I. Einleitung

Angesichts des globalen Klimawandels und zunehmender menschlicher Aktivitäten ist die biologische Vielfalt in noch nie dagewesenem Maße bedroht. Als neuartiges Beobachtungsmittel mit hoher Präzision, hoher Effizienz und hoher Automatisierung bietet NEOP neue Möglichkeiten für die Biodiversitätsforschung.

Das SCI-in-One von Beijing StarView Technology Co., Ltd. ist eine umfassende Plattform für die erdnahe Beobachtung, die die Beobachtung von Vegetation, Meteorologie, Boden, Hydrologie und anderen Multifaktoren integriert, um mehrere Anwendungen in einem einzigen System zu realisieren.

Durch die Forschungs- und Entwicklungsarbeit der wissenschaftlichen Mitarbeiter von StarView werden die Funktionen des Ein-Stab-Passes nun durch die Fusion mehrerer Technologien auf die Beobachtung der biologischen Vielfalt erweitert. Durch die Integration von Umweltfaktoren, multispektralen und akustischen Technologien wurde ein integriertes System zur Beobachtung der biologischen Vielfalt auf einer erdnahen Beobachtungsplattform aufgebaut, das bereits eine umfassende, systematische und kontinuierliche Beobachtung biologischer Arten wie Pflanzen, Säugetiere und Vögel ermöglicht und eine wissenschaftliche Grundlage für den Schutz der biologischen Vielfalt bietet.

Die Ausweitung der Funktionen des One-Shot-Produkts für die wissenschaftliche Forschung soll nicht nur die eingehende Entwicklung der Biodiversitätsforschung fördern, sondern auch eine wissenschaftliche Grundlage für die Erhaltung der biologischen Vielfalt schaffen. Durch den Aufbau eines integrierten Systems zur Beobachtung der biologischen Vielfalt auf der Grundlage der erdnahen Beobachtungsplattform können wir ein tieferes Verständnis für die Verteilung, die Menge, die dynamischen Veränderungen und andere Informationen über die biologische Vielfalt gewinnen, was die Formulierung wissenschaftlicher und wirksamerer Erhaltungsmaßnahmen stark unterstützen wird. Gleichzeitig kann diese Studie auch nützliche Hinweise für die Forschung in anderen Bereichen liefern und die kontinuierliche Innovation und Entwicklung der wissenschaftlichen Forschung fördern.

II. Objekte der Beobachtung

2.1 Pflanzen

In der Pflanzenbeobachtung bietet der Einsatz intelligenter Multispektralkameras eine neue Perspektive. Solche Kameras sind in der Lage, die Reflexionseigenschaften von Pflanzen in verschiedenen Spektralbereichen zu erfassen und so die physiologischen Zustände und biochemischen Prozesse in der Pflanze aufzudecken. Durch die Überwachung der Rotrandeigenschaften von Pflanzenblättern können wir beispielsweise die photosynthetische Effizienz und den Wasserstatus von Pflanzen beurteilen, was für das Verständnis der Reaktionsmechanismen von Pflanzen auf Umweltveränderungen wichtig ist.

Bei der Pflanzenbeobachtung muss auch die Wechselwirkung zwischen Pflanzen und Umwelt berücksichtigt werden. Zum Beispiel der Reaktionsmechanismus von Pflanzen auf Umweltfaktoren wie Bodennährstoffe, Wasser und Licht, und die Multi-Parameter-Beobachtungsfunktion des One-Shot-Passes der Forschung bietet die Möglichkeit, die integrierte Beobachtung der oben genannten Parameter zu realisieren. Auf der Grundlage dieser Beobachtungen können wir die Rolle und Stellung der Pflanzen im Ökosystem besser verstehen und eine wissenschaftliche Grundlage für die Erhaltung der biologischen Vielfalt und die ökologische Wiederherstellung schaffen.

