人工智能在生物多样性监测中的应用

20XX/XX/XX人工智能在生物多样性监测中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

课程开篇引入02

相关基础原理03

AI监测的主流技术04

AI监测的落地场景CONTENTS目录05

AI监测的应用价值06

当前应用存在的问题07

行业未来发展前景08

课程内容总结课程开篇引入01生物多样性监测现状传统人工监测的局限传统人工监测依赖实地调查，耗时耗力覆盖范围有限，还易受监测人员主观判断干扰。现有监测数据整合的不足不同区域监测数据标准不统一，数据孤岛问题突出，难以为全局分析提供完整支撑。新兴智能化监测的探索进展当前已有不少项目尝试AI+红外相机监测物种，部分区域识别准确率已超九成。相关基础原理02生物多样性监测概念

监测核心目标对生物多样性的组成、分布和动态变化开展长期持续观测，为保护管理提供数据支撑。

监测核心内容覆盖基因、物种、生态系统三个层面，记录不同层次生物资源的变化情况。

监测基本原则要求监测具备长期持续性和标准统一性，保障不同时段的数据可对比分析。数据采集预处理通过红外相机、卫星遥感等设备采集野外生物影像数据，再统一标准化处理供AI识别。特征提取匹配AI提取生物外形、栖息地等关键特征，与已标注物种特征库比对完成物种匹配。种群结果输出AI汇总识别结果分析出监测区域内的物种种群数量与分布，输出可视化监测报告。AI监测的核心逻辑AI监测的主流技术03红外影像识别技术

夜间物种自动识别借助红外相机拍摄的影像，AI可自动识别华南虎、雪豹等夜行性野生动物，提升夜间监测效率。

物种个体区分成熟的红外影像AI可通过斑纹纹理区分东北虎个体，辅助科研人员追踪种群活动范围。

干扰影像过滤AI能快速过滤红外相机拍摄到的风吹草动、雨雪干扰画面，只保留含目标物种的有效影像。声学信号识别技术

野外鸣声自动分类通过AI模型处理鸟类、蛙类等野外鸣声数据，可快速识别物种类别，大幅提升监测效率。

环境噪声过滤处理利用AI降噪算法过滤风声、水流等环境杂音，保留目标生物声学信号，提升识别准确率。

稀有物种声纹预警AI预先存储稀有物种声纹特征，野外监测到匹配信号时自动触发预警，帮助及时发现珍稀物种。栖息地植被覆盖度AI识别大疆M300RTK无人机结合AI语义分割模型，可快速提取林区植被覆盖数据，掌握物种生存环境变化。野生动物种群AI自动计数借助无人机航拍和YOLO目标检测算法，能自动识别统计非洲草原象种群数量，准确率超92%。非法人类活动AI实时预警我国西双版纳保护区用无人机搭载AI识别系统，可实时发现盗猎、毁林等违规活动并发出预警。无人机遥感监测技术环境DNA测序分析技术物种自动识别分类谷歌DeepMind开发的AI模型能够快速对环境DNA序列进行比对，识别出罕见濒危物种。污染数据智能过滤AI算法可自动剔除环境DNA样本中的测序错误和干扰序列，提升分析结果准确率。生物多样性丰度估算AI模型基于环境DNA测序数据，可以精准估算区域内物种数量和种群规模。AI监测的落地场景04陆地森林物种监测

