在生态保护领域，科学家们一直在寻找更高效、更精确的方法来监测和保护濒危物种。最近，剑桥大学的研究团队提出了一种创新方法——利用人工智能和卫星图像技术，通过识别刺猬偏好的荆棘丛来间接探测其栖息地。这一突破性研究为保护工作提供了全新的技术视角，也为其他濒危物种的保护提供了借鉴。
刺猬保护面临的挑战
欧洲刺猬（Erinaceus europaeus）作为英国乡村生态系统的重要一环，近年来面临着严重的生存危机。据统计，过去十年间，刺猬数量已经下降了30-50%，这一趋势令人担忧。刺猬作为夜行性动物，活动范围广泛且隐蔽性强，传统的调查方法需要大量夜间实地工作、专业设备或依赖公民科学家的目击报告，这些方法在国家级保护规划中难以有效扩展。
刺猬白天需要密集植被作为庇护所、筑巢地和躲避天敌的场所。荆棘丛作为刺猬的理想栖息地，不仅提供了物理保护，还吸引昆虫和生长浆果，为刺猬提供了丰富的食物来源。然而，如何在大范围内精确识别这些关键栖息地特征，一直是保护工作者面临的难题。
从卫星到荆棘丛：AI解决方案
剑桥大学的研究人员加布里埃尔·马勒（Gabriel Mahler）开发了一种创新的AI模型，通过分析卫星图像来识别荆棘丛，从而间接定位刺猬的潜在栖息地。这一方法巧妙地解决了直接探测刺猬的困难，转而寻找它们生存环境中的关键指示物。
技术原理
与当前流行的基于大型语言模型（如ChatGPT）的AI系统不同，马勒的荆棘探测器采用了相对简单的机器学习技术：结合了逻辑回归（logistic regression）和k近邻（k-nearest neighbors）分类算法。该模型还结合了TESSERA地球表征嵌入技术，该技术处理来自欧洲航天局Sentinel卫星的图像，并与iNaturalist公民科学平台的实地观察数据相结合。
TESSERA技术能够将遥感数据转化为可分析的表征，使AI系统能够从卫星图像中识别出地表特征。通过将这种技术与地面实况数据结合，研究人员训练出了一个能够准确识别荆棘丛的模型。
实地验证：从理论到实践
为了验证模型的有效性，马勒及其同事萨迪克·贾费尔（Sadiq Jaffer）、阿尼尔·马达瓦佩迪（Anil Madhavapeddy）和谢恩·韦兹（Shane Weisz）进行了一项实地测试。他们携带智能手机和GPS设备，在剑桥地区系统性地检查了模型预测的荆棘丛位置，验证其准确性。
"我们大约用了20秒就在模型指示的区域找到了第一个荆棘丛，"贾费尔在一篇博客文章中记录道。团队从米尔顿社区中心开始，那里模型显示停车场附近有高置信度的荆棘丛。他们系统地访问了不同预测级别的位置，发现米尔顿国家公园的每个高置信度区域都确实存在大量荆棘丛生长。
在住宅热点区域，团队发现了一个被荆棘丛覆盖的空地。最有趣的是，剑桥北部的一个主要预测点将他们带到了以荆棘命名的当地自然保护区——Bramblefields，该区域确实广泛分布着荆棘丛。
研究团队定位第一个荆棘丛。Credit: Sadiq Jaffer
模型表现与局限性
研究结果表明，该模型在探测大型、无遮挡的荆棘丛时表现最佳，而对于被树冠覆盖的小型荆棘丛，置信度评分较低。这一局限性在情理之中，因为卫星是俯视角度，部分被遮挡的荆棘丛确实难以从上方识别。
"由于TESSERA是从遥感数据中学习的表征，所以从上方部分遮挡的荆棘丛可能更难被发现，"贾费尔解释道。
研究意义与未来展望
虽然研究人员对早期结果表示乐观，但荆棘探测工作仍处于概念验证阶段，研究团队计划进行更系统化的验证。目前该模型尚未在同行评审期刊上发表，所描述的实地验证也是非正式测试而非科学研究。
然而，这项研究的意义不容忽视。首先，它展示了神经网络技术在生态保护领域的实际应用，提醒我们人工智能领域远不止生成式AI模型（如ChatGPT）或视频合成模型。其次，荆棘探测器的简单性带来了实际优势，与更依赖资源的深度学习模型相比，该系统有望在移动设备上运行，实现实时实地验证。
研究团队考虑开发一种基于手机的主动学习系统，使实地研究人员能够在验证预测的同时改进模型。这种技术不仅适用于刺猬保护，还可以扩展到其他领域，如入侵物种地图绘制、农业害虫监测或各种生态系统变化的监测。
更广泛的应用前景
对于刺猬等濒危物种而言，在气候变化和城市化积极重塑它们喜爱的家园的时期，快速绘制关键栖息地特征变得越来越有价值。类似基于AI的方法结合卫星遥感和公民科学数据，有望为全球生态保护工作提供强大支持。
这项技术的潜在应用包括：
- 入侵物种监测：通过识别特定植物或栖息地特征，追踪入侵物种的扩散
- 农业害虫管理：通过识别害虫偏好的植被区域，实现精准防治
- 生态系统变化监测：长期跟踪植被覆盖变化，评估环境干预措施效果
- 野生动物保护：为多种依赖特定植被的物种提供栖息地监测工具
技术创新与生态保护的完美结合
剑桥大学的研究展示了技术创新如何为生态保护提供新思路。通过将卫星遥感技术与人工智能算法相结合，研究人员能够以前所未有的规模和效率监测野生动物栖息地。这种方法不仅提高了数据收集的效率，还降低了保护工作的成本，使更大范围的生态监测成为可能。
随着技术的不断进步，我们可以期待更多类似的应用出现，为全球生物多样性保护提供有力支持。刺猹保护只是开始，这种技术有望扩展到更多濒危物种的保护工作中，为维护地球生态平衡贡献力量。
结语
在科技与自然保护日益融合的今天，剑桥大学的研究团队为我们展示了一种全新的可能性。通过看似简单的荆棘丛识别，我们能够间接了解刺猬的生存状况，为保护工作提供数据支持。这种创新方法不仅体现了科学家的智慧，也展示了技术如何成为环境保护的有力工具。随着相关技术的不断完善和推广，我们有理由对濒危物种的保护工作抱有更乐观的态度。
