利用计算机视觉重新定义生物多样性监测

地球孕育着种类繁多的生命，从微生物到森林和野生动物，它们都通过共同的生态系统彼此相连。这种生命多样性，即生物多样性，支撑着清洁水源、肥沃土壤、粮食生产和生态平衡等重要系统，使人类和野生动物都能繁衍生息。

然而，这种平衡正在发生变化。森林砍伐、城市扩张、土地利用变化和气候变化等人为环境压力正在重塑栖息地，并使许多物种面临风险。

图 1. 影响生物多样性的因素一览（来源）

为了更好地了解这些变化，科学家和环境研究人员依靠持续监测系统，追踪生物多样性的长期变化，并确定哪些生态系统正承受压力、哪些正在恢复。通过跨地区、跨季节收集一致的数据，他们能够发现规律、评估生态系统健康状况，并更快地应对新出现的威胁。

这些发现为保护规划、政策决策和长期可持续发展工作提供依据。然而，传统监测方法往往速度慢、成本高，而且难以在大面积或偏远地区开展。

因此，作为人工智能（AI）一个分支的计算机视觉，正成为生物多样性监测的重要工具。通过分析来自相机陷阱、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、追踪其活动并识别栖息地变化。

本文将探讨生物多样性的含义、生物多样性监测的工作方式，以及计算机视觉如何助力现代保护工作。开始吧！

什么是生物多样性？#

生物多样性也称为生物多样性，是指地球上生命的多样性和物种丰富度。它包括植物、动物、微生物及其构成的生态系统，也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，从单个物种内部的基因差异，到地球上丰富多样的物种和生态系统。每个层面都体现了生命彼此相连，以及自然系统如何协同运作。

了解这些层面有助于我们认识生态系统如何保持平衡和韧性。生物多样性对于维持生态系统的健康与稳定至关重要。

生物多样性较高的生态系统通常更能抵御气候变化、疾病暴发和自然灾害。反过来，这些生态系统还能提供清洁空气、淡水、肥沃土壤、气候调节和粮食生产等重要服务，支撑人类社会和野生动物的生存。

生物多样性的不同层面#

栖息地丧失、污染、气候变化以及自然资源的过度利用，正日益威胁着地球的生物多样性。了解并监测生物多样性，是为子孙后代保护它的第一步。

下面来看看生物多样性的主要层面，以及各层面如何帮助生态系统保持平衡：

• 遗传多样性： 同一物种内部的基因差异使生物能够适应环境变化、抵御疾病，并提高长期生存的机会。
• 物种多样性： 同一生态系统中生活着多种多样的物种，这能提高生态系统的稳定性，并降低其易受突发环境压力影响的程度。
• 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，支撑着各具特色的生物群落和生态过程。
• 功能多样性： 生物承担着各种不同的作用，包括授粉、养分循环和分解；这些作用有助于维持平衡并确保生态系统有效运作。
• 系统发育多样性： 物种之间的进化差异体现了地球生命漫长的历史，也突显出生物关系的复杂性。

了解生物多样性监测及其重要性#

森林砍伐、污染、城市扩张和土地利用变化等人为压力，正在影响全球各地的生态系统。许多变化是逐渐发生的，如果没有持续观察，就很难发现。因此，长期监测计划比偶尔开展调查更有效。

生物多样性监测为持续观察提供了系统化的方法。它包括长期收集和分析数据，以了解物种、栖息地和生态系统状况如何变化。

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各种环境。在同一地点重复测量，更容易发现趋势并评估生态系统稳定性。

这一过程依赖生物多样性指标和度量数据，包括物种数量、植被覆盖、栖息地面积，以及特定物种是否存在。随着时间推移，这些指标会揭示规律，并成为生态系统承受压力或正在恢复的早期预警信号。

为了确保不同地区的监测保持一致，IPBES 和 IUCN 等全球组织提供了通用标准和指导方针。它们的框架有助于确保生物多样性数据可靠，并能为实际保护行动提供支持。

