百花齐放，攻坚克难 | 人工智能与自然系列（3）——红树林篇
当前，全球面临着越来越危险的气候变化和生物多样性衰退挑战。人类开始转向包括人工智能在内的新兴技术，以寻求过去被视为不现实的解决方案来提高环境保护能力。人工智能在其强大的计算能力和数据处理能力方面具备巨大潜力，可以为科学家们提供更准确、更及时的数据，帮助他们预测和监测气候变化和生物多样性的发展趋势,实现更高效的资源分配和管理，从而为生态保护工作提供更多的支持和保障。本系列文章将分享人工智能技术在各个保护领域的应用案例，供感兴趣的读者参考。
中国
中国科学院东北地理与农业生态研究所的研究人员提出了一种基于人工智能的红树林遥感识别方法（IMMA），进而实现了可解释的红树林制图方法，潜在机理是遥感识别土地覆被的含水率。与深度学习方法分类结果比较，本研究的结果更加简练、整洁。 在所抽取知识更适用于东方群系红树林的情况下，针对美国南佛罗里达大沼泽地区的总体精度达到了78.8%。
菲律宾
2021年初，菲律宾Bangkung Malapad地区保护工作受到新冠疫情的干扰，但幸运的是，其被核准为菲律宾第八个拉姆萨尔（Ramsar）湿地，即获得了“国际重要湿地”的称号。因此，当地政府有了更大的动力探索新的保护技术和方式。
AI技术的应用，使得人工智能摄像机能够识别受保护地点的鸟类物种（如勺嘴鹬等），且准确性正在不断提高。当地政府还正在研究AI帮助进行红树林物候学研究的可能性，或识别红树林生命周期性中的重要生物事件。这项研究的目的是收集信息，告诉林业专家何时是从红树林中收集种子的合适时机，这些种子将反过来用于全国各地的造林工作。
孟加拉
马里兰大学的研究人员开发了一种机器学习算法，可以预测孟加拉国孙德尔本斯地区红树林的健康状况。该算法使用卫星图像来识别森林中处于压力之下的区域，这些区域可以从人为干预中受益。该项研究工作提供了一种远程监测红树林健康状况并确定需要人为干预区域的方法，可以帮助政策制定者就如何保护这些重要的生态系统做出明智的决定。
印度尼西亚
当然在印度尼西亚，研究人员开发了一种人工智能驱动系统，可以检测红树林中的非法伐木活动。该系统使用卫星图像和机器学习算法来识别非法伐木的地区。研究人员使用高分辨率卫星图像数据集训练卷积神经网络（CNN）来识别非法伐木活动的模式，能够以96.5%的准确率检测到非法伐木. 然后，地方政府可以利用这些信息采取行动打击非法砍伐和保护红树林。目前该系统正在进一步开发，以赋予其识别空气、水源和土壤的重金属污染的能力。
广西北海金海湾红树林中的红海榄。摄影：周晋峰。©绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）
编译：Richard
审核：Daisy
【参考链接】
(1)https://www.ericsson.com/en/blog/2021/11/ai-for-protecting-mangroves-site-protection
(2)https://indiaai.gov.in/article/exploring-the-potential-of-ai-ml-in-biodiversity-conservation
(3) https://ieeexplore.ieee.org/document/9493157
(4)https://www.iga.cas.cn/news/research/202306/t20230612_6776513.html
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