AI帮助森林生物多样性监测

发布时间：2023-10-19 11:00:21 所属栏目：外闻来源：互联网

导读： 　　据德国科学家的研究报告指出，利用AI协助模拟动物的叫声环境模型可以成为评估农村耕地弃耕后林地生物多樣性回复的适当手段。这些发现指出一个可能的自动化、成本效益高而且可靠的方法，

　　据德国科学家的研究报告指出，利用AI协助模拟动物的叫声环境模型可以成为评估农村耕地弃耕后林地生物多樣性回复的适当手段。这些发现指出一个可能的自动化、成本效益高而且可靠的方法，检测森林生物多样性和评估恢复结果。

　　大规模监测森林生物多样性对保育很重要，但需要成本效益好的标准化工具。研究已表明，生物声学（研究动物声音的学科）在用声景检测动物群落时是很有前景的工具。但其中还有很大的不确定性，如这些声景是否也能反映出非发声动物物种的状态。

　　当然了如果要结合现有的传统声学传感器测量和机器学习方法，也存在着一些技术方面的困难。维尔茨堡大学的Jorg Muller和合作者测试了一种方法，用声景追踪热带森林生物多样性。在厄瓜多尔的Choco地区低地，他们从最近抛荒的可可种植园和牧场到原始森林中，记录了环境中的动物声音。他们将专家对发声动物物种的鉴别与两类自动化方法相结合，其中一种使用深度学习模型。研究发现两种自动方法都能很好地反映森林环境范围。

　　研究者还用一种不同类型的生态信息对他们基于声音的结果进行了评估，他们采用了DNA宏条形码获取的昆虫多样性数据，其中主要是非发声物种。虽然这两个数据库不能完全吻合，结果表明，结合生物声学和深度学习，有望监测森林生物多样性。我们希望通过研究发现一些新的方法，可以帮助我们更好地了解森林生态系统的健康状况。

（编辑：源码网）

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