AI助力森林生物多样性监测

德国迷信家钻研发现，助力家养智能辅助植物声音景不雅可用于作为监测农地抛荒后森林生物多样性复原的森林生物实用工具 。这些发现指出一个可能的多样自动化、老本效益好而且坚贞的性监措施 ，检测森林生物多样性以及评估复原服从。助力相关钻研克日宣告于《做作—通讯》 。森林生物

大规模监测森林生物多样性对于保育很紧张，多样但需要老本效益好的性监尺度化工具
。钻研已经表明，助力生物声学（钻研植物声音的森林生物学科）在用声景检测植物群落时是颇有远景的工具。但其中尚有很大的多样不断定性 ，如这些声景是性监否也能反映出非发声植物物种的形态 。要散漫传统声学丈量以及机械学习措施，助力也存在着技术难题。森林生物

维尔茨堡大学的多样Jorg Muller以及相助者测试了一种措施 ，用声景追踪热带森林生物多样性。在厄瓜多尔的Choco地域低地，他们从最近抛荒的可可种植园以及牧场到原始森林中，记实了情景中的植物声音。他们将专家对于发声植物物种的分说与两类自动化措施相散漫 ，其中一种运用深度学习模子 。钻研发现两种自动措施都能很好地反映森林情景规模
。

钻研者还用一种差距规范的生态信息对于他们基于声音的服从妨碍了评估 ，他们接管了DNA宏条形码取患上的昆虫多样性数据，其中主要黑白发声物种
。尽管这两个数据库不能残缺适宜，服从表明，散漫生物声学以及深度学习 ，有望监测森林生物多样性。

紫胸蜂鸟是厄瓜多尔热带再毁林中记实到声音的鸟类之一 。图片来自 ：Martin Schaefer

班鸡鹃是厄瓜多尔热带再毁林中记实到声音的鸟类之一。图片来自：John Rogers

声音记实器以及自动光陷阱，用来记实声音以及夜间昆虫。图片来自 ：Annika Busse

钻研地域在厄瓜多尔北部。图片来自 ：Constance Tremlett

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41467-023-41693-w

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