2.2 Säugetiere

Bei der Beobachtung von Säugetieren wurden verschiedene technische Methoden eingesetzt, um deren ökologische Gewohnheiten und Verhaltensmerkmale vollständig zu erfassen. Zum einen wurden Langzeitbeobachtungen der Aktivitätsmuster von Säugetieren mit Hilfe intelligenter Infrarotkameras durchgeführt; durch die Analyse der aufgenommenen Bilder lassen sich erhebliche Unterschiede in Bezug auf Tageszeit, Aktivitätsspektrum und Nahrungswahl der verschiedenen Arten feststellen. So sind beispielsweise bestimmte nachtaktive Säugetiere in der Abend- und Morgendämmerung am aktivsten, während tagaktive Säugetiere zu diesen Zeiten eher heimlich unterwegs sind. Außerdem wurde festgestellt, dass die Nahrungswahl der verschiedenen Arten auch von Umweltfaktoren wie jahreszeitlichen Schwankungen sowie der Fülle und Verteilung von Nahrungsressourcen beeinflusst wird.

Das System nutzt auch die Stimmprofiltechnik für die Aufnahme von Säugetierlauten. Durch das Sammeln und Analysieren der Rufe verschiedener Arten haben wir eine umfangreiche Stimmprofilbibliothek aufgebaut und eine automatische Erkennung von Tierlauten erreicht. Die Anwendung dieser Technologie verbessert nicht nur die Effizienz der Datenverarbeitung, sondern liefert uns auch mehr Informationen über das Verhalten der Tiere. Durch die Analyse der Häufigkeit, Dauer und des Veränderungsmusters der Rufe können wir zum Beispiel auf das Geschlecht, das Alter und den emotionalen Zustand der Tiere schließen.

Um ein tieferes Verständnis der ökologischen Anpassungen von Säugetieren zu erlangen, kombiniert das System Big Data und Techniken des maschinellen Lernens, um tiefgreifende Analysen von Beobachtungsdaten zu ermöglichen. Durch die Erstellung von Modellen zur Identifizierung von Arten, quantitativen statistischen Modellen und Modellen zur Verhaltensanalyse können die Gesetzmäßigkeiten der Populationsdynamik von Säugetieren, der Habitatwahl und der interspezifischen Beziehungen aufgedeckt werden. Die Erstellung dieser Modelle verbessert nicht nur unser Verständnis der Säugetierökologie, sondern bietet auch eine wissenschaftliche Grundlage für den Schutz und die Verwaltung der Umwelt. 

2.3 Vögel

Die Soundprint-Technologie ermöglicht die automatische Identifizierung und Verhaltensanalyse von Vogelarten durch Aufzeichnung und Analyse der Klangmerkmale von Vögeln. Mit Hilfe der Soundprint-Technologie haben wir eine Vogelsoundprint-Bibliothek aufgebaut, um die Klangmerkmale verschiedener Vogelarten digital zu speichern und zu vergleichen und so eine schnelle Identifizierung von Vogelarten zu ermöglichen. Darüber hinaus kann die Voiceprint-Technologie auch zur Analyse der Verhaltensmuster von Vögeln eingesetzt werden, wie z. B. der Häufigkeit, Dauer und des Rhythmus von Zwitschergeräuschen, was Aufschluss über die Gewohnheiten und Zugmuster der Vögel gibt.

Neben der akustischen Technologie kann das NEOP auch andere Beobachtungsinstrumente, wie z. B. Infrarotkameras, kombinieren, um Vögel auf verschiedenen Ebenen zu beobachten. Diese Beobachtungsinstrumente können reichhaltige Daten liefern und uns helfen, die Lebensgewohnheiten und Migrationsmuster der Vögel umfassender zu verstehen. Mit Hilfe von Infrarotkameras können wir beispielsweise die Aktivitäten von Vögeln in der Nacht aufzeichnen und so die Anpassungsmechanismen der Vögel an die dunkle Umgebung aufdecken.

In der Vogelforschung können wir auch auf Theorien und Methoden der Ökologie, des Verhaltens und anderer multidisziplinärer Disziplinen zurückgreifen, um die Wechselwirkungen zwischen Vögeln und der Umwelt eingehend zu analysieren. So können wir beispielsweise ökologische Theorien anwenden, um die Verteilung und die Bestandsveränderungen von Vögeln in verschiedenen ökologischen Umgebungen zu analysieren und so die Auswirkungen ökologischer Umgebungen auf Vogelpopulationen aufzuzeigen. Gleichzeitig können wir auch Verhaltenstheorien anwenden, um die Verhaltensmuster und Anpassungsmechanismen von Vögeln zu untersuchen und so eine wissenschaftliche Grundlage für den Vogelschutz und die ökologische Wiederherstellung zu schaffen.

