第7章 人工智能助力海洋生态监测[第4页/共6页]

通过深度学习算法对拍摄的大量水下视频停止措置，研讨团队练习了一个能够精确辨认多种陆地生物的模型。该模型在实际利用中，能够快速、精确地辨认视频中的鱼类、珊瑚、虾蟹等生物种类，并停止主动计数。与传统的野生调查体例比拟，野生智能监测体例不但大大进步了监测效力，并且能够覆盖更遍及的海疆范围。

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：

瞻望将来，跟着多源数据融会与深度阐发的生长、智能监测设备与体系的不竭进步、与其他技术的协同创新以及环球陆地生态监测收集的构建，野生智能将在陆地生态监测中阐扬更加首要的感化。这不但有助于我们更好地体味陆地生态体系的奥妙和窜改，更能为庇护陆地生态环境、实现陆地资本的可持续操纵供应强有力的支撑，推动听类与陆地的调和共天生长。

### 环球陆地生态监测收集的构建

### 对策建议

陆地，作为地球生命的摇篮和环球生态体系的首要支柱，承载着丰富多样的生物质源和庞大的生态过程。但是，近年来，因为人类活动的减轻，如过分捕捞、陆地净化、气候窜改等，陆地生态体系正面对着前所未有的威胁。精确、及时地监测陆地生态状况对于庇护陆地生态环境、保护陆地资本的可持续操纵相称首要。

### 智能监测设备与体系的生长

- **数据质量与数量题目**：高质量、大范围的数据是练习野生智能模型的根本。但是，在陆地生态监测中，获得精确、完整且具有代表性的数据存在必然困难。陆地环境庞大多变，监测数据能够遭到噪声滋扰、传感器偏差等身分影响，导致数据质量整齐不齐。别的，因为陆地监测本钱高、难度大，数据的数量相对有限，难以满足一些庞大野生智能模型的练习需求。

别的，水下传感器收集连络野生智妙技术能够监测陆地水体中的化学净化物。传感器能够及时测量海水中的各种化学物质浓度，如重金属、农药等。机器学习算法能够对这些数据停止阐发，辨认净化物的来源和传播途径，评价净化对陆地生态体系的影响。同时，通过建立净化预警模型，能够及时发明潜伏的净化风险，采纳呼应的办法制止净化的进一步分散。

## 野生智能助力陆地生态监测面对的应战与对策

### 面对的应战

操纵深度学习算法对卫星遥感图象和航空拍照照片停止阐发，体系能够快速辨认陆地大要的油污和渣滓等净化物，并及时监测其分散环境。同时，海上监测平台装备了多种传感器，用于测量海水中的化学净化物浓度。机器学习算法对这些传感器数据停止及时阐发，一旦发明净化物浓度非常降低，体系会当即收回预警。

比方，智能水下传感器能够在检测到陆地生物行动非常或水质参数突变时，立即将相干信息传输给监测中间。同时，这些智能监测设备还能够按照环境窜改主动调剂监测战略，进步监测效力和针对性。别的，基于野生智能的陆地生态监测体系将实现更加智能化的办理和决策，能够按照及时监测数据主动天生陈述和建议，为陆地生态庇护事情供应更便利、高效的支撑。