I. Introduzione

Con il cambiamento climatico globale e l'aumento delle attività umane, la biodiversità sta affrontando minacce senza precedenti. Come mezzo di osservazione emergente ad alta precisione, alta efficienza e alta automazione, il NEOP offre nuove opportunità per la ricerca sulla biodiversità.

Lo SCI-in-One lanciato da Beijing StarView Technology Co., Ltd. è una piattaforma completa di osservazione vicino alla Terra, che ha la funzione di integrare l'osservazione della vegetazione, della meteorologia, del suolo, dell'idrologia e di altri fattori multipli per realizzare la modalità di applicazioni multiple di un unico sistema.

Grazie alla ricerca e allo sviluppo dei ricercatori scientifici di StarView, le funzioni del one-rod pass sono ora estese all'osservazione della biodiversità attraverso la fusione di più tecnologie. Integrando fattori ambientali, tecnologie multispettrali e acustiche, è stato costruito un sistema integrato di osservazione della biodiversità su una piattaforma di osservazione vicino alla Terra, che ha già permesso di ottenere un'osservazione completa, sistematica e continua di specie biologiche, come piante, mammiferi e uccelli, e di fornire una base scientifica per la protezione della biodiversità.

L'espansione delle funzioni del prodotto Scientific Research One Shot non solo promuove lo sviluppo approfondito della ricerca sulla biodiversità, ma fornisce anche una base scientifica per la conservazione della biodiversità. Attraverso la costruzione di un sistema integrato di osservazione della biodiversità basato sulla piattaforma di osservazione near-Earth, possiamo ottenere una comprensione più approfondita della distribuzione, della quantità, dei cambiamenti dinamici e di altre informazioni sulla biodiversità, che forniranno un forte supporto per la formulazione di misure di conservazione più scientifiche ed efficaci. Allo stesso tempo, questo studio può anche fornire utili riferimenti per la ricerca in altri campi e promuovere la continua innovazione e lo sviluppo della ricerca scientifica.

II. Oggetti di osservazione

2.1 Le piante

Nell'osservazione delle piante, l'applicazione di telecamere intelligenti multispettrali offre una nuova prospettiva. Tali telecamere sono in grado di catturare le proprietà riflettenti delle piante in diverse bande spettrali, rivelando così gli stati fisiologici e i processi biochimici all'interno della pianta. Ad esempio, monitorando le caratteristiche del bordo rosso delle foglie delle piante, possiamo valutare l'efficienza fotosintetica e lo stato idrico delle piante, importante per comprendere il meccanismo di risposta delle piante ai cambiamenti ambientali.

Nel processo di osservazione delle piante, è necessario prestare attenzione anche all'interazione tra piante e ambiente. Ad esempio, il meccanismo di risposta delle piante a fattori ambientali quali i nutrienti del suolo, l'acqua e la luce, e la funzione di osservazione multiparametrica della ricerca one-shot pass offre la possibilità di realizzare l'osservazione integrata dei suddetti parametri. Sulla base di queste osservazioni, possiamo comprendere meglio il ruolo e la posizione delle piante nell'ecosistema e fornire basi scientifiche per la conservazione della biodiversità e il ripristino ecologico.

2.2 Mammiferi

Negli studi osservazionali sui mammiferi, sono stati utilizzati diversi metodi tecnici per rivelare appieno le loro abitudini ecologiche e le loro caratteristiche comportamentali. In primo luogo, è stato effettuato un monitoraggio a lungo termine dei modelli di attività dei mammiferi utilizzando telecamere intelligenti a infrarossi; analizzando le immagini catturate, è possibile trovare differenze significative nell'ora del giorno, nella gamma di attività e nelle scelte alimentari delle diverse specie. Ad esempio, alcuni mammiferi notturni sono più attivi al crepuscolo e all'alba, mentre i mammiferi attivi di giorno sono più riservati durante queste ore. È stato inoltre rilevato che le scelte alimentari delle diverse specie sono influenzate anche da fattori ambientali, come le variazioni stagionali e l'abbondanza e la distribuzione delle risorse alimentari.

Il sistema impiega anche la tecnologia delle impronte vocali nella registrazione dei suoni dei mammiferi. Raccogliendo e analizzando i richiami di diverse specie, abbiamo creato una ricca libreria di impronte vocali e ottenuto il riconoscimento automatico dei suoni degli animali. L'applicazione di questa tecnologia non solo migliora l'efficienza dell'elaborazione dei dati, ma ci fornisce anche maggiori informazioni sul comportamento degli animali. Ad esempio, analizzando la frequenza, la durata e il modello di cambiamento dei richiami, possiamo dedurre il sesso, l'età e lo stato emotivo degli animali.

