尖端人工智能技术为远程监测全球珊瑚礁健康带来了新工具，夏威夷大学 (UH) 在 Mānoa 的研究人员使用尖端人工智能 (AI) 技术开发了珊瑚礁生态学领域的一种新保护工具。通过开发新颖的深度学习算法，UH Mānoa 海洋与地球科学与技术学院 (SOEST) 的珊瑚生态学家现在能够从太空识别和测量珊瑚礁晕圈。

从卫星图像观察到的夏威夷群岛周围珊瑚礁晕的例子。图片来源：伊丽莎白马丁实验室

　　这些特征也称为放牧晕或沙晕，由珊瑚礁周围出现的环状裸沙图案组成，它们的存在很容易从卫星图像中看到。

　　“珊瑚礁晕圈可能是珊瑚礁健康和活力的重要指标，但直到现在，它们的测量和追踪一直是一个具有挑战性和耗时的过程，”该研究的第一作者、该研究所的博士后研究员西蒙·弗朗西斯奇尼 (Simone Franceschini) 说。位于 SOEST 的夏威夷海洋生物学研究所 (HIMB) 的 Madin 实验室。“然而，通过这种新方法，我们可以在全球范围内准确识别和测量珊瑚礁晕圈，而人类完成相同任务所需时间的一小部分。”

红海中的光晕。图片来源：CNES/空客；数字地球。

　　“我们的目标是开发一种免费的遥感工具来监测大规模的生态过程，以提高对珊瑚礁生态系统的理解和管理，”该研究的资深作者兼 HIMB 副研究教授伊丽莎白·马丁说。“我们目前的研究表明，珊瑚礁晕可能代表了一个新的机会，可以大规模监测珊瑚礁生态系统的功能，包括在偏远和其他无法进入的地区。”

　　近年来，计算机视觉技术越来越多地用于识别医学和生物学研究中的模式。在生态学方面，图像分析的应用加上卫星成像技术的进步改进了大规模生态系统分析和野生动物保护。

　　“这项工作源于我们团队对人工智能技术现状的理解及其在珊瑚礁生态系统保护研究中的潜在应用，”Madin 补充道。

　　尽管人工智能技术在图像分析领域表现出色，但光晕这种复杂多变的生态模式的识别是一个挑战，需要结合不同的深度学习算法。

　　“珊瑚礁晕圈有时在卫星图像中非常清晰，边缘清晰，与背景植被形成鲜明对比，但有时它们非常微弱且难以区分 - 即使是训练有素的观察者也是如此，”Franceschini 说。

　　“最后，我们的团队能够开发出一套算法，能够在全球范围内考虑这些模式的多样性，并以惊人的准确度识别和测量光晕。现在我们已经构建了能够准确识别的东西，这让我们非常满意世界上某些地区超过 90% 的光晕。”

　　珊瑚礁是地球上最多样化的生态系统之一，全球数百万人赖以生存，珊瑚礁正受到过度捕捞、气候变化和许多其他因素的威胁。这些生态系统，尤其是渔业和海洋保护区对它们的影响，是出了名的难以大规模和长期监测。

　　“这一突破是在空间和时间上扩大我们监测和量化珊瑚礁生态系统健康各个方面的能力的关键一步，”Madin 说。“通过提供一种更有效的方法来测量珊瑚礁及其周围的光晕，这种新方法为开发基于珊瑚光晕现象的全球范围的珊瑚礁保护和监测工具铺平了道路。”

　　该团队的目标是在不久的将来开发一个免费的网络应用程序，让保护从业者、科学家和资源管理人员能够使用卫星或无人机图像远程、快速、廉价地监测珊瑚礁健康的各个方面。

　　该研究发表在《环境遥感》杂志上。