Cnbeta 02月24日
科学家们正在利用AI和遥感技术创建实时珊瑚礁监测系统
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科学家们正利用人工智能和遥感技术,构建一个实时的全球珊瑚礁监测系统,旨在通过整合多源数据并进行预测建模,从而改进珊瑚礁的保护工作。该系统将汇集水下视频、卫星图像、文本文件和传感器读数等多种数据,集成到一个中央仪表板上,实现对珊瑚礁健康状况的实时跟踪。通过监测白化程度、棘冠海星数量、疾病爆发和幼珊瑚数量等关键指标,该系统能够生成预测模型,帮助及早采取干预措施,应对气候变化对珊瑚礁造成的威胁。

🛰️ 遥感技术与人工智能结合:该研究将遥感技术与机器学习、人工智能和地理信息系统(GIS)相结合,旨在实时跟踪珊瑚礁的健康状况,减轻对这些脆弱海洋生态系统的破坏。

📊 多模式数据整合平台:该平台将整合包括水下视频和照片、卫星图像、文本文件和时间传感器读数在内的所有与珊瑚礁相关的数据,提炼到一个中央仪表板上,以便进行实时全球监测。

🌱 关键指标监测与预测:综合系统将跟踪白化的严重程度和随时间变化的趋势;监测棘冠海星的数量和捕食风险;检测疾病爆发和幼珊瑚的数量;评估珊瑚礁鱼类的数量、多样性、长度和生物量。

科学家们正在利用人工智能和遥感技术创建一个实时珊瑚礁监测系统,通过数据整合和预测建模改善保护工作。澳大利亚研究人员正在开发一种实时全球监测系统,以帮助保护世界珊瑚礁,防止其主要因全球变暖导致的白化现象而进一步衰退。

珊瑚礁正在以惊人的速度恶化,在过去两年中,75%的珊瑚礁经历了白化程度的热应力。

大堡礁(GBR)是联合国教科文组织的世界遗产,也是澳大利亚最宝贵的生态和旅游资产之一,自2016年以来遭受了严重的白化现象。 刺冠海星的爆发和海岸开发加剧了这些影响。

由南澳大利亚大学(UniSA)领导的一个研究小组与昆士兰州和维多利亚州的专家合作,正在将遥感技术与机器学习、人工智能和地理信息系统(GIS)相结合。 这种综合方法旨在实时跟踪珊瑚礁的健康状况,减轻对这些脆弱海洋生态系统的破坏。

一个多模式平台将把所有与珊瑚礁有关的研究数据,包括水下视频和照片、卫星图像、文本文件和时间传感器读数,提炼到一个中央仪表板上,以便进行实时全球监测。

南澳大学数据分析师兼首席研究员阿卜杜拉希-乔杜里(Abdullahi Chowdhury)博士说,一个单一的中央模型将整合影响珊瑚礁的所有因素,为环境科学家提供实时预测。

乔杜里博士说:"目前,我们有独立的模型来分析珊瑚礁健康方面的大量数据,包括白化程度、疾病发生率、幼珊瑚密度和珊瑚鱼丰度等,但这些数据集没有整合在一起,各自为政。因此,要看到珊瑚礁健康的'全貌'或进行大规模的实时分析具有挑战性。"

研究人员说,综合系统将跟踪白化的严重程度和随时间变化的趋势;监测棘冠海星的数量和捕食风险;检测疾病爆发和幼珊瑚的数量;评估珊瑚礁鱼类的数量、多样性、长度和生物量。

GIS 数据专家、中央昆士兰大学博士生穆斯费拉-贾汉(Musfera Jahan)说:"通过实时集中所有这些数据,我们可以生成有助于保护工作的预测模型,从而能够更早地进行干预。由于气候变化,我们的珊瑚礁正在迅速消亡,这不仅发生在澳大利亚,也发生在世界各地,因此我们需要尽快采取严肃的行动。"

珊瑚礁通常被称为"海洋雨林"。 它们仅占世界海洋面积的 1%,却孕育了 25% 的海洋生物。

该技术将汇集美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)、蒙特利湾水族馆研究所 (MBARI)、夏威夷海底研究实验室 (HURL) 和澳大利亚联邦科学与工业研究组织 (CSIRO) 等组织的数据集。

"珊瑚礁保护的未来在于技术与合作的交汇。这项研究提供了利用这些技术确保珊瑚礁世世代代生存的路线图,"研究人员说。

编译自/ScitechDaily

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