Per comprendere più a fondo gli adattamenti ecologici dei mammiferi, il sistema combina big data e tecniche di apprendimento automatico per fornire analisi approfondite dei dati di osservazione. Attraverso la creazione di modelli di identificazione delle specie, di modelli statistici quantitativi e di modelli di analisi comportamentale, è possibile rivelare le leggi della dinamica delle popolazioni di mammiferi, della selezione degli habitat e delle relazioni interspecifiche. La creazione di questi modelli non solo migliora la nostra comprensione dell'ecologia dei mammiferi, ma fornisce anche una base scientifica per la protezione e la gestione ecologica. 

2.3 Uccelli

La tecnologia Soundprint è in grado di ottenere l'identificazione automatica e l'analisi comportamentale delle specie di uccelli registrando e analizzando le loro caratteristiche sonore. Grazie alla tecnologia delle impronte sonore, abbiamo creato una biblioteca di impronte sonore di uccelli per memorizzare e confrontare digitalmente le caratteristiche sonore di diverse specie di uccelli, consentendo così una rapida identificazione delle specie di uccelli. Inoltre, la tecnologia delle impronte vocali può essere utilizzata anche per analizzare i modelli comportamentali degli uccelli, come la frequenza, la durata e il ritmo dei cinguettii, rivelando così le abitudini e i modelli di migrazione degli uccelli.

Oltre alla tecnologia acustica, il NEOP può combinare anche altri mezzi di osservazione, come le telecamere a infrarossi, per osservare gli uccelli su più scale. Questi strumenti di osservazione possono fornire un ricco supporto di dati e aiutarci a comprendere meglio le abitudini di vita e i modelli di migrazione degli uccelli. Ad esempio, grazie alle telecamere a infrarossi, possiamo registrare le attività degli uccelli di notte, rivelando così il meccanismo di adattamento degli uccelli nell'ambiente buio.

Nella ricerca sugli uccelli, possiamo anche attingere alle teorie e ai metodi dell'ecologia, del comportamento e di altre discipline multidisciplinari per condurre analisi approfondite delle interazioni tra gli uccelli e l'ambiente. Ad esempio, possiamo applicare le teorie ecologiche per analizzare la distribuzione e i cambiamenti di popolazione degli uccelli in diversi ambienti ecologici, in modo da rivelare gli effetti degli ambienti ecologici sulle popolazioni di uccelli. Allo stesso tempo, possiamo anche applicare le teorie comportamentali per studiare i modelli comportamentali e i meccanismi di adattamento degli uccelli, in modo da fornire una base scientifica per la conservazione degli uccelli e il ripristino ecologico.

III. Configurazione dello strumento

3.1 Telecamera multispettrale intelligente

Il sistema è dotato di una telecamera climatica multispettrale con zoom pan-tilt, un dispositivo in grado di catturare i sottili cambiamenti delle piante in diverse bande spettrali, rivelando così lo stato di crescita, la salute delle piante e la loro interazione con l'ambiente. Le telecamere multispettrali intelligenti sono inoltre caratterizzate da un'elevata risoluzione spaziale e temporale, che consente il monitoraggio continuo dei cambiamenti dinamici delle comunità vegetali. Attraverso i dati delle immagini in serie temporale, è possibile costruire modelli climatici vegetali per analizzare il ciclo di crescita e i cambiamenti ritmici delle piante, e quindi prevedere la loro risposta ai cambiamenti climatici.

3.2 Registratore di suoni

Il principio della tecnologia delle impronte vocali, in quanto tecnologia biometrica, si basa sull'unicità e sulla stabilità dei segnali vocali. Ogni voce umana, e persino ogni voce animale, contiene caratteristiche uniche come frequenza, altezza e ritmo, che costituiscono la base dell'impronta vocale. Nel riconoscimento dei suoni animali, la tecnologia delle impronte sonore è in grado di ottenere un riconoscimento accurato delle specie animali catturando e analizzando queste caratteristiche sonore.

La tecnologia Voiceprint può essere utilizzata anche per l'analisi del comportamento degli animali. Analizzando i cambiamenti nelle voci degli animali, è possibile comprendere i loro modelli comportamentali, gli stati emotivi e i cambiamenti nel loro ambiente ecologico. Ad esempio, quando gli animali sono in uno stato di nervosismo o di paura, la loro voce può cambiare e tali cambiamenti possono essere rilevati e analizzati dalla tecnologia dei modelli acustici. Ciò è di grande importanza per studiare le abitudini ecologiche degli animali e per proteggere il loro ambiente ecologico.

