I. Introduction

Avec le changement climatique mondial et l'augmentation des activités humaines, la biodiversité est confrontée à des menaces sans précédent. En tant que moyen d'observation émergent de haute précision, de haute efficacité et de haute automatisation, NEOP offre de nouvelles opportunités pour la recherche sur la biodiversité.

Le SCI-in-One lancé par Beijing StarView Technology Co., Ltd. est une plateforme d'observation complète de la Terre proche, qui a pour fonction d'intégrer l'observation de la végétation, de la météorologie, du sol, de l'hydrologie et d'autres facteurs multiples afin de réaliser le mode d'applications multiples d'un seul ensemble de systèmes.

Grâce à la recherche et au développement des chercheurs scientifiques de StarView, les fonctions de la passe à une tige sont désormais étendues à l'observation de la biodiversité par la fusion de plusieurs technologies. En intégrant les facteurs environnementaux, les technologies multispectrales et acoustiques, un système intégré d'observation de la biodiversité a été construit sur une plate-forme d'observation proche de la Terre, ce qui a déjà permis de réaliser une observation complète, systématique et continue des espèces biologiques, telles que les plantes, les mammifères et les oiseaux, et de fournir une base scientifique pour la protection de la biodiversité.

L'extension des fonctions du produit Scientific Research One Shot vise non seulement à promouvoir le développement approfondi de la recherche sur la biodiversité, mais aussi à fournir une base scientifique pour la conservation de la biodiversité. Grâce à la construction d'un système intégré d'observation de la biodiversité basé sur la plate-forme d'observation de la Terre proche, nous pouvons acquérir une compréhension plus approfondie de la distribution, de la quantité, des changements dynamiques et d'autres informations relatives à la biodiversité, ce qui apportera un soutien solide à la formulation de mesures de conservation plus scientifiques et plus efficaces. Dans le même temps, cette étude peut également fournir des références utiles pour la recherche dans d'autres domaines et promouvoir l'innovation et le développement continus de la recherche scientifique.

II. objets d'observation

2.1 Les plantes

Dans l'observation des plantes, l'application de caméras multispectrales intelligentes offre une nouvelle perspective. Ces caméras sont capables de capturer les propriétés de réflexion des plantes dans différentes bandes spectrales, révélant ainsi les états physiologiques et les processus biochimiques au sein de la plante. Par exemple, en surveillant les caractéristiques des bords rouges des feuilles des plantes, nous pouvons évaluer l'efficacité de la photosynthèse et l'état de l'eau des plantes, ce qui est important pour comprendre le mécanisme de réponse des plantes aux changements environnementaux.

Dans le processus d'observation des plantes, il est également nécessaire de prêter attention à l'interaction entre les plantes et l'environnement. Par exemple, le mécanisme de réponse des plantes aux facteurs environnementaux tels que les nutriments du sol, l'eau et la lumière, et la fonction d'observation multiparamétrique du "one-shot pass" de la recherche permettent de réaliser l'observation intégrée des paramètres susmentionnés. Sur la base de ces observations, nous pouvons mieux comprendre le rôle et la position des plantes dans l'écosystème et fournir une base scientifique pour la conservation de la biodiversité et la restauration écologique.

2.2 Les mammifères

Dans les études d'observation des mammifères, diverses méthodes techniques ont été utilisées pour révéler pleinement leurs habitudes écologiques et leurs caractéristiques comportementales. Tout d'abord, un suivi à long terme des modèles d'activité des mammifères a été effectué à l'aide de caméras infrarouges intelligentes. En analysant les images capturées, il est possible de trouver des différences significatives dans le moment de la journée, l'étendue de l'activité et les choix alimentaires des différentes espèces. Par exemple, certains mammifères nocturnes sont plus actifs au crépuscule et à l'aube, tandis que les mammifères diurnes sont plus discrets à ces heures. Il a également été constaté que les choix alimentaires des différentes espèces étaient également influencés par des facteurs environnementaux, tels que les variations saisonnières et l'abondance et la distribution des ressources alimentaires.

Le système utilise également la technologie des empreintes vocales pour l'enregistrement des sons de mammifères. En collectant et en analysant les cris de différentes espèces, nous avons créé une riche bibliothèque d'empreintes vocales et réussi à reconnaître automatiquement les sons des animaux. L'application de cette technologie permet non seulement d'améliorer l'efficacité du traitement des données, mais aussi d'obtenir davantage d'informations sur le comportement des animaux. Par exemple, en analysant la fréquence, la durée et le schéma de changement des cris, nous pouvons déduire le sexe, l'âge et l'état émotionnel des animaux.

