AI 和音频技术用于追踪森林生物多样性

人工智能和音频技術應用於森林生物多樣性追蹤

一个新的研究在《自然通讯》上发表，表明声景录音和人工智能可以有效监测恢复中的热带森林的生物多样性。

热带森林在应对气候变化和生物多样性损失方面起着关键作用。大规模的恢复工作正在全球范围内扩展以对抗森林砍伐。

然而，评估热带森林中生物多样性的恢复速度和成功程度仍然具有挑战性和争议性。量化生物多样性的增益对于恢复项目的可持续管理和资金支持至关重要。然而，全面的生物多样性调查费用高昂，复杂且需要分类学专业知识。

在这项研究中，一个国际团队测试了生物声音和人工智能是否可以克服这些障碍，并在厄瓜多尔沿着森林再生梯度的43个样地中跟踪生物多样性的恢复。这些样地包括活跃的牧场和可可农场，已废弃的农业用地在1-34年间重新生长，以及原始森林。

团队采用了三种方法: 通过记录专家识别发声的脊椎动物，分析声音指数，并使用人工智能模型识别鸟类物种。他们还通过DNA代谢条形码取样昆虫多样性。

研究结果显示，脊椎动物群落组成随着梯度变化而变化，原始森林具有明显的特点。自动化测量与梯度强相关: 声音指数解释了脊椎动物群落变化的62% ，而由AI派生的鸟类群落解释了69%。两者还与昆虫组成显著相关，反映了更广泛的生物多样性恢复。

根据首席作者的说法，声景分析是一个强大的工具，可以可靠和可再现地监测农业放弃地到原始森林的动物群落恢复。该研究凸显了自动化监测的潜力，即使在有限的区域AI训练数据下，也可以有效地评估大规模的恢复成果。

一位共同作者补充说，有充分记录的声景数据可以在算法改进时进行回顾性重新分析。实施这样的监测可以防止绿色洗白，并为量化的生物多样性增益提供可持续的资金支持。

总体而言，研究显示生物声学和人工智能为全球范围内恢复中的热带森林的生物多样性恢复提供了一种有效的方法。自动声学监测可以强力支持气候变化缓解和保护的恢复工作和结果。

特色图片来源： Nandhu Kumar的照片； Pexels; 谢谢！