IV. Piattaforma software

4.1 Modulo di identificazione delle specie vegetali

Nel Sistema integrato di osservazione della biodiversità, il modulo di identificazione delle specie vegetali basato sull'apprendimento automatico dei big data svolge un ruolo cruciale. Il modulo utilizza dati di immagini massive per ottenere l'identificazione e la classificazione automatica delle specie vegetali attraverso algoritmi di deep learning. Rispetto ai metodi tradizionali di classificazione delle piante, il modulo di riconoscimento delle specie vegetali basato sull'apprendimento automatico dei big data ha una maggiore precisione ed efficienza.

Il modulo acquisisce innanzitutto immagini ad alta definizione di piante attraverso una telecamera multispettrale intelligente, quindi utilizza tecniche di pre-elaborazione delle immagini per eseguire operazioni come il denoising e il miglioramento per migliorare la qualità delle immagini. Successivamente, le immagini pre-elaborate vengono sottoposte all'estrazione di caratteristiche e alla classificazione mediante un modello di deep learning addestrato. Infine, sulla base dei risultati della classificazione, vengono generati i corrispondenti rapporti di identificazione delle specie per fornire un solido supporto di dati a ecologi e botanici.

4.2 Modulo di conteggio automatico dei frutti

Basato su algoritmi avanzati di elaborazione delle immagini e di apprendimento automatico, è in grado di ottenere un conteggio rapido e preciso del numero di frutti delle piante. Grazie all'introduzione di un modello di apprendimento profondo, il modulo è in grado di identificare e distinguere i diversi tipi di frutta, per poi realizzare il conteggio automatico. Nelle applicazioni pratiche, il modulo ha ottenuto risultati notevoli.

Contando accuratamente il numero di frutti delle piante, i ricercatori possono comprendere a fondo le strategie riproduttive delle piante e le dinamiche di popolazione, fornendo una base scientifica per la protezione e il ripristino ecologico. Allo stesso tempo, il modulo può anche fornire un supporto decisionale per la produzione agricola e la gestione forestale e promuovere uno sviluppo agricolo sostenibile.

4.3 Modulo di analisi delle serie temporali dell'indice di ecologicità

Il modulo di analisi delle serie temporali dell'indice di verde delle piante è un componente importante del Sistema Integrato di Osservazione della Biodiversità NEOMAP. Analizzando le serie temporali dell'indice di verde vegetale, questo modulo può rivelare lo stato di crescita delle piante, i cambiamenti ecologici e la salute dell'ecosistema. Nel processo di analisi dei dati, abbiamo adottato il metodo dell'analisi delle serie temporali ed effettuato test di omogeneità, analisi della stagionalità e altre operazioni sulle serie temporali dell'indice di verde delle piante. Grazie a queste analisi, non solo siamo stati in grado di comprendere l'andamento dell'indice di verde vegetale, ma anche di prevedere le condizioni di crescita delle piante nel periodo futuro. Inoltre, abbiamo utilizzato l'analisi di regressione e altri metodi per esplorare ulteriormente la relazione tra l'indice di verde delle piante e i fattori ambientali, fornendo così una base scientifica per la gestione e la protezione degli ecosistemi.

4.4 Modulo per la registrazione e l'identificazione automatica del periodo di fioritura

Il periodo di fioritura, in quanto fase chiave del ciclo di vita delle piante, non solo influisce sulla loro riproduzione e sopravvivenza, ma è anche un importante indicatore per valutare la salute degli ecosistemi. Pertanto, una registrazione e un'identificazione accurate ed efficienti dei periodi di fioritura delle piante sono importanti per la comprensione dell'ecologia vegetale e la conservazione della biodiversità.

Lo sviluppo del modulo di registrazione e riconoscimento automatico del periodo di fioritura delle piante beneficia del rapido sviluppo dei big data e della tecnologia di apprendimento automatico. Costruendo un database di immagini di piante su larga scala e combinandolo con algoritmi di deep learning, possiamo addestrare modelli efficienti di riconoscimento del periodo di fioritura delle piante. Questi modelli possono analizzare automaticamente le immagini delle piante e identificarne con precisione lo stadio di fioritura, migliorando così notevolmente l'efficienza e l'accuratezza dell'osservazione.

Inoltre, l'applicazione del modulo per la registrazione e l'identificazione automatica del periodo di fioritura non si limita all'osservazione sul campo. Anche nell'orticoltura, nell'agricoltura e in altri campi, il modulo ha un'ampia gamma di prospettive di applicazione. Ad esempio, nella progettazione orticola, il modulo può essere utilizzato per prevedere il periodo di fioritura dei fiori, in modo da organizzare in modo ragionevole la piantagione e l'esposizione dei fiori. Nella produzione agricola, il modulo può aiutare gli agricoltori a tenere sotto controllo la crescita delle colture, fornendo una base decisionale per una gestione agricola di precisione.