III. instrumentelle Ausstattung

3.1 Intelligente Multispektralkamera

Das System ist mit einer multispektralen Klimakamera mit Schwenk-Neige-Zoom ausgestattet, einem Gerät, das die subtilen Veränderungen von Pflanzen in verschiedenen Spektralbändern erfassen und so den Wachstumsstatus, die Gesundheit der Pflanzen und ihre Interaktion mit der Umwelt aufzeigen kann. Intelligente Multispektralkameras zeichnen sich außerdem durch eine hohe zeitliche und räumliche Auflösung aus, die eine kontinuierliche Überwachung der dynamischen Veränderungen in Pflanzengemeinschaften ermöglicht. Anhand der Zeitserienbilddaten können Pflanzenklimamodelle erstellt werden, um den Wachstumszyklus und die rhythmischen Veränderungen von Pflanzen zu analysieren und ihre Reaktion auf den Klimawandel vorherzusagen.

3.2 Tonaufnahmegeräte

Das Prinzip der Voiceprint-Technologie als biometrische Technologie basiert auf der Einzigartigkeit und Stabilität von Stimmsignalen. Jede menschliche Stimme und sogar jede Tierstimme enthält einzigartige Merkmale wie Frequenz, Tonhöhe und Rhythmus, die die Grundlage des Stimmabdrucks bilden. Bei der Erkennung von Tierstimmen ist die Soundprint-Technologie in der Lage, durch die Erfassung und Analyse dieser Klangmerkmale eine genaue Erkennung von Tierarten zu erreichen.

Die Voiceprint-Technologie kann auch zur Verhaltensanalyse von Tieren eingesetzt werden. Durch die Analyse der Stimmveränderungen von Tieren ist es möglich, ihre Verhaltensmuster, emotionalen Zustände und Veränderungen in ihrem ökologischen Umfeld zu verstehen. Wenn sich Tiere beispielsweise in einem Zustand der Nervosität oder Angst befinden, können sich ihre Stimmen verändern, und solche Veränderungen können mit Hilfe der akustischen Mustertechnologie erkannt und analysiert werden. Dies ist von großer Bedeutung für die Erforschung der ökologischen Gewohnheiten von Tieren und den Schutz ihres ökologischen Umfelds.

IV. Software-Plattform

4.1 Modul zur Identifizierung von Pflanzenarten

Im Integrierten Beobachtungssystem für die biologische Vielfalt spielt das Modul zur Identifizierung von Pflanzenarten, das auf maschinellem Lernen mit großen Datenmengen basiert, eine entscheidende Rolle. Das Modul nutzt umfangreiche Bilddaten, um eine automatische Identifizierung und Klassifizierung von Pflanzenarten durch Deep-Learning-Algorithmen zu erreichen. Im Vergleich zu herkömmlichen Pflanzenklassifizierungsmethoden weist das auf maschinellem Lernen mit großen Daten basierende Pflanzenartenerkennungsmodul eine höhere Genauigkeit und Effizienz auf.

Das Modul nimmt zunächst hochauflösende Bilder von Pflanzen mit einer intelligenten Multispektralkamera auf und führt dann Bildvorverarbeitungstechniken wie Rauschunterdrückung und Bildverbesserung zur Verbesserung der Bildqualität durch. Anschließend werden die vorverarbeiteten Bilder einer Merkmalsextraktion und Klassifizierung mit Hilfe eines trainierten Deep-Learning-Modells unterzogen. Schließlich werden auf der Grundlage der Klassifizierungsergebnisse entsprechende Artenbestimmungsberichte erstellt, um Ökologen und Botanikern eine solide Datenunterstützung zu bieten.

4.2 Modul zur automatischen Fruchtzählung

Auf der Grundlage fortschrittlicher Bildverarbeitungs- und maschineller Lernalgorithmen ist es in der Lage, die Anzahl der Pflanzenfrüchte schnell und genau zu zählen. Durch die Einführung eines Deep-Learning-Modells ist das Modul in der Lage, verschiedene Arten von Früchten zu identifizieren und zu unterscheiden und dann eine automatische Zählung durchzuführen. In praktischen Anwendungen hat das Modul bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.

