科学家通过卫星图像和深度学习统计大象数量

据外媒CNET报道，由英国牛津大学和巴斯大学研究人员领导的一个团队开发了一种利用Maxar卫星的图像计算非洲大象数量的方法，为监测脆弱和濒危动物开辟了一种新的方法。“科学家们首次成功地使用卫星相机加上深度学习来计算复杂地理景观中的动物数量，”巴斯大学在周二的一份声明中说。

卫星图像可以为人类在飞机上完成的监视提供有效的替代方案，后者可能是一种昂贵且具有挑战性的计数大象的方式。

根据Maxar的声明，这种空间方法“与人类探测能力的精确度相当”。卫星还可以轻松覆盖大量的地面。

研究团队于12月底在《Remote Sensing in Ecology and Conservation 》杂志上发表了一篇关于大象探测工作的论文。

研究人员之前就曾利用卫星进行野生动物监测项目，比如美国宇航局（NASA）就曾利用这种方法找到了一个秘密的企鹅群落。卫星曾被用来收集鲸鱼的数据，在蓝色的水面上，鲸鱼相当容易被发现。大象项目的创新之处在于，这种方法可以从各种草丛和林地中发现大象。

据估计，目前野生的非洲大象还剩下4万到5万头，它们在世界自然保护联盟濒危物种红色名录上被列为“易危”。该种群正面临着栖息地丧失和偷猎的压力。

“如果我们要拯救这个物种，准确的监测是必不可少的，”巴斯大学的计算机科学家Olga Isupov说，他是检测大象的算法的创造者。“我们需要知道动物在哪里，有多少动物。”该团队希望随着卫星分辨率的不断提高，该系统并能适应较小的动物。
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