他栖息地的监测工作。同时，它能从海量红外相机或无人机照片中快速识别物种，大幅减少繁琐的人工操作。

这些任务共同产生可操作的输出结果，使保护团队能够获得近乎实时的洞察力，从而detect 、迅速响应，并将监测范围扩展至最偏远的地区。

将数据转化为行动：构建保护领域的视觉人工智能

构建视觉人工智能系统需从明确优先事项开始，例如追踪濒危物种、监测受威胁种群，或关注森林、海洋和湿地中的脆弱栖息地。明确的目标有助于更轻松地选择合适的工具和数据。

随后通过红外相机、无人机和卫星收集数据，从各类环境中捕捉图像和视频，包括偏远或难以到达的区域。这意味着能够更频繁地观察野生动物及其栖息地，同时最大限度地减少干扰。 

随后对数据进行清理和标注，以确保系统能准确区分动物、植物和景观。通过训练YOLO26等模型实现物种识别、track 及detect 变化detect ，并在不同天气、光照和背景条件下进行测试，以确保其在真实环境中保持稳定性能。

部署后，这些模型可持续运行，实时分析传入的图像和视频流，提供及时可行的洞察，从而支持保护生物学研究、优化生态系统管理策略，并加速对环境变化的响应。

视觉人工智能应用推动生物多样性监测

接下来，让我们通过一些实际应用案例，了解计算机视觉技术如何支持生物多样性监测与保护工作。

利用计算机视觉实现野生动物监测自动化

在保护区内，野生动物监测尤为重要，许多濒危物种和受威胁物种依赖于稳定的栖息地。红外相机在广阔而偏远的区域被广泛用于观察动物，同时最大限度地减少人类干扰。 

然而，人工审查海量采集图像既耗时又难以充分利用这些数据完成物种识别等任务。YOLO26等计算机视觉模型通过自动检测红外相机图像中的动物，有效解决了这一难题。

这减少了人工投入并提高了工作一致性，使大规模监测野生动物变得更为便捷。得益于基于视觉的自动化监测技术，通过追踪濒危物种、监测哺乳动物、脊椎动物、爬行动物、鸟类及传粉者，并分析种群随时间的变化趋势，生物多样性保护工作得到了显著加强。 

这些系统还能通过识别环境条件变化导致适宜性增强或减弱的区域，辅助开展栖息地评估工作。总体而言，计算机视觉技术实现了更快速、更可靠的持续性、可扩展性野生动物监测，同时简化了系统维护工作。

淡水生态系统监测

淡水和沿海生态系统处于持续变化之中，入侵物种往往悄无声息地扩散，直至造成严重破坏。水下早期探测面临诸多挑战：能见度低、光照不均、场景杂乱。视觉人工智能通过持续分析图像和视频，助力更早发现预警信号，避免问题恶化。

例如，研究人员已采用一种 Ultralytics YOLOv8系统（该系统是早期迭代版本之一，后来发展出YOLO26等模型）来detect 太阳珊瑚（Tubastraea属），这种珊瑚颜色鲜艳、生长迅速，会压制本地珊瑚礁物种。这些珊瑚通过挤占本地珊瑚生存空间、降低生物多样性、改变栖息地结构等方式改变当地生态系统。 

该模型经过训练可应对模糊、低光和水下变形等挑战，能准确识别开放与闭合的珊瑚形态，使团队能够在早期阶段detect 珊瑚生长。基于视觉技术的持续水下监测使团队能够聚焦于为本土物种提供适宜栖息地的区域，并更有效地管理威胁，而非仅依赖于不定期的人工调查。

追踪生态系统健康状况与生物多样性指标

保持生态系统健康意味着要及早发现变化。传统方法如实地调查或偶尔的卫星监测速度缓慢，往往会错过早期预警信号，导致生物多样性丧失、气候影响以及有害的人类活动持续进行，直至造成严重损害。 

持续监测为track 与生态系统服务随时间track 提供了更清晰、更一致的方式。视觉人工智能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，研究人员采用了一套集YOLOv8、机器学习技术和智能体人工智能（能够独立分析数据并作出决策）的综合系统，用于实时监测森林砍伐活动。该系统通过卫星和无人机影像，精准识别树木砍伐、森林清理及采伐行为，同时追踪土地利用变化与植被模式的演变。通过自动化执行这些任务，保护团队能够及时获取关键信息，在问题恶化前迅速采取行动保护生态系统。

在农田和自然区域检测入侵植物

入侵性杂草能在农场及周边自然区域迅速蔓延，挤占本土植物生存空间，破坏当地生态系统。它们掠夺水分、养分和阳光，削弱植物多样性并损害土壤健康。 

由于它们常与农作物相似，肉眼识别往往耗时费力，待发现时杂草通常已蔓延开来。借助计算机视觉技术，定位这些杂草高发区变得快速可靠。 

例如，YOLO26可用于分析田间图像，精准识别不同生长阶段的杂草，并轻松将其与农作物区分开来。及早发现杂草能为农民和土地管理者带来显著优势：他们可针对性处理问题区域，减少化学品使用，保护周边作物，并长期维持土壤健康。

使用视觉人工智能进行生物多样性监测的利弊分析

以下是采用视觉人工智能进行高效生物多样性监测的主要优势：

• 一致的数据采集：视觉人工智能系统在不同地点和时间段应用相同的检测逻辑，减少人为偏见，使生物多样性数据更标准化且可比。
• 长期趋势分析：通过存储和处理海量图像及视频数据，这些系统能够更便捷地分析季节性模式、种群迁移以及长期生态变化。
• 支持保护规划：自动化洞察为基于证据的保护策略、政策制定和环境影响评估提供支持，助力利益相关方决策。

尽管视觉人工智能具有明显优势，但以下几点局限性仍需注意：

• 高昂的初始成本：部署红外相机、无人机、传感器、数据存储设备及计算基础设施需要大量前期投入，尤其对于大规模监测项目而言。
• 模型泛化能力有限：在某个区域或生态系统中训练的模型，若未经过额外重新训练和微调，可能无法在新环境中表现同样出色。
• 数据偏差风险：若训练数据集存在不平衡现象，罕见物种或代表性不足的栖息地可能被检测得不够准确，从而导致监测结果出现偏差。

主要要点

生物多样性监测正在改变我们观察生态系统的方式，用持续的人工智能洞察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，计算机视觉技术强化了管理策略，使我们能够更快、更明智地应对环境威胁。随着这些技术的持续发展，它们将在保护生态系统和推进长期可持续发展中发挥关键作用。

加入我们不断壮大的社区！探索我们的GitHub 代码仓库，以了解更多关于人工智能的信息。访问我们的解决方案页面，了解制造业中的计算机视觉和物流领域的人工智能。要开始使用计算机视觉进行构建，请查看我们的许可选项。