Durch die genaue Zählung der Pflanzenfrüchte können Forscher ein umfassendes Verständnis der Reproduktionsstrategien und der Populationsdynamik von Pflanzen gewinnen und so eine wissenschaftliche Grundlage für den Schutz und die Wiederherstellung der Umwelt schaffen. Gleichzeitig kann das Modul auch als Entscheidungshilfe für die landwirtschaftliche Produktion und die Forstwirtschaft dienen und eine nachhaltige landwirtschaftliche Entwicklung fördern.

4.3 Modul für die Zeitreihenanalyse des Grünflächenindex

Das Modul zur Zeitreihenanalyse des Pflanzengrünindexes ist eine wichtige Komponente des integrierten Beobachtungssystems für die biologische Vielfalt NEOMAP. Durch die Analyse der Zeitreihen des Pflanzengrünindexes kann dieses Modul den Wachstumsstatus von Pflanzen, ökologische Veränderungen und die Gesundheit des Ökosystems aufzeigen. Bei der Datenanalyse verwendeten wir die Methode der Zeitreihenanalyse und führten Glättungsprüfungen, Saisonalitätsanalysen und andere Operationen an den Zeitreihen des Pflanzengrünindexes durch. Durch diese Analysen waren wir nicht nur in der Lage, den Trend des Pflanzengrünindexes zu verstehen, sondern auch den Wachstumszustand der Pflanzen in der Zukunft vorherzusagen. Darüber hinaus haben wir mit Hilfe von Regressionsanalysen und anderen Methoden die Beziehung zwischen dem Pflanzengrünindex und Umweltfaktoren weiter untersucht, was eine wissenschaftliche Grundlage für die Verwaltung und den Schutz von Ökosystemen bietet.

4.4 Modul zur automatischen Erfassung und Identifizierung der Blütezeit

Die Blütezeit als Schlüsselphase im Lebenszyklus der Pflanzen wirkt sich nicht nur auf die Fortpflanzung und das Überleben der Pflanzen aus, sondern ist auch ein wichtiger Indikator für die Bewertung der Gesundheit von Ökosystemen. Daher ist eine genaue und effiziente Erfassung und Identifizierung der Blütezeiten von Pflanzen wichtig für das Verständnis der Pflanzenökologie und die Erhaltung der biologischen Vielfalt.

Die Entwicklung des Moduls zur automatischen Erfassung und Erkennung der Blütezeit von Pflanzen profitiert von der rasanten Entwicklung der Big-Data- und Machine-Learning-Technologie. Durch den Aufbau einer großen Pflanzenbilddatenbank und die Kombination mit Deep-Learning-Algorithmen können wir effiziente Modelle zur Erkennung des Blühstadiums von Pflanzen trainieren. Diese Modelle können automatisch Pflanzenbilder analysieren und das Blühstadium von Pflanzen genau erkennen, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Beobachtung erheblich verbessert wird.

Darüber hinaus ist die Anwendung des Moduls zur automatischen Erfassung und Identifizierung der Blütezeit nicht nur auf die Feldbeobachtung beschränkt. Auch im Gartenbau, in der Landwirtschaft und in anderen Bereichen bietet das Modul eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten. Im Gartenbau zum Beispiel können wir mit dem Modul die Blütezeit von Blumen vorhersagen, um die Bepflanzung und die Ausstellung von Blumen sinnvoll zu gestalten. In der landwirtschaftlichen Produktion kann das Modul den Landwirten helfen, das Wachstum der Pflanzen zu verfolgen und eine Entscheidungsgrundlage für ein präzises landwirtschaftliches Management zu schaffen.

4.5 Automatisches Modul zur Identifizierung von Tierarten auf der Grundlage von Stimmabdrucktechnologie

Mithilfe fortschrittlicher akustischer Erkennungstechnologie wird eine effiziente und genaue Identifizierung von Tierarten durch die Erfassung und Analyse der einzigartigen Merkmale von Tierlauten erreicht. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zur Identifizierung von Tierarten verbessert die Stimmerkennung nicht nur die Genauigkeit der Identifizierung, sondern steigert auch die Effizienz und den Umfang der Beobachtung.