传统生物多样性监测方法面临的挑战#

了解持续监测为何重要之后，我们再来看看传统方法有哪些不足。研究人员和保护团队在使用传统监测方法时经常会遇到以下挑战：

• 手动工作耗时： 野外调查依赖人员观察并记录物种。这使得持续收集数据更加困难，尤其是在茂密环境中观察快速移动或隐蔽的动物时。
• 难以抵达的区域： 山区、海洋、雨林和偏远地区难以到达，有时还存在风险。因此，监测很少能大规模开展，许多生态系统也就一直未被监测。
• 数据缺口： 传统方法往往会导致数据收集不均衡，使长期趋势更难理解。
• 成本高昂：实地调查需要经过培训的团队、差旅和设备。这些投入往往不具备成本效益，尤其是在资源有限的地区。
• 物种追踪复杂：昆虫、鸟类、爬行动物和夜行动物可能很难监测，因为它们体型小、具有季节性，或在夜间活动。
• 无法实时获取洞察：没有实时更新，就很容易错过早期预警信号；当生态系统面临威胁时，这会延误采取行动的时机。

计算机视觉在生物多样性监测中的作用#

接下来，我们来看看计算机视觉如何提升生物多样性监测。如今，大多数监测方法都依赖于在自然环境中部署的多种工具。

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，小型传感器则测量温度、声音和移动。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。

计算机视觉非常适合这种应用场景，因为它可以直接处理图像和视频。视觉系统无需人工查看数千张照片，就能自动扫描数据集并突出显示关键信息。

将运动、热量或声音等传感器输入结合起来后，我们就能更清晰地实时了解各个栖息地中的情况。尤其是 Ultralytics YOLO26 等视觉 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，让团队能够高效地发现物种、追踪活动并检测栖息地变化。这使监测能够扩展到广大或偏远地区，同时减少人工工作量。

用于生物多样性监测的关键计算机视觉任务#

计算机视觉可以让野生动物的发现和识别变得轻松得多。它可用于在图像和视频中检测动物、鸟类、昆虫和海洋生物，追踪它们的活动，并揭示迁徙路线或行为模式。

它还可用于对植物、动物和景观进行细致的分割和分类，帮助监测森林、珊瑚礁、水域和其他栖息地。同时，它还能从大量红外相机或无人机照片中快速识别物种，减少繁琐的人工工作。

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

这些任务共同生成可付诸行动的结果，为保护团队提供近乎实时的洞察，帮助他们发现变化、迅速响应，并将监测扩展到最偏远的地区。

将数据转化为行动：构建用于保护工作的视觉 AI#

构建视觉 AI 系统，首先要明确优先事项，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。目标明确后，就更容易选择合适的工具和数据。

随后，使用红外相机、无人机和卫星收集数据，从各种环境中拍摄图像和视频，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，同时尽量减少干扰。

随后对数据进行清理和标注，确保系统能够准确区分动物、植物和景观。训练 Ultralytics YOLO26 等模型来识别物种、追踪活动和检测栖息地变化，并在不同天气、光照和背景条件下进行测试，以确保模型在真实环境中表现稳定。

部署后，这些模型可以持续运行，分析传入的图像和视频流，及时提供可付诸行动的洞察，支持保护生物学、改进生态系统管理策略，并更快地响应环境变化。

推动生物多样性监测的视觉 AI 应用#

接下来，我们来了解一些实际应用案例，看看计算机视觉如何支持生物多样性监测和保护工作。

利用计算机视觉实现野生动物监测自动化#

野生动物监测在保护区尤为重要，因为许多濒危和受威胁物种都依赖稳定的栖息地。红外相机被广泛用于在大面积和偏远地区观察动物，同时尽量减少人为干扰。

然而，人工查看海量采集图像既耗时，也使人们难以充分利用所收集的数据来完成物种识别等任务。计算机视觉模型（例如 YOLO26）可以通过自动检测红外相机图像中的动物来解决这一问题。

这减少了人工工作量并提高了一致性，让大规模野生动物监测变得更加容易。借助由视觉技术驱动的监测自动化，生物多样性保护工作得以加强，包括追踪濒危物种、监测哺乳动物、脊椎动物、爬行动物、鸟类和授粉者，以及分析种群随时间的变化。

图 3. 使用 Ultralytics YOLO26 检测和分割水下环境中的野生动物

这些系统还可以通过识别环境条件变化时适宜性提高或降低的区域，辅助栖息地评估。总的来说，计算机视觉能够实现持续、可扩展的野生动物监测，速度更快、可靠性更高，同时也简化了维护工作。

