科學家通過衛(wèi)星圖像和深度學習統(tǒng)計大象數(shù)量

據(jù)外媒CNET報道，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(fā)了一種利用Maxar衛(wèi)星的圖像計算非洲大象數(shù)量的方法，為監(jiān)測脆弱和瀕危動物開辟了一種新的方法。“科學家們首次成功地使用衛(wèi)星相機加上深度學習來計算復雜地理景觀中的動物數(shù)量，”巴斯大學在周二的一份聲明中說。

衛(wèi)星圖像可以為人類在飛機上完成的監(jiān)視提供有效的替代方案，后者可能是一種昂貴且具有挑戰(zhàn)性的計數(shù)大象的方式。

根據(jù)Maxar的聲明，這種空間方法“與人類探測能力的精確度相當”。衛(wèi)星還可以輕松覆蓋大量的地面。

研究團隊于12月底在《Remote Sensing in Ecology and Conservation 》雜志上發(fā)表了一篇關(guān)于大象探測工作的論文。

研究人員之前就曾利用衛(wèi)星進行野生動物監(jiān)測項目，比如美國宇航局（NASA）就曾利用這種方法找到了一個秘密的企鵝群落。衛(wèi)星曾被用來收集鯨魚的數(shù)據(jù)，在藍色的水面上，鯨魚相當容易被發(fā)現(xiàn)。大象項目的創(chuàng)新之處在于，這種方法可以從各種草叢和林地中發(fā)現(xiàn)大象。

據(jù)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(lián)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(jiān)測是必不可少的，”巴斯大學的計算機科學家Olga Isupov說，他是檢測大象的算法的創(chuàng)造者?！拔覀冃枰绖游镌谀睦?，有多少動物。”該團隊希望隨著衛(wèi)星分辨率的不斷提高，該系統(tǒng)并能適應較小的動物。
責編AJX