科學家如何利用衛星圖像,加上深度學習來統計非洲大象的數量?

科學家如何利用衛星圖像,加上深度學習來統計非洲大象的數量?

據外媒CNET報導,由英國牛津大學和巴斯大學研究人員領導的一個團隊開發了一種利用Maxar衛星的圖像計算非洲大象數量的方法,為監測脆弱和瀕危動物開闢了一種新的方法。「科學家們首次成功地使用衛星相機加上深度學習來計算複雜地理景觀中的動物數量,」巴斯大學在週二的一份聲明中說。

科學家利用衛星圖像和深度學習統計非洲大象的數量

衛星圖像可以為人類在飛機上完成的監視提供有效的替代方案,後者可能是一種昂貴且具有挑戰性的計數大象的方式。

根據Maxar的聲明,這種空間方法「與人類探測能力的精確度相當」。衛星還可以輕鬆覆蓋大量的地面。

研究團隊於12月底在《Remote Sensing in Ecology and Conservation 》雜誌上發表了一篇關於大象探測工作的論文。

研究人員之前就曾利用衛星進行野生動物監測項目,比如美國太空總署(NASA)就曾利用這種方法找到了一個祕密的企鵝群落。衛星曾被用來收集鯨魚的數據,在藍色的水面上,鯨魚相當容易被發現。大象項目的創新之處在於,這種方法可以從各種草叢和林地中發現大象。

據估計,目前野生的非洲大象還剩下4萬到5萬頭,它們在世界自然保護聯盟瀕危物種紅色名錄上被列為「易危」。該種群正面臨著棲息地喪失和偷獵的壓力。

「如果我們要拯救這個物種,準確的監測是必不可少的,」巴斯大學的電腦科學家Olga Isupov說,他是檢測大象的演算法的創造者。「我們需要知道動物在哪裡,有多少動物。」該團隊希望隨著衛星分辨率的不斷提高,該系統並能適應較小的動物。

使用 Facebook 留言

發表回應

謹慎發言,尊重彼此。按此展開留言規則