用于环境监测的优秀计算机视觉工具

卫星图像中的细微变化，例如湖泊逐渐缩小或树木覆盖缓慢减少，乍看之下可能并不重要。然而，随着时间推移，这些细微变化能揭示环境变化背后的更大图景。

追踪这些变化是环境监测的目标，但要大规模开展并不容易。监测大片偏远地区可能会产生海量视觉数据，而传统分析方法往往难以跟上这些信息的数量、频率和复杂度。

AI 的最新进展有助于弥合这一差距。尤其是计算机视觉——人工智能的一个分支，能让机器实时解读图像和视频——正在发挥重要作用。

通过分析来自卫星、无人机和摄像系统的视觉数据，计算机视觉能够支持广泛的监测应用，从追踪森林砍伐和水质到观察野生动物活动。这种及早发现变化的能力能提供更清晰的洞察，并支持更明智的决策，以采取缓解措施。

Ultralytics YOLO26 等视觉 AI 模型支持目标检测和实例分割等核心计算机视觉任务。这些能力有助于识别环境特征、监测长期变化，并在广阔多样的地区扩大分析规模。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO26 检测并分割杂草（来源）

本文将介绍一些用于现实环境监测的主流计算机视觉工具。

环境监测的重要性#

环境监测用于追踪自然系统随时间的变化，以及人类活动对自然系统的影响。随着生态系统承受的压力不断增加，清楚、及时地了解地面上的实际情况，是采取行动并支持长期可持续发展的关键。

以下是环境监测提取有价值洞察的一些应用示例：

• 土地利用监测：追踪森林、农业用地和城市区域的变化，以识别森林砍伐、采矿活动和无规划开发。
• 生物多样性与栖息地监测：观察生态系统，评估栖息地健康状况，并识别可能面临风险的物种。
• 水质监测：监测河流、湖泊和沿海地区，以检测污染并保护水生生态系统。
• 气候与生态系统变化追踪：观察植被、冰雪覆盖和土地状况的长期变化，以更好地了解气候相关影响。

环境监测面临的挑战#

然而，扩大环境监测解决方案的规模并不容易。传统方法严重依赖人工调查，覆盖范围有限，因此很难快速捕捉变化。

与此同时，现代实时监测方法会通过卫星、无人机和摄像机生成海量视觉数据，导致人工审核数据变得困难。面对这些挑战，环境科学家正转向视觉 AI 技术，以准确、一致地大规模分析视觉数据。

由视觉 AI 驱动的环境监测#

计算机视觉系统在环境监测中发挥着关键作用，能够高效分析大量视觉数据。这些系统使用经过训练的视觉 AI 模型解读图像和视频，通过学习视觉模式来理解内容，这类似于人们通过视觉识别物体。

Ultralytics YOLO26 等模型在大型标注图像集上训练，并利用目标检测等计算机视觉任务学习识别环境特征。通过目标检测，模型可以定位并标注图像中的单个物体，例如树木、水体、建筑物或动物。

例如，在森林监测系统中，模型可以检测卫星或无人机图像中的单棵树木并自动计数。随着时间推移采集同一区域的图像后，就可以比较这些检测结果来衡量变化。

这让追踪森林砍伐、水面面积缩减或城市基础设施扩张等因素变得简单。通过持续应用相同的检测逻辑，计算机视觉能够可靠地监测环境变化，即使是在广阔或偏远地区也不例外。

用于环境监测的常见计算机视觉任务#

以下简要介绍一些常用于环境监测的其他关键计算机视觉任务：

• 目标跟踪：这项任务会持续跟踪检测到的物体，例如在一系列图像或视频帧中追踪动物、车辆或漂浮杂物的移动。
• 实例分割：这项技术可用于识别单个物体，并在像素级别勾勒其边界，从而支持对森林、海岸线、珊瑚礁和水域等特征进行精准制图。
• 图像分类：这项技术根据图像的整体视觉内容，为整幅图像分配一个类别标签，从而支持大规模土地覆盖分析，例如将区域划分为森林、城市、农业用地或退化区域。
• 姿态估计：识别并跟踪物体上的关键点，以估计姿态和运动。在野生动物和海洋监测中，它可应用于视频数据中的动物，研究其运动和行为模式。

图 2. 使用 Ultralytics YOLO26 对不同类型的珊瑚进行分割示例（来源）

用于环境监测的最佳视觉 AI 工具#

如今，各种视觉 AI 工具都在支持环境监测。有些工具专门分析大范围的卫星图像，另一些则关注来自无人机或地面摄像头的实时数据。

接下来，我们将介绍一些顶尖计算机视觉工具，以及它们如何用于分析环境数据。

1. Ultralytics YOLO 模型#

Ultralytics YOLO 模型是一系列实时计算机视觉模型，可用于目标检测、实例分割、图像分类和姿态估计等任务。YOLO 是“You Only Look Once”（只看一次）的缩写，表示模型只需一次处理就能分析整幅图像，因此运行速度很快。

