第7章 人工智能助力海洋生态监测[第2页/共6页]

### [某海疆陆地生物多样性监测项目]

## 野生智妙技术概述

## 结语

陆地环境参数，如温度、盐度、酸碱度、溶解氧等，对陆地生态体系的稳定和生物的保存相称首要。野生智能能够对大量的陆地环境监测数据停止阐发，进步监测的精确性和效力。

## 野生智能在陆地生态监测中的利用

### 智能监测设备与体系的生长

野生智能的生长过程充满了波折与冲破。早在 20 世纪 50 年代，野生智能的观点正式提出，初期的研讨首要集合在标记推理和专家体系方面。但是，因为计算才气的限定和算法的不完美，野生智能的生长在随后的几十年中经历了多次低谷。直到 20 世纪 90 年代，跟着计算机机能的晋升和机器学习算法的不竭改进，野生智能开端在一些范畴获得实际利用服从。

- **培养复合型人才**：高校和科研机构应加强跨学科人才培养体系扶植，开设野生智能与陆地科学相干的交叉学科专业和课程。通过产学研合作形式，为门生供应实际机遇，使其在学习过程中既能把握野生智妙技术，又能深切体味陆地生态监测的实际需求。同时，展开在职职员培训项目，对现有的陆地科学事情者和信息技术职员停止针对性培训，晋升他们的跨学科才气，满足行业生长对复合型人才的需求。

野生智能将与其他新兴技术如物联网、区块链、假造实际等深度协同创新，为陆地生态监测带来新的冲破。物联网技术能够实现陆地监测设备的互联互通，构建更加庞大、高效的陆地监测收集，确保数据的及时传输和共享。区块链技术则能够保障陆地监测数据的安然性和可托度，制止数据窜改和捏造，为陆地生态监测数据的办理和利用供应可靠的技术支撑。

在野生智能范畴，有几种关头技术和体例对陆地生态监测具有首要意义：

- **模型泛化才气不敷**：野生智能模型在特定命据集上练习后，常常在该数据集上表示杰出，但在面对分歧环境或前提下的数据时，泛化才气能够较差。陆地生态体系具有很强的地区性和时空变同性，分歧海疆的生物种类、环境前提等存在差别。是以，在一个海疆练习的野生智能模型能够没法直策利用于其他海疆，需求针对分歧环境停止大量的调剂和重新练习。

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在环球陆地生态庇护的大背景下，构建环球陆地生态监测收集将成为将来的首要生长趋势。野生智妙技术将在这一收集的扶植和运转中阐扬关头感化。通过整合环球范围内的陆地监测数据，操纵野生智能算法停止同一阐发和措置，能够实现对环球陆地生态体系的及时、静态监测。

### 与其他技术的协同创新

通过耐久的监测数据堆集，研讨团队发明了该海疆陆地生物多样性的一些窜改趋势。比方，某些鱼类的数量在特定季候呈现了较着颠簸，这能够与陆地环境窜改和人类活动有关。这些发明为该海疆的陆地生态庇护和渔业资本办理供应了首要根据。

### [某地区陆地净化监测与预警体系]

操纵安装在水下的摄像头体系，连络计算机视觉和深度学习算法，能够实现对陆地生物的主动辨认和计数。比方，通过练习深度学习模型，使其能够辨认分歧种类的鱼类、珊瑚、贝类等陆地生物。这些模型能够对水下摄像头拍摄的视频或图象停止及时阐发，精确辨认出此中的生物种类和数量，从而快速获得陆地生物多样性的信息。