在科技与自然保护的交汇点，剑桥大学的研究人员正在开创一种前所未有的方法来监测英国标志性物种——刺猬的栖息地。虽然从太空直接观察这些小型哺乳动物几乎不可能，但科学家们发现了一个巧妙的替代方案：通过卫星图像和人工智能模型识别刺猬偏爱的荆棘丛，从而间接绘制出它们的栖息地图。
刺猬保护的新挑战
欧洲刺猬(Erinaceus europaeus)是英国乡村和城市地区的常见居民，然而它们的数量在过去十年中已经下降了30%至50%。这种急剧下降使保护工作变得更加紧迫，同时也带来了监测上的巨大挑战。刺猬是夜行动物，活动范围广泛，传统的调查方法需要大量的夜间实地工作、专业设备或依赖公民科学家的目击报告，这些方法在国家保护规划中难以大规模实施。
"传统的刺猬调查面临许多限制，"项目研究员加布里埃尔·马勒(Gabriel Mahler)解释道，"它们不仅成本高昂，而且覆盖范围有限，无法提供我们所需的全面数据。"
创新方法：从刺猬到荆棘
面对这一挑战，剑桥研究团队提出了一种创新方法：与其直接寻找刺猬，不如识别它们赖以生存的关键环境特征——荆棘丛。这些多刺的灌木为刺猬提供了白天躲避天敌的庇护所、筑巢地点以及丰富的食物来源。
"刺猬完全依赖这种密集植被来生存，"马勒指出，"荆棘丛不仅提供了物理保护，还吸引了昆虫和浆果，构成了刺猬食物链的基础。"
技术实现：AI与卫星的结合
研究团队开发的AI模型结合了相对简单的机器学习技术：逻辑回归和k近邻分类算法。这一方法不同于当前流行的大型语言模型，如ChatGPT，而是专注于特定的图像识别任务。
模型的核心是TESSERA地球表示嵌入技术，该技术处理欧洲航天局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结合。这种多源数据融合方法大大提高了识别的准确性。
"TESSERA从遥感数据中学习表示，这使得从上方识别部分遮挡的荆棘变得更具挑战性，"团队成员萨迪克·贾法尔(Sadiq Jaffer)在测试报告中解释道。
实地验证：理论与实践的结合
为了验证模型的准确性，研究团队在剑桥地区进行了一天的实地考察，携带智能手机和GPS设备，系统性地检查了模型预测的荆棘生长位置。
"我们大约用了20秒就在模型预测的高置信度区域找到了第一个荆棘丛，"贾法尔在博客中记录道。从米尔顿社区中心开始，团队系统地访问了不同预测级别的位置，结果令人鼓舞：米尔顿国家公园中，每个高置信度区域都包含了大量的荆棘生长。
研究团队定位他们的第一个荆棘丛
在居民区的一个热点区域，团队发现了一片被荆棘完全侵占的空地。最有趣的是，剑桥北部的一个主要预测点将团队带到了以荆棘命名的本地自然保护区——Bramblefields，该区域确实包含了广泛的荆棘覆盖。
模型性能与局限性
测试结果显示，模型在识别大型、未被遮挡的荆棘丛时表现最佳，而树冠下较小的荆棘丛则显示出较低的置信度评分。这一局限性是合乎逻辑的，考虑到卫星的俯视视角。
"模型的表现符合预期，"马勒表示，"它能够可靠地识别出从上方可见的大片荆棘丛，这对于我们的栖息地评估目的已经足够。"
研究意义与未来应用
尽管这项研究仍处于概念验证阶段，尚未在同行评审期刊上发表，但它展示了神经网络技术在生态保护领域的实际应用潜力。这种相对简单的荆棘检测系统具有实际优势：与资源密集型深度学习模型不同，它有可能在移动设备上运行，实现实时实地验证。
研究团队考虑开发一个基于手机的活动学习系统，使实地研究人员能够在验证模型预测的同时改进模型。
"这种方法不仅适用于刺猬保护，"贾法尔指出，"未来类似的AI方法结合卫星遥感和公民科学数据，有可能用于绘制入侵物种分布图、跟踪农业害虫或监测各种生态系统的变化。"
保护工作的技术革新
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栖息地之际，快速绘制关键栖息地特征变得越来越有价值。这项技术革新为保护工作提供了新的视角和工具。
"我们正处于一个转折点，"马勒强调，"技术正在改变我们理解和保护自然世界的方式。这种方法不仅提高了效率，还降低了成本，使保护工作能够以前所未有的规模进行。"
公民科学的重要性
这项研究还突显了公民科学数据在保护工作中的关键作用。通过结合iNaturalist等平台的公众观测数据，研究团队能够验证和提高模型的准确性，同时也提高了公众对野生动物保护的参与度。
"每个人都可以成为保护工作的一部分，"贾法尔表示，"通过简单的应用程序，公民科学家可以贡献有价值的数据，帮助我们更好地了解和保护像刺猬这样的物种。"
技术民主化的可能性
研究团队特别关注的是，他们的方法有可能实现技术民主化。通过开发能够在移动设备上运行的系统，他们希望能够将先进的监测工具直接交给保护工作者和公民科学家。
"想象一下，一个护林员在野外工作时，能够实时验证卫星数据并立即改进模型，"马勒描述道，"这将创造一个持续学习和改进的系统，大大提高保护工作的效率和准确性。"
生态系统监测的广阔前景
随着技术的进步，这种方法的应用前景远不止刺猬保护。研究人员设想，类似的AI驱动的卫星监测系统可以用于跟踪各种生态变化，从森林砍伐到湿地恢复，从珊瑚礁白化到冰川融化。
"卫星技术已经发展到可以提供高分辨率、频繁更新的图像，"马勒解释道，"结合AI分析，我们几乎可以实时监测全球生态系统的变化。这对于应对气候变化和保护生物多样性至关重要。"
数据共享与协作的重要性
这项研究也强调了数据共享和跨学科协作的重要性。通过结合卫星数据、地面观测和机器学习，研究团队创建了一个比任何单一数据源都更强大的系统。
"未来的环境挑战需要多学科解决方案，"贾法尔指出，"生态学家、数据科学家、工程师和公民科学家需要共同努力，才能有效保护我们的自然遗产。"
技术与伦理的平衡
随着技术越来越多地用于自然保护，研究团队也意识到了伦理考量的重要性。在利用先进技术监测野生动物的同时，必须确保这些工具不会干扰被保护物种的自然行为。
"我们的目标是帮助，而不是干扰，"马勒强调，"技术应该增强我们的保护工作，而不是取代人类对自然的理解和尊重。"
结论：保护工作的新时代
剑桥大学的研究人员通过创新性地将卫星技术与AI模型结合，为刺猬保护工作开辟了新途径。虽然这种方法仍处于早期阶段，但它展示了技术如何能够以更高效、更经济的方式支持生态保护。
"我们正处于保护工作的新时代，"马勒总结道，"技术不是解决方案的全部，但它是一个强大的工具，可以扩大我们的保护范围，提高我们的保护效率，最终帮助像刺猬这样的物种与人类共存。"
随着研究的继续，这种方法可能会成为保护工作的标准工具，为全球濒危物种提供新的希望。在气候变化和生物多样性丧失的背景下，这样的创新方法不仅令人鼓舞，而且至关重要。
