生态系统的恢复由于Google Research的开发而引入了一位新的技术盟友,该公司推出了用于自然恢复的Google Earth AI。该计划利用高分辨率卫星图像生成有用的信息,以改善环境规划和领土保护。
与其他仅专注于识别森林群落的系统不同,该平台识别出较小规模的生态元素,如活篱、小树林和石墙,这些对于维持生态系统的连通性至关重要。
此外,该技术将这些观察结果转换为矢量信息,可以进行分析、测量并与农业地图结合,方便在恢复项目、碳捕获和生物多样性保护中做出决策。

从卫星地图到领土的生态清单
其中一个主要进展是将由像素组成的图像转换为精确的地理对象,通过线条和多边形表示。这种差异使得能够更准确地了解景观中每个自然元素的位置、范围和功能。
因此,农业生产者、公共机构和环境组织可以评估哪些生物走廊值得恢复,哪里存在栖息地之间的中断,或者哪些区域是加强生态连通性的优先区域。
同时,该系统促进了信息的集成到地理分析平台中,简化了以前需要在地面上进行的广泛手动调查的任务。
用于识别小型生物多样性庇护所的人工智能
该项目特别关注通常被传统森林清单排除的结构。篱笆、孤立的树木、森林屏障和小型植被斑块对许多物种起着重要作用,尽管其面积较小。
为了识别这些环境,该模型通过一个人工智能系统进行训练,该系统基于数百万卫星图像进行分析。随后进行了调整,以准确识别英格兰乡村景观的特征。
此外,通过技术LiDAR获得的信息的加入,使得能够区分不同的植被层次和区分重叠的覆盖,显著提高了获得的分类质量。

该倡议的环境效益
这项工具的主要优势在于它可以更精确地规划恢复行动,避免不必要的干预,并利用已经存在于生产景观中的自然基础设施。
而不是用新的造林取代大面积的农业用地,环境管理的负责人可以优先考虑生态走廊的恢复,扩大小型树林并加强有利于鸟类、哺乳动物和授粉昆虫移动的栖息地之间的连接。
同时,这些植被空间有助于碳储存,减少土壤侵蚀,改善水的渗透,并提高农业系统应对气候变化的弹性。这些小型结构的保护也加强了支持农业生产的生态系统服务。
为更高效的恢复服务的技术
开发人员强调,人工智能不会取代生态学家和专家的实地工作或知识,而是作为一种工具,加速领土分析并指导优先干预。
因此,获得的信息需要与本地调查相结合,以评估植被的健康状况、物种组成以及每个生态系统的特定需求。
通过这种方法,Google Earth AI代表了向更精确的环境管理迈出的重要一步,其中卫星图像、人工智能和领土规划的结合可以加速生物多样性的恢复,而不影响农业生产。



