在生态保护领域，科学家们一直在寻找更高效、更准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——利用卫星图像和人工智能技术，通过识别刺猬喜爱的荆棘丛来间接绘制这些夜行性动物的栖息地图。这一突破性研究为刺猬保护工作开辟了新途径，同时也展示了AI技术在生态保护领域的巨大潜力。
刺猬保护面临的挑战
欧洲刺猬(Erinaceus europaeus)是英国乡村生态系统中的重要组成部分，然而过去十年间，其数量已经下降了30%至50%。这一令人担忧的趋势促使科学家们寻找更有效的监测方法。
刺猬作为夜行性动物，活动范围广泛且难以追踪。传统的刺猬调查方法主要依靠夜间实地考察、专业设备或公民科学家目击报告。这些方法虽然在一定程度上有效，但在全国范围内的保护规划中难以大规模实施，成本高昂且效率低下。
"我们需要找到一种能够覆盖大面积区域、持续监测刺猬栖息地的方法，"剑桥大学的研究人员Gabriel Mahler表示，"卫星技术为我们提供了这样的可能性，而AI则帮助我们解读这些海量数据。"
创新方法：荆棘丛作为刺猬栖息地的代理指标
刺猬这种小型哺乳动物依赖密集植被作为白天的庇护所、筑巢地点以及躲避捕食者的场所。荆棘丛(Brambles)——一种多刺灌木——恰好满足了这些需求。刺猬不仅利用荆棘丛作为隐蔽所，还以荆棘丛吸引的昆虫和浆果为食，这些无脊椎动物构成了刺猬的主要食物来源。
基于这一生态关系，Mahler及其团队开发了一个AI模型，通过卫星图像识别荆棘丛，从而推断出潜在的刺猬栖息地。这种方法巧妙地绕过了直接探测刺猬的难题，转而寻找它们生存环境中的关键特征。
技术实现：机器学习与卫星遥感的结合
虽然"AI"是当下的热门词汇，但剑桥团队的检测器并非基于像ChatGPT这样的大型语言模型。相反，该模型采用了相对简单的机器学习技术：结合了逻辑回归和k近邻分类算法。
Mahler的荆棘检测器还结合了TESSERA地球表征嵌入技术，这项技术处理来自欧洲航天局Sentinel卫星的图像数据，并与公民科学平台iNaturalist的地面真实观测数据相融合。这种多源数据的方法提高了模型的准确性和可靠性。
为了验证模型的有效性，研究团队Sadiq Jaffer、Anil Madhavapeddy和Shane Weisz花费了一天时间，携带智能手机和GPS设备在剑桥地区实地考察，检查模型的预测结果与现实情况是否匹配。
实地验证：从卫星数据到实地确认
"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，"Jaffer在一篇记录实地测试的博客文章中写道。团队从米尔顿社区中心开始，该模型在停车场附近显示荆棘丛存在高置信度，他们系统地访问了不同预测级别的地点。
在米尔顿乡村公园，他们检查的每个高置信度区域都包含了大量的荆棘丛生长。当他们调查一个住宅热点区域时，发现一块空地被荆棘丛完全覆盖。最有趣的是，剑桥北部的一个主要预测点将他们带到了Bramblefields当地自然保护区，正如其名所示，该区域确实有广泛的荆棘丛覆盖。
研究团队定位他们的第一个荆棘丛
模型在探测大型、无遮挡的荆棘丛时表现最佳，而在树冠下的小型荆棘丛则显示出较低的置信度分数——考虑到卫星的俯视视角，这一限制是合理的。"由于TESSERA是从遥感数据中学习表征的，因此从上方部分遮挡的荆棘丛可能更难被发现，"Jaffer解释道。
研究意义与未来应用
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积极研究中的概念验证阶段。该模型尚未在同行评审期刊上发表，而这里描述的实地验证是非正式测试而非科学研究。剑桥研究团队承认这些局限性，并计划进行更系统的验证。
然而，这项研究仍然展示了神经网络技术的积极应用，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。
如果团队能够完善这项研究，荆棘检测器的简单性将带来一些实际优势。与资源密集度更高的深度学习模型相比，该系统有可能在移动设备上运行，实现实时实地验证。团队曾考虑开发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结果的同时改进模型。
未来，类似结合卫星遥感和公民科学数据的AI方法可以用于绘制入侵物种分布图、追踪农业害虫或监测各种生态系统的变化。对于刺猬等濒危物种来说，在气候变化和城市化积极重塑刺猬喜爱的家园之际，快速绘制关键栖息地特征变得越来越有价值。
技术局限与改进方向
尽管这项研究取得了 promising 的结果，但仍存在一些技术局限性需要解决：
植被覆盖限制：卫星图像难以穿透茂密的树冠，导致树下的荆棘丛被遗漏。未来的研究可能需要结合多光谱或高光谱数据，提高对植被下层特征的识别能力。
季节性变化影响：荆棘丛在不同季节的生长状态和可见性存在差异，这可能影响模型的准确性。研究人员需要考虑季节因素，开发更具适应性的算法。
精度提升需求：虽然初步结果令人鼓舞，但模型仍需进一步提高精度，特别是在复杂城市环境中区分人工种植的荆棘和自然形成的荆棘丛。
多物种扩展：该方法不仅限于刺猬保护，还可以扩展到其他依赖特定植被的物种，为更广泛的生物多样性保护提供工具。
生态保护的新范式
这项研究代表了生态保护领域的新范式——利用现代技术手段间接监测濒危物种。传统上，生态保护工作高度依赖实地调查和人工监测，这种方法虽然精确但成本高昂且覆盖范围有限。而结合卫星遥感和人工智能的技术方法，能够以相对较低的成本实现大范围、高频率的监测。
"这种方法不仅适用于刺猬，还可以应用于许多其他物种，"Mahler指出，"关键在于找到物种与环境中可远程探测特征之间的可靠关联。"
在气候变化加剧、生物多样性丧失加速的背景下，这种高效、可扩展的监测方法对于及时保护濒危物种及其栖息地至关重要。随着技术的不断进步，我们可以期待看到更多创新方法应用于生态保护领域，为地球上的生物多样性提供更好的保障。
公民科学与技术结合的力量
这项研究还展示了公民科学与技术结合的力量。通过将iNaturalist等公民科学平台收集的地面真实数据与卫星图像相结合，研究人员能够验证和改进他们的模型。这种协作模式不仅提高了研究的科学严谨性，还增强了公众参与环境保护的积极性。
"公民科学数据为我们提供了宝贵的地面验证，"Jaffer表示，"没有这些实地观察，我们的模型将难以准确评估。"
未来，研究团队计划开发一个应用程序，让普通公民能够参与荆棘丛的标记和验证，进一步扩大数据收集范围，提高模型的准确性。这种参与式科学方法有望加速生态保护研究，同时提高公众对环境问题的认识。
结论：技术赋能生态保护的未来
剑桥大学研究人员开发的通过荆棘丛探测刺猬栖息地的AI技术，代表了生态保护领域的一个重要创新。这种方法不仅为刺猬保护提供了新工具，还为其他濒危物种的监测开辟了可能性。
随着技术的不断进步和成本的持续下降，我们可以预见，卫星遥感与人工智能的结合将在生态保护中发挥越来越重要的作用。这种技术赋能的方法有望弥补传统监测方法的不足，为全球生物多样性保护提供更强大、更高效的支持。
在人类活动对自然影响日益加深的今天，创新技术为生态保护带来了新的希望。通过持续的研究和改进，我们有望利用这些先进工具更好地理解和保护地球上的生物多样性，为子孙后代留下一个更加丰富多彩的自然世界。