4.5 Modulo di identificazione automatica delle specie animali basato sulla tecnologia dell'impronta vocale

Utilizzando una tecnologia avanzata di riconoscimento acustico, è possibile ottenere un'identificazione efficiente e accurata delle specie animali catturando e analizzando le caratteristiche uniche dei suoni degli animali. Rispetto ai metodi tradizionali di identificazione delle specie animali, il riconoscimento dell'impronta vocale non solo migliora l'accuratezza dell'identificazione, ma aumenta anche notevolmente l'efficienza e la portata dell'osservazione.

Il modulo di riconoscimento automatico delle specie animali basato sulla tecnologia delle impronte vocali ha creato un enorme database di impronte vocali raccogliendo e analizzando una grande quantità di dati vocali di animali. Questo database contiene le caratteristiche sonore di vari animali e fornisce una solida base per il successivo riconoscimento delle impronte vocali. Allo stesso tempo, il modulo adotta anche algoritmi avanzati di apprendimento automatico per migliorare l'accuratezza e la stabilità del riconoscimento attraverso l'apprendimento continuo e l'ottimizzazione dei dati dell'impronta vocale.

4.6 Modulo per l'analisi dei ritmi animali basato sulla tecnologia delle impronte vocali

Per quanto riguarda l'analisi dei ritmi delle specie animali, i moduli basati sulla tecnologia dei pattern acustici possono ottenere una registrazione continua e a lungo termine dei segnali sonori degli animali, per poi analizzare importanti informazioni ecologiche come i ritmi di attività e i comportamenti riproduttivi degli animali. Ad esempio, registrando e analizzando i richiami degli uccelli, si possono rivelare i cambiamenti nella frequenza e nell'intensità dei richiami degli uccelli in diverse stagioni e periodi di tempo, deducendo così i loro comportamenti ecologici come la riproduzione e la migrazione.

Il modulo di analisi del ritmo delle specie animali basato sulla tecnologia delle impronte vocali presenta anche un elevato grado di automazione e intelligenza. Grazie all'addestramento e all'ottimizzazione degli algoritmi di apprendimento automatico, il modulo è in grado di classificare e riconoscere automaticamente i segnali sonori degli animali, migliorando notevolmente l'accuratezza e l'efficienza dell'osservazione. Allo stesso tempo, il modulo è in grado di combinare altri dati di osservazione, come la temperatura e l'umidità ambientale, per analizzare in modo completo la relazione tra i cambiamenti ritmici delle specie animali e i fattori ambientali, fornendo un supporto di dati più approfondito e completo per la ricerca ecologica.

V. Conclusione

Continueremo ad approfondire l'applicazione delle piattaforme di osservazione vicino alla Terra nel Sistema integrato di osservazione della biodiversità. Da un lato, lavoreremo per potenziare l'intelligenza e l'automazione delle apparecchiature di osservazione, come l'ottimizzazione delle prestazioni delle telecamere multispettrali intelligenti e della tecnologia acustica, al fine di migliorare l'accuratezza e l'efficienza dei dati di osservazione. D'altra parte, esploreremo più tipi di oggetti di osservazione biologica, come insetti e rettili, per ottenere una comprensione più completa della distribuzione e dei cambiamenti della biodiversità. Inoltre, ci concentreremo sulle interazioni e sugli impatti tra gli ecosistemi per rivelare le cause profonde dei cambiamenti della biodiversità.

Guardando al futuro, ci aspettiamo di costruire un sistema integrato di osservazione della biodiversità più completo attraverso la ricerca e l'innovazione continue. Questo sistema sarà in grado di monitorare e segnalare tempestivamente i cambiamenti della biodiversità in tempo reale, fornendo una base scientifica per la protezione ecologica e la governance ambientale. Allo stesso tempo, ci auguriamo di promuovere lo sviluppo approfondito della ricerca sulla biodiversità attraverso la cooperazione e gli scambi interdisciplinari, in modo da contribuire allo sviluppo sostenibile dell'umanità.

  E.O. Wilson, famoso ecologo, ha affermato che la biodiversità è la pietra angolare della vita sulla Terra e il fondamento della nostra sopravvivenza e del nostro sviluppo. Continueremo a dedicarci alla ricerca del Sistema Integrato di Osservazione della Biodiversità (IBOS), rispondendo al concetto di sviluppo sostenibile nazionale "le montagne verdi sono montagne d'oro" e contribuendo alla protezione della biodiversità della Terra e alla promozione della costruzione di una civiltà ecologica.