Afin de mieux comprendre les adaptations écologiques des mammifères, le système combine des techniques de big data et d'apprentissage automatique pour fournir des analyses approfondies des données d'observation. Grâce à l'établissement de modèles d'identification des espèces, de modèles statistiques quantitatifs et de modèles d'analyse comportementale, les lois de la dynamique des populations de mammifères, de la sélection de l'habitat et des relations interspécifiques peuvent être révélées. L'établissement de ces modèles permet non seulement d'améliorer notre compréhension de l'écologie des mammifères, mais aussi de fournir une base scientifique pour la protection et la gestion écologiques. 

2.3 Oiseaux

La technologie des empreintes sonores permet l'identification automatique et l'analyse comportementale des espèces d'oiseaux grâce à l'enregistrement et à l'analyse des caractéristiques sonores des oiseaux. Grâce à cette technologie, nous avons créé une bibliothèque d'empreintes sonores d'oiseaux pour stocker et comparer numériquement les caractéristiques sonores de différentes espèces d'oiseaux, permettant ainsi l'identification rapide des espèces d'oiseaux. En outre, la technologie des empreintes vocales peut également être utilisée pour analyser les schémas comportementaux des oiseaux, tels que la fréquence, la durée et le rythme des gazouillis, révélant ainsi les habitudes et les schémas de migration des oiseaux.

Outre la technologie acoustique, le NEOP peut également combiner d'autres moyens d'observation, tels que des caméras infrarouges, pour observer les oiseaux à plusieurs échelles. Ces outils d'observation peuvent fournir de nombreuses données et nous aider à mieux comprendre les habitudes de vie et les schémas de migration des oiseaux. Par exemple, grâce aux caméras infrarouges, nous pouvons enregistrer les activités des oiseaux la nuit, révélant ainsi le mécanisme d'adaptation des oiseaux dans l'environnement sombre.

Dans la recherche sur les oiseaux, nous pouvons également nous appuyer sur les théories et les méthodes de l'écologie, du comportement et d'autres disciplines pluridisciplinaires pour analyser en profondeur les interactions entre les oiseaux et l'environnement. Par exemple, nous pouvons appliquer les théories écologiques pour analyser la distribution et les changements de population des oiseaux dans différents environnements écologiques, afin de révéler les effets des environnements écologiques sur les populations d'oiseaux. Parallèlement, nous pouvons également appliquer les théories comportementales pour étudier les schémas comportementaux et les mécanismes d'adaptation des oiseaux, afin de fournir une base scientifique pour la conservation des oiseaux et la restauration écologique.

III. configuration de l'instrument

3.1 Caméra multispectrale intelligente

Le système est équipé d'une caméra climatique multispectrale avec un zoom panoramique et incliné, un dispositif qui peut capturer les changements subtils des plantes dans différentes bandes spectrales, révélant ainsi l'état de croissance, la santé des plantes et leur interaction avec l'environnement. Les caméras multispectrales intelligentes se caractérisent également par une résolution spatiale et temporelle élevée, ce qui permet une surveillance continue des changements dynamiques dans les communautés végétales. Grâce aux données d'images chronologiques, il est possible de construire des modèles climatiques pour les plantes afin d'analyser le cycle de croissance et les changements rythmiques des plantes, puis de prévoir leur réaction au changement climatique.

3.2 Enregistreurs sonores

Le principe de la technologie des empreintes vocales, en tant que technologie biométrique, repose sur le caractère unique et la stabilité des signaux vocaux. Chaque voix humaine, et même chaque voix animale, contient des caractéristiques uniques telles que la fréquence, la hauteur et le rythme, qui constituent la base de l'empreinte vocale. Dans le cadre de la reconnaissance des sons d'animaux, la technologie des empreintes sonores permet de reconnaître avec précision les espèces animales en capturant et en analysant ces caractéristiques sonores.

La technologie Voiceprint peut également être utilisée pour l'analyse du comportement des animaux. En analysant les changements dans la voix des animaux, il est possible de comprendre leurs schémas comportementaux, leurs états émotionnels et les changements dans leur environnement écologique. Par exemple, lorsque les animaux sont nerveux ou effrayés, leur voix peut changer, et ces changements peuvent être détectés et analysés par la technologie des empreintes acoustiques. Ces changements peuvent être détectés et analysés par la technologie des modèles acoustiques, ce qui est très important pour l'étude des habitudes écologiques des animaux et la protection de leur environnement.