Das Modul zur automatischen Erkennung von Tierarten auf der Grundlage der Stimmabdrucktechnologie hat eine riesige Datenbank mit Stimmabdrücken aufgebaut, indem es eine große Menge von Tierstimmen gesammelt und analysiert hat. Diese Datenbank enthält die Klangmerkmale verschiedener Tiere, die eine solide Grundlage für die spätere Erkennung von Stimmabdrücken bilden. Gleichzeitig verwendet das Modul fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Genauigkeit und Stabilität der Erkennung durch kontinuierliches Lernen und Optimieren der Stimmabdruckdaten zu verbessern.

4.6 Modul zur Analyse von Tierrhythmen auf der Grundlage der Voiceprint-Technologie

Was die Rhythmusanalyse von Tierarten betrifft, so können Module, die auf der Technologie der akustischen Muster basieren, eine kontinuierliche Langzeitaufzeichnung von Tonsignalen von Tieren ermöglichen und dann wichtige ökologische Informationen wie Aktivitätsrhythmen und Brutverhalten von Tieren analysieren. Durch die Aufzeichnung und Analyse von Vogelstimmen können beispielsweise die Veränderungen in der Häufigkeit und Intensität von Vogelstimmen in verschiedenen Jahreszeiten und Zeiträumen aufgezeigt werden, was Rückschlüsse auf ihr ökologisches Verhalten wie Brut- und Zugverhalten zulässt.

Das auf der Voiceprint-Technologie basierende Modul zur Analyse des Tierartenrhythmus zeichnet sich ebenfalls durch ein hohes Maß an Automatisierung und Intelligenz aus. Durch das Training und die Optimierung von Algorithmen des maschinellen Lernens ist das Modul in der Lage, Tiergeräusche automatisch zu klassifizieren und zu erkennen, was die Genauigkeit und Effizienz der Beobachtung erheblich verbessert. Gleichzeitig ist das Modul auch in der Lage, andere Beobachtungsdaten wie Umgebungstemperatur und Luftfeuchtigkeit zu kombinieren, um die Beziehung zwischen den rhythmischen Veränderungen von Tierarten und Umweltfaktoren umfassend zu analysieren und so eine tiefergehende und umfassendere Datenunterstützung für die ökologische Forschung zu bieten.

V. Schlussfolgerung

Wir werden die Anwendung von erdnahen Beobachtungsplattformen im Integrierten Beobachtungssystem für die biologische Vielfalt weiter vertiefen. Einerseits werden wir daran arbeiten, die Intelligenz und die Automatisierung der Beobachtungsausrüstung zu verbessern, z. B. durch die Optimierung der Leistung intelligenter Multispektralkameras und akustischer Technologien, um die Genauigkeit und Effizienz der Beobachtungsdaten zu steigern. Andererseits werden wir weitere Arten von biologischen Beobachtungsobjekten wie Insekten und Reptilien erforschen, um ein umfassenderes Verständnis der Verbreitung und der Veränderungen der biologischen Vielfalt zu gewinnen. Außerdem werden wir uns auf die Wechselwirkungen und Auswirkungen zwischen den Ökosystemen konzentrieren, um die tiefgreifenden Ursachen der Veränderungen der biologischen Vielfalt aufzudecken.

Mit Blick auf die Zukunft gehen wir davon aus, dass wir durch kontinuierliche Forschung und Innovation ein umfassenderes integriertes System zur Beobachtung der biologischen Vielfalt aufbauen werden. Dieses System wird in der Lage sein, Veränderungen der biologischen Vielfalt in Echtzeit zu überwachen und Frühwarnungen auszusprechen und damit eine wissenschaftliche Grundlage für den Umweltschutz und die Umweltpolitik zu schaffen. Gleichzeitig freuen wir uns darauf, die Forschung im Bereich der biologischen Vielfalt durch interdisziplinäre Zusammenarbeit und Austausch zu vertiefen, um so zur nachhaltigen Entwicklung der Menschheit beizutragen.

  E.O. Wilson, ein berühmter Ökologe, sagte, dass die biologische Vielfalt der Eckpfeiler des Lebens auf der Erde und die Grundlage für unser Überleben und unsere Entwicklung ist. Wir werden uns weiterhin der Erforschung des Integrierten Beobachtungssystems für die biologische Vielfalt widmen und damit dem nationalen Konzept der nachhaltigen Entwicklung "Grünes Wasser und grüne Berge sind goldene Silberberge" entsprechen und zum Schutz der biologischen Vielfalt der Erde und zur Förderung des Aufbaus einer ökologischen Zivilisation beitragen.