淡水生态系统监测#

淡水和沿海生态系统时刻在变化，入侵物种可能在未被察觉的情况下扩散，直到造成严重破坏。由于能见度差、光线不均和场景杂乱，水下检测很有挑战性。视觉 AI 可以持续分析图像和视频，帮助人们在问题恶化前发现预警信号。

例如，研究人员使用了一套基于 Ultralytics YOLOv8 的系统。YOLOv8 是较早的迭代版本之一，后来发展出了 YOLO26 等模型。该系统用于检测入侵性太阳珊瑚（Tubastraea 属），这种色彩鲜艳的珊瑚生长迅速，会挤占本地珊瑚礁物种的生存空间。这些珊瑚会挤占本地珊瑚、降低生物多样性并改变栖息地结构，从而改变当地生态系统。

该模型经过训练，能够应对模糊、光线不足和水下失真等挑战，准确识别开放和闭合的珊瑚形态，让团队能够及早发现新的生长。由视觉技术驱动的持续水下监测，让团队可以专注于支持本地物种适宜栖息地的区域，更有效地管理威胁，而不必只依赖偶尔开展的人工调查。

追踪生态系统健康状况和生物多样性指标#

保持生态系统健康意味着要及早发现变化。实地调查或偶尔进行的卫星检查等传统方法速度慢，往往会错过早期预警信号，导致生物多样性丧失、气候影响和有害人类活动持续发生，直到造成严重破坏。

持续监测能够以更清晰、更一致的方式长期追踪生物多样性和生态系统服务。视觉 AI 可通过自动分析大量图像并识别有意义的变化，让这一过程更加高效。

在最近的一项研究中，研究人员使用了一个集成 Ultralytics YOLOv8、机器学习和智能体 AI（能够独立分析数据并作出决策）的系统，以实时监测森林砍伐。该系统能够在卫星和无人机图像中检测砍伐树木、清理森林和伐木活动，同时追踪土地利用变化和植被模式变化。通过将这些任务自动化，保护团队可以及时获取洞察，在问题恶化前更快采取行动保护生态系统。

检测农田和自然区域中的入侵植物#

入侵杂草可能迅速蔓延到农田和附近的自然区域，挤占本地植物并扰乱当地生态系统。它们会争夺水分、养分和阳光，从而削弱植物多样性和土壤健康。

由于它们通常与农作物长得很像，人工识别起来既费时，而且等你发现时，它们通常已经扩散开了。借助计算机视觉，可以快速、可靠地找到这些杂草热点区域。

例如，可以使用 Ultralytics YOLO26 分析田间图像，找出不同生长阶段的杂草，并轻松将它们与农作物区分开来。及早发现杂草能让农民和土地管理者占据明显优势。他们可以只处理问题区域，减少化学品使用，保护附近植物，并长期保持土壤健康。

图 4. 使用 YOLO26 分割田间环境中的入侵杂草（来源）

使用视觉 AI 进行生物多样性监测的优缺点#

以下是使用视觉 AI 有效监测生物多样性的几个主要优势：

• 数据采集一致：视觉 AI 系统在不同地点和时间段应用相同的检测逻辑，减少人为偏见，并使生物多样性数据更加标准化且便于比较。
• 长期趋势分析：通过存储和处理大量图像及视频数据，这些系统让分析季节性模式、种群变化和长期生态变化变得更加容易。
• 支持保护规划：自动化洞察有助于制定以证据为依据的保护策略、政策和环境影响评估，为利益相关方提供决策支持。

尽管视觉 AI 优势明显，但仍有一些局限性需要注意：

• 初始部署成本高：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前期投入，大规模监测项目尤其如此。
• 模型泛化能力有限：在某个地区或生态系统中训练的模型，在新环境中可能无法保持同样的表现，除非进行额外的再训练和微调。
• 数据偏差风险：如果训练数据集不平衡，模型对稀有物种或代表性不足的栖息地的检测准确率可能较低，从而可能导致监测结果出现偏差。

要点#

生物多样性监测正在改变我们监测生态系统的方式，用持续的 AI 洞察取代缓慢的人工调查。通过将物种检测和栖息地变化追踪自动化，计算机视觉能够加强管理策略，并帮助人们更快、更有依据地应对环境威胁。随着这些技术不断发展，它们很可能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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