IV. plate-forme logicielle

4.1 Module d'identification des espèces végétales

Dans le système intégré d'observation de la biodiversité, le module d'identification des espèces végétales basé sur l'apprentissage automatique des big data joue un rôle crucial. Le module utilise des données d'images massives pour réaliser l'identification et la classification automatiques des espèces végétales grâce à des algorithmes d'apprentissage profond. Comparé aux méthodes traditionnelles de classification des plantes, le module de reconnaissance des espèces végétales basé sur l'apprentissage automatique des big data est plus précis et plus efficace.

Le module acquiert d'abord des images haute définition de plantes à l'aide d'une caméra multispectrale intelligente, puis utilise des techniques de prétraitement d'images pour effectuer des opérations telles que le débruitage et l'amélioration afin d'améliorer la qualité de l'image. Ensuite, les images prétraitées sont soumises à l'extraction de caractéristiques et à la classification au moyen d'un modèle d'apprentissage profond entraîné. Enfin, sur la base des résultats de la classification, des rapports d'identification des espèces correspondantes sont générés pour fournir un support de données solide aux écologistes et aux botanistes.

4.2 Module de comptage automatique des fruits

Basé sur des algorithmes avancés de traitement d'images et d'apprentissage automatique, il est capable de compter rapidement et avec précision le nombre de fruits des plantes. En introduisant un modèle d'apprentissage profond, le module est capable d'identifier et de distinguer différents types de fruits, puis de réaliser un comptage automatique. Dans les applications pratiques, le module a obtenu des résultats remarquables.

En comptant avec précision le nombre de fruits des plantes, les chercheurs peuvent acquérir une compréhension approfondie des stratégies de reproduction des plantes et de la dynamique des populations, fournissant ainsi une base scientifique pour la protection et la restauration écologiques. Dans le même temps, le module peut également fournir une aide à la décision pour la production agricole et la gestion forestière et promouvoir le développement agricole durable.

4.3 Module d'analyse des séries temporelles de l'indice de verdure

Le module d'analyse des séries temporelles de l'indice de verdure des plantes est un élément important du système intégré d'observation de la biodiversité NEOMAP. En analysant les séries temporelles de l'indice de verdure des plantes, ce module peut révéler l'état de croissance des plantes, les changements écologiques et la santé de l'écosystème. Dans le processus d'analyse des données, nous avons adopté la méthode d'analyse des séries temporelles et effectué des tests de lissage, des analyses de saisonnalité et d'autres opérations sur les séries temporelles de l'indice de verdure des plantes. Grâce à ces analyses, nous avons pu non seulement comprendre la tendance de l'indice de verdure des plantes, mais aussi prédire les conditions de croissance des plantes à l'avenir. En outre, nous avons également utilisé l'analyse de régression et d'autres méthodes pour explorer plus avant la relation entre l'indice de verdure des plantes et les facteurs environnementaux, ce qui fournit une base scientifique pour la gestion et la protection des écosystèmes.

4.4 Module d'enregistrement et d'identification automatique de la période de floraison

La floraison, en tant qu'étape clé du cycle de vie des plantes, n'affecte pas seulement la reproduction et la survie des plantes, mais constitue également un indicateur important pour évaluer la santé des écosystèmes. Par conséquent, l'enregistrement et l'identification précis et efficaces des périodes de floraison des plantes sont importants pour la compréhension de l'écologie végétale et la conservation de la biodiversité.

Le développement du module d'enregistrement et de reconnaissance automatique de la période de floraison des plantes bénéficie du développement rapide des technologies de big data et d'apprentissage automatique. En construisant une base de données d'images de plantes à grande échelle et en la combinant avec des algorithmes d'apprentissage profond, nous pouvons former des modèles efficaces de reconnaissance de la période de floraison des plantes. Ces modèles peuvent analyser automatiquement les images de plantes et identifier avec précision le stade de floraison des plantes, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et la précision de l'observation.

En outre, l'application du module pour l'enregistrement automatique et l'identification de la période de floraison ne se limite pas à l'observation sur le terrain. Dans l'horticulture, l'agriculture et d'autres domaines, le module a également un large éventail de perspectives d'application. Par exemple, dans le domaine de l'horticulture, nous pouvons utiliser le module pour prédire la période de floraison des fleurs, afin d'organiser raisonnablement la plantation et la présentation des fleurs. Dans le domaine de la production agricole, le module peut aider les agriculteurs à se tenir au courant de la croissance des cultures, fournissant ainsi une base décisionnelle pour une gestion agricole de précision.