最新的 YOLO26 models经过改进，体积更小、速度更快，也更易于部署。它们提供不同尺寸，让环境团队能够根据速度、精度和可用资源进行权衡。

Ultralytics YOLO26 模型在 COCO 数据集等大型基准数据集上进行了预训练，因此开箱即用就能识别猫和狗等常见物体。随后，可以使用特定领域的环境数据集对模型进行微调，提高其在识别植被、水体或基础设施等特定任务上的准确率。

完成训练和验证后，Ultralytics YOLO26 模型可以导出为多种格式，并在不同硬件上运行。因此，这些模型适用于更大型的系统，用来处理来自卫星、无人机或摄像头网络的视觉数据。

2. FlyPix AI#

FlyPix AI 是一个地理空间分析平台，用于处理来自无人机和卫星的高分辨率航拍图像。该平台将海量图像转化为可用信息，支持持续开展环境监测。

此工具使用基于 AI 的分析来自动检测物体、追踪长期变化，并标记数据中的异常模式或异常情况。这些能力有助于分析图像中可见的渐进趋势以及突发或意外变化。

因此，用户可以监测环境状况，并识别垃圾堆积、石油泄漏、森林砍伐以及土地或沿海区域变化等问题。结果可以纳入标准地理信息系统 (GIS) 工作流，支持在广阔地理区域内进行一致的监测和记录。

3. Ocean Vision AI#

Ocean Vision AI 是一个计算机视觉和机器学习平台，整合工具、服务和社区参与，以支持大规模分析水下图像。换句话说，它汇集来自不同海洋来源的视觉数据，并利用 AI 处理繁重的数据整理和分析工作。

该平台面向收集和处理大量水下数据的研究人员。平台支持数据整理、创建高质量标注，以及开发可在研究社区内重复使用和共享的模型。

Ocean Vision AI 还通过游戏化标注系统融入了公众参与计划，让非专业人士也能帮助标注水下图像。这些贡献有助于扩充标注数据集，并随着时间推移提升模型性能。

图 3. 通过公开图像标注支持的海洋物种检测（来源）

4. Raster Vision#

Raster Vision 是一个开源库，可用于处理卫星图像和航空影像，将地理空间数据处理与基于深度学习的计算机视觉相结合。它将具备 GIS 感知能力的数据处理与机器学习工作流整合起来，以支持对地理影像进行大规模分析。

Raster Vision 包含灵活的视觉处理流水线，支持图像切片分类、语义分割和目标检测等任务。由于卫星和航空影像通常非常大，该库专为扩展到大型数据集而设计，常用于土地覆盖制图、森林砍伐检测和城市扩张分析等问题。

为支持高效处理，Raster Vision 会将大型图像划分为称为图像切片的小单元，用于模型训练和推理。该库还支持完整的计算机视觉工作流，包括数据准备、模型训练、评估，以及针对周期性或大规模图像分析的批量部署。

5. Detectron2#

Detectron2 是由 Facebook AI Research 开发的开源计算机视觉库。它提供了目标检测、实例分割和全景分割等任务的先进算法实现，其中包括 Mask R-CNN 等模型。由于采用模块化设计且基准测试表现出色，Detectron2 被广泛用于研究和应用型计算机视觉项目。

具体来说，在环境监测领域，Detectron2 常用于分析卫星和无人机影像。你可以训练它来检测森林火灾、森林砍伐、野生动物和土地覆盖变化。它灵活且性能出色，适合用于构建适用于不同生态系统的实用监测解决方案。

图 4. Detectron2 分割森林火灾（来源）

如何为环境管理选择计算机视觉工具#

在探索用于环境监测的各种计算机视觉工具时，你可能会想知道，怎样才能为自己的项目或 AI 系统选对工具。

以下是在选择环境监测计算机视觉工具时需要考虑的关键因素：

• 支持的数据类型： 工具应兼容适用于具体使用场景的视觉数据，例如卫星影像、无人机视频、航空勘测影像或水下图像。
• 可扩展性： 环境监测通常覆盖广阔的地理区域和很长的时间跨度。工具必须能够高效处理和管理大型数据集，避免出现性能瓶颈。
• 核心视觉能力： 工具应支持目标检测、分类、分割和变化分析等基本计算机视觉功能，以识别模式并评估环境随时间发生的变化。
• 模型训练与定制： 不同地区的环境条件各不相同，因此工具应支持使用特定领域的数据集训练或微调模型。
• 工作流集成：与 GIS 平台和环境数据管道集成至关重要，可确保输出结果能够轻松用于制图、分析和报告。

要点#

环境监测通常需要追踪大范围区域在较长时间内的变化。计算机视觉技术能够对视觉数据进行一致且可扩展的分析。结合合适的数据和工作流后，这些方法可以简化对陆地、海洋和大气环境的及时监测，并帮助将海量影像转化为有用的洞察。

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