红外相机影像物种识别传统红外相机数据整理耗时久，AI可自动识别东北虎、亚洲象等物种，大幅提升分析效率。

珍稀濒危植物遥感识别卫星结合无人机遥感获取森林影像，AI能快速识别伯乐树等濒危植物，掌握其分布范围。

外来入侵物种动态监测AI通过分析声纹与图像数据，可及时监测到加拿大一枝黄花等入侵物种，助力早期防控。

鸟类活动规律监测AI可自动提取森林音频中的鸣唱信号，分辨不同鸟类，长期监测帮助掌握种群变动趋势。内陆水域生物监测浮游生物多样性监测

通过AI图像识别技术，自动识别水样中的浮游生物种类与数量，比人工统计效率提升近十倍。水生哺乳动物种群监测

长江江豚监测中，AI通过水声信号识别江豚踪迹，可24小时不间断统计种群活动范围。入侵水生物种预警监测

基于AI的视频监测系统，可在滇池等水域实时识别福寿螺，第一时间发出入侵预警。珊瑚礁白化监测谷歌团队运用AI卫星图像识别技术，监测大堡礁的珊瑚白化情况，监测效率比人工提升数十倍。濒危海洋生物种群统计科研人员用AI声学监测设备，识别蓝鲸的发声信号，可精准统计北大西洋海域蓝鲸种群数量。海洋微塑料污染追踪荷兰科研团队用AI结合水下摄像，自动识别追踪海洋中的微塑料，帮助掌握污染扩散范围。外来入侵物种监测美国海岸警卫队运用AI图像识别，监测港口船舶压载水中的入侵水母，及时预警物种入侵风险。海洋生态系统监测城市生物多样性调查城市公园野生动物识别监测运用红外相机结合AI识别算法，上海辰山植物园已实现对流浪猫、貉等本土野生动物的automated计数监测。城市外来入侵植物普查百度AI开放平台的图像识别模型，已助力深圳完成全市行道绿化带的薇甘菊入侵点位普查。城市鸟类多样性动态观测AI音频识别技术已被用于杭州西湖公园，实时记录过境鸟类种类与栖息分布，替代人工计数。入侵物种预警监测

遥感影像自动识别入侵植物AI模型可识别卫星遥感影像中的入侵植物分布，比如准确识别澳大利亚草场的仙人掌蔓延区域。

港口入境货物外来害虫检测口岸通过AI图像识别监测集装箱货物，可快速检出入关木材中携带的松材线虫等有害入侵昆虫。

淡水水域入侵鱼类监测水下AI声呐结合图像识别，可实时监测我国淡水湖泊中入侵的鳄雀鳝，及时发出预警。AI监测的应用价值05提升监测效率与精度01大范围区域快速普查我国利用无人机搭载AI图像识别系统，快速完成三江源地区数万平方千米的藏羚羊种群数量普查。02稀有物种精准识别AI声纹识别系统可准确分辨雨林中多种小型蛙类的鸣叫声，解决了人工监测难发现的问题。03长期动态数据实时更新AI传感器在东非保护区实时捕捉大象活动数据，自动整理更新种群动态，无需人工持续驻守。偏远区域勘测人力投入压缩我国三江源国家公园用AI红外相机自动识别物种，无需研究员长期驻点勘测，减少人力派驻。数据人工整理工作量缩减云南无量山保护区用AI自动归类红外监测影像，替代人工分类筛选，大幅压缩整理工时。大范围巡查人力需求减少神农架国家公园用AI结合卫星遥感巡查，替代人工徒步大面积排查，降低常态化巡查人力投入。降低监测人力成本支撑长期生态研究降低野外持续观测成本传统长期监测人力成本极高，AI结合红外相机、传感器可自动采集数据，大幅压缩人力投入。减少人为干扰对生态的影响AI可远程完成数据采集与识别，科研人员无需长期驻留监测地，避免干扰物种原生活动。整合多源长期历史数据AI能高效梳理整合跨数十年的多渠道监测数据，挖掘物种种群长期变化的潜在规律。当前应用存在的问题06物种识别误差问题

相似物种混淆误差我国滇池的相似水鸟识别中，AI常因外观特征高度相似，误将赤颈鸭错判为罗纹鸭，识别误差率超12%。

低质量图像识别误差野外红外相机拍摄的雾天带遮挡哺乳动物图像，AI受噪点、模糊干扰，识别准确率仅能达到63%左右。

新物种未收录误差近年在云南发现的新种白盖鸡油菌，因未录入AI训练数据集，系统无法识别出该物种的具体类别。复杂地形设备适配不足山地、沼泽等复杂野外地形中，现有AI监测设备难以稳定部署，信号传输常中断。复杂气象干扰识别精度雾霾、暴雨等恶劣天气会干扰图像采集，AI识别物种的准确率会大幅下降。稀有物种数据样本不足野外稀有物种观测样本少，AI训练数据匮乏，模型难以精准识别稀有物种。野外场景适配难题行业未来发展前景07技术融合发展方向

01AI与卫星遥感技术融合AI赋能卫星遥感影像分析，可快速识别大范围栖息地变化，精准掌握物种分布动态。

02AI与环境DNA测序技术融合AI加速环境DNA测序数据解析，能高效识别隐秘物种，大幅提升稀有物种监测效率。

03AI与物联网传感技术融合野外传感设备采集的环境数据经AI分析，可实时监测野生动物活动轨迹与栖息地变化。规模化应用趋势低成本监测设备普及多领域企业开始量产AI生物监测设备，红外相机加AI识别方案已落地多个国家级自然保护区。跨区域协同监测网络搭建多国联合搭建全球AI生物多样性监测平台，实现迁徙物种的实时追踪与数据共享分析。全民参与监测的工具落地面向公众的AI物种识别小程序普及，普通民众可快速识别物种，为区域监测提供民间数据