4.5 Module d'identification automatique des espèces animales basé sur la technologie de l'empreinte vocale

Grâce à une technologie avancée de reconnaissance acoustique, l'identification efficace et précise des espèces animales est réalisée en capturant et en analysant les caractéristiques uniques des sons émis par les animaux. Par rapport aux méthodes traditionnelles d'identification des espèces animales, la reconnaissance des empreintes vocales permet non seulement d'améliorer la précision de l'identification, mais aussi d'accroître considérablement l'efficacité et la portée de l'observation.

Le module de reconnaissance automatique des espèces animales basé sur la technologie des empreintes vocales a établi une énorme base de données d'empreintes vocales en collectant et en analysant un grand nombre de données vocales d'animaux. Cette base de données contient les caractéristiques sonores de divers animaux, ce qui constitue une base solide pour la reconnaissance ultérieure des empreintes vocales. Parallèlement, le module adopte également des algorithmes avancés d'apprentissage automatique afin d'améliorer la précision et la stabilité de la reconnaissance grâce à l'apprentissage continu et à l'optimisation des données d'empreintes vocales.

4.6 Module d'analyse des rythmes animaux basé sur la technologie des empreintes vocales

En ce qui concerne l'analyse des rythmes des espèces animales, les modules basés sur la technologie des modèles acoustiques permettent d'enregistrer en continu les signaux sonores des animaux sur une longue période, puis d'analyser des informations écologiques importantes telles que les rythmes d'activité et les comportements de reproduction des animaux. Par exemple, l'enregistrement et l'analyse des cris d'oiseaux peuvent révéler les changements de fréquence et d'intensité des cris d'oiseaux en fonction des saisons et des périodes, ce qui permet de déduire leurs comportements écologiques tels que la reproduction et la migration.

Le module d'analyse du rythme des espèces animales basé sur la technologie de l'empreinte vocale présente également un degré élevé d'automatisation et d'intelligence. Grâce à l'entraînement et à l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique, le module est capable de classer et de reconnaître automatiquement les signaux sonores des animaux, ce qui améliore considérablement la précision et l'efficacité de l'observation. Parallèlement, le module est également capable de combiner d'autres données d'observation, telles que la température et l'humidité de l'environnement, afin d'analyser en profondeur la relation entre les changements rythmiques des espèces animales et les facteurs environnementaux, fournissant ainsi un support de données plus approfondi et plus complet pour la recherche écologique.

V. Conclusion

Nous continuerons à approfondir l'application des plates-formes d'observation géocroiseurs dans le système intégré d'observation de la biodiversité. D'une part, nous nous efforcerons d'améliorer l'intelligence et l'automatisation des équipements d'observation, notamment en optimisant les performances des caméras multispectrales intelligentes et de la technologie acoustique, afin d'améliorer la précision et l'efficacité des données d'observation. D'autre part, nous explorerons davantage de types d'objets d'observation biologique, tels que les insectes et les reptiles, afin d'acquérir une compréhension plus complète de la distribution et des changements de la biodiversité. En outre, nous nous concentrerons également sur les interactions et les impacts entre les écosystèmes afin de révéler les causes profondes des changements de la biodiversité.

Pour l'avenir, nous espérons construire un système intégré d'observation de la biodiversité plus complet grâce à la recherche et à l'innovation continues. Ce système sera capable de surveiller les changements de la biodiversité en temps réel et de fournir des alertes précoces à ce sujet, fournissant ainsi une base scientifique pour la protection écologique et la gouvernance de l'environnement. Dans le même temps, nous espérons également promouvoir le développement approfondi de la recherche sur la biodiversité par le biais d'une coopération et d'échanges interdisciplinaires, afin de contribuer au développement durable de l'humanité.

  E.O. Wilson, célèbre écologiste, a déclaré que la biodiversité est la pierre angulaire de la vie sur Terre et le fondement de notre survie et de notre développement. Nous continuerons à nous consacrer à la recherche sur le système intégré d'observation de la biodiversité (IBOS), répondant ainsi au concept national de développement durable "les montagnes vertes sont des montagnes dorées" et contribuant à la protection de la biodiversité de la Terre et à la promotion de la construction d'une civilisation écologique.